基于机器视觉的电子标签表面质量检测系统设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题研究背景及发展 | 第9-11页 |
| 1.2 机器视觉系统的概述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 机器视觉的概念和组成 | 第11-12页 |
| 1.2.2 机器视觉系统的工作过程 | 第12页 |
| 1.2.3 机器视觉系统的发展现状和应用 | 第12-15页 |
| 1.3 电子标签质量检测系统的总体设计及系统构架 | 第15-18页 |
| 第2章 电子标签质量检测图像采集系统研究与设计 | 第18-38页 |
| 2.1 照明系统的设计 | 第19-27页 |
| 2.1.1 光源种类的选择 | 第19-23页 |
| 2.1.2 照明方式的选择 | 第23-26页 |
| 2.1.3 照明环境的设计 | 第26-27页 |
| 2.2 摄像系统的设计 | 第27-34页 |
| 2.2.1 相机的参数与分类 | 第27-30页 |
| 2.2.2 相机的选择 | 第30-31页 |
| 2.2.3 镜头的选择 | 第31-34页 |
| 2.3 图像采集卡 | 第34-36页 |
| 2.4 图像采集程序 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 图像处理技术研究 | 第38-50页 |
| 3.1 图像增强 | 第38-43页 |
| 3.1.1 灰度变换法 | 第39-40页 |
| 3.1.2 均值滤波 | 第40-42页 |
| 3.1.3 中值滤波 | 第42-43页 |
| 3.2 边缘检测 | 第43-45页 |
| 3.2.1 梯度算子 | 第43-44页 |
| 3.2.2 拉普拉斯算子 | 第44-45页 |
| 3.3 图像分割 | 第45-48页 |
| 3.3.1 阀值分割 | 第46-47页 |
| 3.3.2 分水岭算法 | 第47-48页 |
| 3.4 图像匹配 | 第48-49页 |
| 3.4.1 模板匹配 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小节 | 第49-50页 |
| 第4章 图像处理算法的实现 | 第50-62页 |
| 4.1 流程设计框图 | 第50-51页 |
| 4.2 图像处理研究 | 第51-60页 |
| 4.2.1 灰度变换 | 第51-52页 |
| 4.2.3 目标分割 | 第52-53页 |
| 4.2.4 图像匹配 | 第53-60页 |
| 4.3 算法验证 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 图像处理系统设计 | 第62-79页 |
| 5.1 检测系统的硬件平台设计 | 第62-68页 |
| 5.1.1 系统硬件及结构总体设计 | 第62-64页 |
| 5.1.2 硬件平台的构建方案 | 第64-66页 |
| 5.1.3 激光标记系统构建 | 第66-68页 |
| 5.2 系统软件平台设计 | 第68-78页 |
| 5.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第84页 |
