瓶装啤酒异物在线检测关键技术研究
| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·机器视觉技术研究与应用现状 | 第13-16页 |
| ·机器视觉系统的结构 | 第13-14页 |
| ·机器视觉的应用 | 第14-15页 |
| ·机器视觉技术国内发展现状 | 第15-16页 |
| ·瓶装啤酒异物检测系统的工艺背景分析 | 第16-19页 |
| ·啤酒灌装生产工艺流程 | 第16-18页 |
| ·工艺与异物检测设备分析 | 第18-19页 |
| ·课题的研究现状 | 第19-22页 |
| 第二章 瓶装啤酒异物检测系统硬件设计 | 第22-34页 |
| ·照明系统设计 | 第22-26页 |
| ·光源 | 第22-24页 |
| ·照明技术 | 第24-25页 |
| ·本系统照明方式的选择 | 第25-26页 |
| ·工业摄像机选型 | 第26-31页 |
| ·摄像机的种类。 | 第26-28页 |
| ·CCD摄像机的参数 | 第28-31页 |
| ·摄像机和计算机的接口设计 | 第31页 |
| ·外围辅助装置的设计 | 第31-34页 |
| ·PLC选择 | 第31-33页 |
| ·接口和总线设计 | 第33-34页 |
| 第三章 瓶装啤酒异物检测图像预处理 | 第34-43页 |
| ·预处理的必要性 | 第34-35页 |
| ·图像平滑 | 第35-40页 |
| ·均值滤波 | 第35-36页 |
| ·中值滤波 | 第36-37页 |
| ·高斯滤波算法 | 第37页 |
| ·滤波结果分析 | 第37-40页 |
| ·图像增强 | 第40-43页 |
| ·图像的直方图均衡化 | 第40页 |
| ·图像的对比度线性展宽 | 第40-41页 |
| ·图像增强结果分析 | 第41-43页 |
| 第四章 瓶装啤酒异物检测算法研究 | 第43-62页 |
| ·瓶体目录区域标定 | 第43-44页 |
| ·图像边缘检测 | 第44-51页 |
| ·一阶微分检测算子 | 第44-46页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第46页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第46-47页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第47页 |
| ·Kirsch边缘检测算子 | 第47页 |
| ·Laplace边缘检测算子 | 第47-49页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第49-51页 |
| ·图象灰度阈值分割法 | 第51-54页 |
| ·图像分割概念及阈值分割 | 第51-53页 |
| ·固定阈值法 | 第53页 |
| ·灰度直方图双峰法 | 第53页 |
| ·迭代法 | 第53-54页 |
| ·P-分位数法 | 第54页 |
| ·Hough变换 | 第54-59页 |
| ·瓶内异物检测算法 | 第59-61页 |
| ·瓶底异物检测算法 | 第61-62页 |
| 第五章 瓶装啤酒异物检测系统软件设计 | 第62-67页 |
| ·HALCON软件 | 第62-63页 |
| ·系统软件开发 | 第63-67页 |
| ·软件平台选择 | 第63-65页 |
| ·系统软件开发和界面 | 第65-67页 |
| 第六章 总结展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |
