| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机器视觉技术研究与应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 机器视觉的概念 | 第10页 |
| 1.2.2 机器视觉技术的应用领域 | 第10-11页 |
| 1.2.3 机器视觉检测的国内外发展现状概括 | 第11页 |
| 1.3 课题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本课题的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 异物检测系统的基本构成 | 第14-21页 |
| 2.1 照明系统 | 第14-17页 |
| 2.1.1 光源 | 第14-15页 |
| 2.1.2 照明技术 | 第15-17页 |
| 2.2 检测系统设备的选择 | 第17-19页 |
| 2.2.1 工业相机的选择与分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 镜头的分析与选择 | 第18页 |
| 2.2.3 图像采集卡 | 第18-19页 |
| 2.3 检测系统方案设计 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 图像的预处理过程与步骤 | 第21-27页 |
| 3.1 图像预处理的必要性 | 第21页 |
| 3.2 有效区域的标定 | 第21-25页 |
| 3.2.1 阈值分割 | 第22-23页 |
| 3.2.2 瓶体纵边界的确定 | 第23-24页 |
| 3.2.3 液面的确定 | 第24页 |
| 3.2.4 有效检测区域的标定 | 第24-25页 |
| 3.3 异物目标的分析 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 异物目标的检测算法及实现 | 第27-49页 |
| 4.1 瓶身小颗粒异物的检测 | 第27-32页 |
| 4.1.1 边缘检测及形态学操作 | 第27-28页 |
| 4.1.2 悬浮小颗粒异物目标的检测 | 第28-32页 |
| 4.2 瓶底小颗粒异物目标的检测 | 第32-33页 |
| 4.2.1 瓶底小异物的检测及结果分析 | 第33页 |
| 4.3 气泡的检测 | 第33-40页 |
| 4.3.1 气泡的初步检测 | 第33-34页 |
| 4.3.2 HOG图像特征 | 第34-36页 |
| 4.3.3 SVM原理介绍 | 第36-39页 |
| 4.3.4 基于HOG和SVM的气泡检测及结果分析 | 第39-40页 |
| 4.4 瓶底大面积异物的检测 | 第40-48页 |
| 4.4.1 瓶底异物曲线的提取 | 第40-44页 |
| 4.4.2 基于PCA和SVM的分类方法 | 第44-46页 |
| 4.4.3 基于Gabor和SVM的分类方法 | 第46-47页 |
| 4.4.4 大面积异物检测结果分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 未来展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |