自动视觉检测系统相关算法及应用研究
| 目录 | 第4-7页 |
| CONTENTS | 第7-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 本课题背景和研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 图像处理及其检测领域应用的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本论文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 烟丝梗签检测系统总体设计 | 第17-23页 |
| 2.1 系统总体结构设计 | 第17页 |
| 2.2 图像采集模块 | 第17-21页 |
| 2.2.1 相机 | 第17-18页 |
| 2.2.2 镜头 | 第18-19页 |
| 2.2.3 光源和照明 | 第19-20页 |
| 2.2.4 图像采集卡 | 第20-21页 |
| 2.3 图像处理模块 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 图像预处理 | 第23-31页 |
| 3.1 灰度拉伸 | 第23-24页 |
| 3.1.1 灰度拉伸的原理 | 第23-24页 |
| 3.1.2 灰度拉伸的作用 | 第24页 |
| 3.2 图像平滑 | 第24-29页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第25-26页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第26-27页 |
| 3.2.3 维纳滤波 | 第27页 |
| 3.2.4 实验比较与分析 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 图像分割 | 第31-49页 |
| 4.1 图像分割的概念和分类 | 第32-33页 |
| 4.2 边缘检测的图像分割算法 | 第33-35页 |
| 4.3 阈值分割法 | 第35-37页 |
| 4.4 区域分割法 | 第37-39页 |
| 4.5 活动轮廓模型分割法 | 第39-41页 |
| 4.6 改进的图像分割算法 | 第41-47页 |
| 4.6.1 灰度梯度映射函数 | 第42-43页 |
| 4.6.2 改进的Otsu算法 | 第43-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 图像的数学形态学处理 | 第49-61页 |
| 5.1 数学形态学运算 | 第50-52页 |
| 5.1.1 腐蚀与膨胀 | 第50-51页 |
| 5.1.2 开运算与闭运算 | 第51-52页 |
| 5.2 基于数学形态学运算的细化算法 | 第52-59页 |
| 5.2.1 轮廓和骨架 | 第53-56页 |
| 5.2.2 数学形态学细化算法 | 第56-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 烟丝梗签识别系统应用研究 | 第61-67页 |
| 6.1 软件开发工具 | 第61-62页 |
| 6.2 软件系统功能分析 | 第62-63页 |
| 6.3 软件系统开发 | 第63页 |
| 6.4 软件测试 | 第63-66页 |
| 6.4.1 文件操作 | 第63页 |
| 6.4.2 图像处理 | 第63-64页 |
| 6.4.3 识别结果 | 第64-65页 |
| 6.4.4 结果分析 | 第65-66页 |
| 6.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 总结 | 第67页 |
| 7.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第74-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |
