机器视觉技术在空瓶检验系统中的研究与应用
| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第14-18页 |
| ·机器视觉技术及其发展 | 第18页 |
| ·机器视觉在智能检测中的应用 | 第18-19页 |
| ·空瓶检验系统的研究现状 | 第19-21页 |
| ·国外设备现状 | 第19-20页 |
| ·国外设备在国内的应用现状 | 第20页 |
| ·国内研究现状 | 第20-21页 |
| ·论文主要工作 | 第21-24页 |
| 第2章 空瓶检验系统结构 | 第24-34页 |
| ·概述 | 第24-25页 |
| ·系统组成结构和工作流程 | 第25-27页 |
| ·系统视觉检测与控制系统 | 第27-29页 |
| ·空瓶检验系统人机界面 | 第29-30页 |
| ·实时、高速的机器视觉系统 | 第30-32页 |
| ·合理配置的硬件 | 第31页 |
| ·快速高效的软件算法 | 第31-32页 |
| ·各单元独立并行工作 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 图像采集 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·光源和照明 | 第34-43页 |
| ·光源类型 | 第34-35页 |
| ·照明方案 | 第35-36页 |
| ·空瓶检验系统光源和照明方案 | 第36-43页 |
| ·相机和镜头 | 第43-48页 |
| ·相机类型及技术参数 | 第43-44页 |
| ·镜头类型及技术参数 | 第44-45页 |
| ·空瓶检验系统相机和镜头 | 第45-46页 |
| ·图像拖尾模糊现象解决 | 第46-48页 |
| ·图像采集卡 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 瓶口质量智能检测方法 | 第50-82页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·成像特征 | 第50-51页 |
| ·检测区域划分 | 第51-52页 |
| ·检测区域跟踪 | 第52-69页 |
| ·瓶口位置波动 | 第52-54页 |
| ·约束局部搜索Hough变换 | 第54-58页 |
| ·重心法 | 第58-60页 |
| ·最小二乘圆拟合法 | 第60-69页 |
| ·缺陷特征提取 | 第69-77页 |
| ·瓶口图像分割 | 第71页 |
| ·瓶口图像预处理 | 第71-72页 |
| ·基于连通域矩特征瓶口缺陷特征提取 | 第72-77页 |
| ·缺陷特征判别 | 第77-80页 |
| ·实验结果 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 瓶底和瓶壁智能检测方法 | 第82-96页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·瓶底和瓶壁图像处理区域跟踪方法 | 第82-86页 |
| ·成像特征 | 第82页 |
| ·检测区域划分 | 第82-83页 |
| ·瓶底检测区域跟踪 | 第83-85页 |
| ·瓶壁检测区域跟踪 | 第85-86页 |
| ·瓶底和瓶壁图像灰度拉伸 | 第86-88页 |
| ·瓶底和瓶壁缺陷检测 | 第88-94页 |
| ·瓶底和瓶壁多分区检测 | 第88-90页 |
| ·多分区内连通域特征提取 | 第90页 |
| ·滤除瓶底防滑纹 | 第90-93页 |
| ·统计决策算法 | 第93-94页 |
| ·瓶底和瓶壁缺陷检测实验结果 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第103-104页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第104页 |
