基于机器视觉C/C++实现的纸病检测系统的研制
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究水平 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| 2 纸病的特点和检测系统的总体方案 | 第14-22页 |
| ·主要纸病及特点 | 第14-16页 |
| ·系统的总体设计方案 | 第16页 |
| ·所用的技术 | 第16-21页 |
| ·机器视觉技术 | 第16-17页 |
| ·数字图像处理技术 | 第17-18页 |
| ·软件设计技术 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 纸病检测系统硬件环境设计 | 第22-29页 |
| ·光源系统 | 第22-24页 |
| ·当前的主要照明技术 | 第22-23页 |
| ·光源的种类及其优势 | 第23页 |
| ·如何选择光源 | 第23-24页 |
| ·图像采集系统 | 第24-27页 |
| ·高速相机和镜头 | 第24-26页 |
| ·采集卡 | 第26-27页 |
| ·编码器 | 第27页 |
| ·运动控制部分 | 第27页 |
| ·计算机的选取 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 纸病检测算法研究 | 第29-39页 |
| ·图像处理流程 | 第29-30页 |
| ·预处理 | 第30-31页 |
| ·图像分割 | 第31-35页 |
| ·使用阈值进行图像分割 | 第31-33页 |
| ·边界跟踪 | 第33-35页 |
| ·特征提取 | 第35-37页 |
| ·形态特征 | 第35-37页 |
| ·灰度特征 | 第37页 |
| ·纸病识别 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 系统软件设计 | 第39-75页 |
| ·开发环境和框架 | 第39-45页 |
| ·开发环境 | 第39页 |
| ·技术路线设计决策 | 第39-40页 |
| ·相机类库介绍 | 第40-45页 |
| ·系统功能概述 | 第45-52页 |
| ·系统设计原则 | 第45页 |
| ·系统功能分析 | 第45-46页 |
| ·系统应用架构设计 | 第46-48页 |
| ·业务流程分析 | 第48-52页 |
| ·系统技术架构设计 | 第52-61页 |
| ·系统技术架构分析 | 第52页 |
| ·系统技术架构设计 | 第52-53页 |
| ·技术框架的实现 | 第53-61页 |
| ·系统模块划分 | 第61-73页 |
| ·图像数据采集部分 | 第61-62页 |
| ·数据处理部分 | 第62页 |
| ·数据库部分 | 第62-68页 |
| ·软件界面部分 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 6 系统调试 | 第75-79页 |
| ·系统硬软件环境 | 第75-76页 |
| ·系统初始化设置 | 第76页 |
| ·系统运行及分析 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 7 结论与展望 | 第79-80页 |
| ·主要工作总结 | 第79页 |
| ·研究展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84-85页 |
