| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．2 课题研究的意义 | 第10-11页 |
| 1．3 国内外烟草在线异物剔除系统研制和应用现状 | 第11-17页 |
| 1．3．1 激光扫描方式TOBACCOSCAN | 第12-14页 |
| 1．3．2 摄像方式Tobacco Sorter | 第14-16页 |
| 1．3．3 烟草在线异物识别技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1．4 课题的来源及本文研究内容 | 第17-19页 |
| 2 烟草异物识别的理论基础 | 第19-36页 |
| 2．1 概述 | 第19-20页 |
| 2．2 模式识别中的分类理论 | 第20-30页 |
| 2．2．1 概述 | 第20-21页 |
| 2．2．2 基于Fisher判据的特征提取 | 第21-23页 |
| 2．2．3 Bayes决策理论及几种常用的决策规则 | 第23-26页 |
| 2．2．4 分类器设计 | 第26-30页 |
| 2．3 图像分割中的阈值方法 | 第30-32页 |
| 2．3．1 简单阈值运算 | 第30-31页 |
| 2．3．2 最佳阈值的选择 | 第31-32页 |
| 2．3．3 其他阈值方法 | 第32页 |
| 2．4 在线烟草异物的模式识别模型设计 | 第32-35页 |
| 2．4．1 图像分割 | 第33-34页 |
| 2．4．2 特征选择与提取 | 第34页 |
| 2．4．3 分类与决策 | 第34-35页 |
| 2．5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 烟草异物识别方法 | 第36-61页 |
| 3．1 概述 | 第36页 |
| 3．2 基于判别单元颜色统计特性的识别方法 | 第36-54页 |
| 3．2．1 颜色概述 | 第36-37页 |
| 3．2．2 RGB基础颜色空间识别方法 | 第37-43页 |
| 3．2．3 Ohta颜色空间识别方法 | 第43-46页 |
| 3．2．4 HSI颜色空间及变换X-Y空间识别方法 | 第46-50页 |
| 3．2．5 基于判别单元颜色统计特性的识别方法 | 第50-54页 |
| 3．3 基于判别单元整体色度分布特性的方法 | 第54-60页 |
| 3．3．1 引言 | 第54页 |
| 3．3．2 图像纹理特征的应用 | 第54-57页 |
| 3．3．3 判别单元色度均匀性的应用 | 第57-60页 |
| 3．4 本章小结 | 第60-61页 |
| 4 烟草在线异物剔除系统原理样机设计 | 第61-82页 |
| 4．1 烟草异物剔除系统总体结构及工作原理 | 第61-62页 |
| 4．2 原理样机设计方案及硬件选择 | 第62-72页 |
| 4．2．1 概述 | 第62页 |
| 4．2．2 供料系统设计 | 第62-63页 |
| 4．2．3 光学系统的设计方案 | 第63-65页 |
| 4．2．4 图像数据采集系统 | 第65-71页 |
| 4．2．5 异物实时识别与定位系统 | 第71页 |
| 4．2．6 异物的自动剔除系统及自诊断系统 | 第71-72页 |
| 4．3 原理样机系统软件设计 | 第72-81页 |
| 4．3．1 软件系统设计 | 第72-76页 |
| 4．3．2 微秒级高精度计时的实现 | 第76-77页 |
| 4．3．3 内存直接操作的实现 | 第77-79页 |
| 4．3．4 双缓存技术及在实时处理中的应用 | 第79页 |
| 4．3．5 摄像机色彩偏移校正 | 第79-81页 |
| 4．4 本章小结 | 第81-82页 |
| 5 原理样机光机气电一体化调试实验及结果分析 | 第82-87页 |
| 5．1 原理样机光机气电一体化调试试验设计 | 第82-85页 |
| 5．1．1 系统参数的设置 | 第83-84页 |
| 5．1．2 实时性测试实验 | 第84页 |
| 5．1．3 识别率和剔除率测试实验 | 第84-85页 |
| 5．2 原理样机调试试验的结果及分析 | 第85-86页 |
| 5．3 本章小结 | 第86-87页 |
| 6 全文总结及今后工作展望 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 附录A 现场采集的烟草异物样本图像 | 第91-92页 |
| 附录B 硕士期间发表的文章及参加的课题 | 第92页 |