| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 前言 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 机器视觉的发展现状与发展趋势 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国内外机器视觉的发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 机器视觉在药品包装行业的应用 | 第11页 |
| 1.2.3 机器视觉的发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 机器视觉的理论基础 | 第12-15页 |
| 1.3.1 机器视觉的概念 | 第12-14页 |
| 1.3.2 机器视觉系统分类 | 第14页 |
| 1.3.3 机器视觉技术的特点 | 第14-15页 |
| 1.3.4 机器视觉图像算法 | 第15页 |
| 1.4 论文的研究内容与意义 | 第15-17页 |
| 2 机器视觉检测系统的总体设计 | 第17-39页 |
| 2.1 药品泡罩包装机的结构及其原理 | 第17-18页 |
| 2.2 系统的设计要求 | 第18页 |
| 2.3 系统的硬件组成 | 第18-35页 |
| 2.3.1 光源及其照明方式 | 第18-26页 |
| 2.3.2 光学镜头 | 第26-29页 |
| 2.3.3 工业相机 | 第29-33页 |
| 2.3.4 图像采集卡 | 第33-35页 |
| 2.3.5 其他硬件 | 第35页 |
| 2.4 系统软件结构 | 第35-37页 |
| 2.4.1 图像处理开发工具Halcon | 第35-36页 |
| 2.4.2 软件开发平台Visual C++6.0 | 第36-37页 |
| 2.5 检测系统的构成 | 第37-38页 |
| 2.6 系统的工作原理 | 第38-39页 |
| 3 图像预处理 | 第39-47页 |
| 3.1 灰度图转化 | 第39-40页 |
| 3.2 图像增强 | 第40-42页 |
| 3.2.1 灰度变换法 | 第40-41页 |
| 3.2.2 直方图修正法 | 第41-42页 |
| 3.3 图像滤波处理 | 第42-45页 |
| 3.3.1 高斯平滑滤波 | 第42-43页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第43页 |
| 3.3.3 均值滤波 | 第43-45页 |
| 3.4 形态学处理 | 第45-47页 |
| 4 图像识别与检测 | 第47-59页 |
| 4.1 模板匹配 | 第47-49页 |
| 4.1.1 模板匹配的原理 | 第47-48页 |
| 4.1.2 Halcon中的模板匹配算法 | 第48-49页 |
| 4.2 图像识别 | 第49-56页 |
| 4.2.1 ROI区域的选择 | 第49-51页 |
| 4.2.2 模板创建 | 第51-53页 |
| 4.2.3 图像定位 | 第53-56页 |
| 4.3 缺陷检测 | 第56-59页 |
| 5 软件的实现 | 第59-69页 |
| 5.1 软件的搭建平台 | 第59页 |
| 5.2 软件的实现 | 第59-63页 |
| 5.3 软件系统工作流程 | 第63-67页 |
| 5.4 系统说明 | 第67-69页 |
| 6 结论 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69页 |
| 6.2 创新点 | 第69-71页 |
| 7 展望 | 第71-72页 |
| 8 参考文献 | 第72-77页 |
| 9 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第77-78页 |
| 10 致谢 | 第78-79页 |
| 附录 | 第79-84页 |
| 附录1 | 第79-81页 |
| 附录2 | 第81-84页 |