烟草异物剔除系统相关算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容与设计指标 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 设计指标 | 第13页 |
| 1.4 论文组织 | 第13-15页 |
| 第二章 烟草异物剔除系统相关技术 | 第15-29页 |
| 2.1 异物检测技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 可见光检测 | 第15页 |
| 2.1.2 X射线检测 | 第15-16页 |
| 2.1.3 红外检测 | 第16-18页 |
| 2.2 异物识别技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基于色度的烟草异物识别 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于纹理特征的烟草异物识别 | 第19-23页 |
| 2.3 烟草异物剔除系统 | 第23-27页 |
| 2.3.1 系统总体结构 | 第23-24页 |
| 2.3.2 图像处理系统 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 烟草异物识别算法 | 第29-55页 |
| 3.1 异物识别模型 | 第29-31页 |
| 3.1.1 统计模式识别简介 | 第29-30页 |
| 3.1.2 异物识别算法设计 | 第30-31页 |
| 3.2 异物分类模型的建立 | 第31-48页 |
| 3.2.1 最小二乘法拟合原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 最小二乘法建模 | 第33-41页 |
| 3.2.3 移动最小二乘法拟合原理 | 第41-44页 |
| 3.2.4 移动最小二乘法建模 | 第44-48页 |
| 3.3 查找表的存储 | 第48-50页 |
| 3.4 图像在线校正 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 异物剔除控制算法 | 第55-73页 |
| 4.1 剔除控制算法设计 | 第55-57页 |
| 4.2 烟叶图像分割 | 第57-60页 |
| 4.2.1 图像形态学方法简介 | 第57-59页 |
| 4.2.2 基于背景的分割算法 | 第59-60页 |
| 4.3 烟叶连通域标记 | 第60-66页 |
| 4.3.1 连通域标记方法简介 | 第60-61页 |
| 4.3.2 基于行片段的连通域标记算法 | 第61-66页 |
| 4.4 烟叶特征提取 | 第66-70页 |
| 4.4.1 最小外接矩形提取方法简介 | 第66-67页 |
| 4.4.2 最小外接矩形提取算法 | 第67-70页 |
| 4.5 烟叶特征匹配及速度统计 | 第70-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 烟草异物识别与剔除测试 | 第73-83页 |
| 5.1 烟草异物识别测试 | 第73-77页 |
| 5.1.1 分类模型的识别效果 | 第73-76页 |
| 5.1.2 查找表存储空间消耗 | 第76页 |
| 5.1.3 图像在线校正的效果 | 第76-77页 |
| 5.2 异物剔除控制测试 | 第77-80页 |
| 5.2.1 烟叶速度测量效果 | 第77-79页 |
| 5.2.2 轻质杂物剔除效果 | 第79-80页 |
| 5.3 设计难点及其解决办法 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第91页 |
