异纤分拣机检测系统优化及参数标定研究
| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 异纤检测技术 | 第9-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 研究目标与研究内容 | 第14-18页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15页 |
| 1.4.3 研究内容及章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 异纤分拣机检测系统 | 第18-24页 |
| 2.1 异纤检测原理 | 第18-19页 |
| 2.2 照明系统 | 第19-20页 |
| 2.3 图像采集系统 | 第20-22页 |
| 2.3.1 CCD工业相机 | 第20-21页 |
| 2.3.2 工业相机镜头 | 第21-22页 |
| 2.3.3 图像采集卡 | 第22页 |
| 2.4 图像处理系统 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 异纤检测光源优化设计分析 | 第24-38页 |
| 3.1 光源的照射方式 | 第24页 |
| 3.2 光源的照明方式 | 第24-25页 |
| 3.3 照明系统的光源数量 | 第25-26页 |
| 3.4 光源最佳照明位置 | 第26-29页 |
| 3.5 光源检测参数分析研究 | 第29-34页 |
| 3.5.1 图像参数方程 | 第29-30页 |
| 3.5.2 光源数量实验 | 第30-31页 |
| 3.5.3 光源距离实验 | 第31-34页 |
| 3.6 基于模糊聚类算法的光源神经网络模型 | 第34-37页 |
| 3.6.1 模糊聚类算法 | 第34-36页 |
| 3.6.2 神经网络的仿真 | 第36-37页 |
| 3.6.3 结果分析 | 第37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 CCD工业相机自动白平衡算法研究 | 第38-48页 |
| 4.1 色彩学基础知识 | 第38-40页 |
| 4.1.1 光的三原色 | 第38页 |
| 4.1.2 光的三属性 | 第38-39页 |
| 4.1.3 光的色温 | 第39页 |
| 4.1.4 光的色彩空间 | 第39页 |
| 4.1.5 白平衡 | 第39-40页 |
| 4.2 模拟退火算法 | 第40-41页 |
| 4.3 相机白平衡实验 | 第41-42页 |
| 4.4 相机白平衡回归方程 | 第42-44页 |
| 4.5 基于模拟退火算法的相机白平衡 | 第44-46页 |
| 4.6 本章总结 | 第46-48页 |
| 第五章 异纤分拣机检测参数标定实验 | 第48-56页 |
| 5.1 相机平场校正 | 第48-49页 |
| 5.2 相机白平衡调试 | 第49-50页 |
| 5.3 系统检测软件调试 | 第50-51页 |
| 5.4 检测参数标定实验 | 第51-55页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 基于BP神经网络模型的检测参数标定 | 第56-64页 |
| 6.1 BP神经网络 | 第56页 |
| 6.2 BP神经网络的设计 | 第56-60页 |
| 6.2.1 输入输出层的设计 | 第56-57页 |
| 6.2.2 隐含层的设计 | 第57页 |
| 6.2.3 网络的算法流程 | 第57-59页 |
| 6.2.4 神经网络的仿真 | 第59-60页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第60-62页 |
| 6.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第七章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 结论 | 第64-65页 |
| 7.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
