基于机器视觉的药用玻璃瓶缺陷检测的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13页 |
| ·机器视觉技术及玻璃瓶缺陷检测 | 第13-17页 |
| ·机器视觉的概念 | 第13-14页 |
| ·机器视觉检测系统的应用 | 第14页 |
| ·玻璃瓶缺陷检测的国内外发展现状 | 第14-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 药用玻璃瓶在线检测系统设计 | 第18-27页 |
| ·检测系统的组成 | 第18-19页 |
| ·摄像机参数分析和选择 | 第19-21页 |
| ·视觉板卡的选择与分析 | 第21-22页 |
| ·镜头的选择与分析 | 第22-23页 |
| ·光源和照明 | 第23-25页 |
| ·采集系统实验搭建 | 第25-27页 |
| 第三章 药用玻璃瓶边缘检测算法的研究 | 第27-42页 |
| ·数字图像预处理 | 第27-34页 |
| ·滤波 | 第27-32页 |
| ·图像增强 | 第32-34页 |
| ·图像边缘检测 | 第34-38页 |
| ·经典边缘算子 | 第34-37页 |
| ·像素级初次边缘检测 | 第37-38页 |
| ·曲线拟合的亚像素图像边缘检测 | 第38-42页 |
| ·三次B样条函数 | 第38-39页 |
| ·曲线拟合亚像素图像边缘检测 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 第四章 药用玻璃瓶的缺陷检测 | 第42-58页 |
| ·玻璃瓶缺陷的特征 | 第42页 |
| ·缺陷检测概述 | 第42-44页 |
| ·缺陷检测的整体流程图 | 第42-44页 |
| ·各种缺陷的检测 | 第44页 |
| ·瓶口缺陷检测 | 第44-53页 |
| ·边界跟踪算法 | 第44-47页 |
| ·瓶口圆心定位方法 | 第47-51页 |
| ·瓶口破损检测 | 第51-53页 |
| ·瓶身缺陷的识别和缺陷类型的判别 | 第53-56页 |
| ·瓶身裂纹检测 | 第53-55页 |
| ·缺陷识别 | 第55页 |
| ·瓶身裂纹检测实验 | 第55-56页 |
| ·缺陷检测的误差分析 | 第56-58页 |
| 第五章 DSP在视觉检测系统中的应用 | 第58-64页 |
| ·基于DSP芯片的检测系统框架 | 第58-59页 |
| ·视频图像DSP处理概述 | 第59-62页 |
| ·玻璃瓶缺陷检测系统中的DSP选择 | 第59-60页 |
| ·TMS320DM642视频DSP处理模板 | 第60-61页 |
| ·DSP开发环境 | 第61-62页 |
| ·图像处理程序移植 | 第62-64页 |
| ·C程序项目构成 | 第62页 |
| ·玻璃瓶缺陷检测软件的移植 | 第62-63页 |
| ·玻璃瓶缺陷检测的速度比较 | 第63-64页 |
| 第六章 结束语 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69页 |
