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机器视觉技术在烟条检测系统中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-15页
   ·课题的提出第11-12页
   ·计算机视觉技术在工业生产的应用第12-13页
   ·本课题的主要内容第13-15页
第二章 图像处理算法的研究第15-29页
   ·图像增强技术第15-17页
     ·图像增强的直方图变换方法第15-16页
     ·直方图均衡化第16页
     ·离散图像均衡化算法第16-17页
   ·图像的平滑技术第17-19页
     ·图像平滑的一般考虑第17-18页
     ·低通滤波第18页
     ·中值滤波第18-19页
   ·模板匹配及其原理第19-22页
     ·相关系数第20页
     ·分层搜索第20-22页
   ·图像的旋转校正第22-24页
     ·图像的旋转第22页
     ·灰度插值第22-23页
     ·双线性插值第23-24页
   ·图像分割第24-27页
     ·阈值法第24-25页
     ·区域生长法第25-27页
   ·纹理分析第27-29页
     ·灰度变化总量第27页
     ·纹理的匹配滤波法第27-29页
第三章 照明系统研究第29-31页
   ·光色第29页
   ·光源形状第29页
   ·光源类型选取第29-30页
   ·照明方式第30-31页
第四章 烟条检测系统设计第31-46页
   ·烟条检测系统结构设计第31-36页
     ·相机选型第31-33页
     ·相机光源安装位置设计第33页
     ·镜头选型第33页
     ·图像采集卡选型第33-35页
     ·光电开关选型第35页
     ·剔除机构系统设计第35页
     ·系统的机械结构设计第35-36页
   ·机器视觉系统第36-46页
     ·烟条图像的滤波第37-39页
     ·烟条图像的增强第39页
     ·烟条图像的配准第39-40页
     ·烟条图像的旋转校正第40页
     ·烟条图像的纹理分析第40-41页
     ·烟条图像的拉线检测第41-43页
     ·烟条端面检测第43-44页
     ·烟条图像的灰度统计第44-46页
第五章 系统软件设计第46-63页
   ·概述第46-47页
   ·软件开发平台第47-49页
     ·开发环境Visual C++第47-48页
     ·面向对象技术第48-49页
   ·图像的采集与传输第49-54页
     ·线程同步第49-52页
     ·图像的采集与传输第52-54页
   ·图像的预处理第54页
     ·图像滤波第54页
     ·图像增强第54页
   ·图像的模板匹配第54-57页
     ·工具绘制第55-56页
     ·图像配准第56-57页
     ·图像平移旋转第57页
   ·拉线检测第57-58页
   ·纹理分析第58-59页
   ·储存结果第59-60页
   ·软件测试第60-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·全文总结第63页
   ·未来展望第63-65页
参考文献第65-67页
致谢第67-68页
攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目第68页

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