基于机器视觉的絮体检测与在线沉速测量研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究背景 | 第8-11页 |
| ·课题来源 | 第8-9页 |
| ·水处理工艺简介 | 第9-10页 |
| ·混凝工艺简介 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状以及所存在的问题 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题的研究意义和内容 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·课题的研究内容 | 第13页 |
| ·本文特色与创新点 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像采集系统设计 | 第15-19页 |
| ·机器视觉 | 第15页 |
| ·图像采集系统的整体设计 | 第15-16页 |
| ·图像采集系统的组成介绍 | 第16-18页 |
| ·CCD 视觉传感器 | 第16-17页 |
| ·千兆网线采集 | 第17页 |
| ·镜头和光源设计 | 第17-18页 |
| ·防水设计 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 絮体目标检测识别与特征提取 | 第19-31页 |
| ·絮体目标检测识别与特征提取算法流程 | 第19页 |
| ·图像预处理 | 第19-21页 |
| ·灰度化 | 第19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·直方图均衡化 | 第20-21页 |
| ·絮体检测识别算法 | 第21-26页 |
| ·目标检测识别研究的难点和问题 | 第21-23页 |
| ·本文中采用的目标检测识别算法 | 第23-26页 |
| ·数学形态学分析 | 第26-28页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第27页 |
| ·开运算和闭运算 | 第27-28页 |
| ·提取图像特征 | 第28-30页 |
| ·连通域识别算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 多目标跟踪的应用与沉速测量 | 第31-45页 |
| ·多目标跟踪的基本原理 | 第31-32页 |
| ·Kalman 滤波 | 第32页 |
| ·粒子滤波 | 第32-33页 |
| ·代价函数 | 第33页 |
| ·MHT 多假设跟踪技术 | 第33-34页 |
| ·压缩感知技术 | 第34-35页 |
| ·压缩感知的应用 | 第35页 |
| ·基于多目标跟踪的沉速测量设计 | 第35-44页 |
| ·压缩感知+粒子滤波 | 第36-40页 |
| ·粒子滤波+改进 MHT+代价函数 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 在线测量系统的软硬件设计 | 第45-59页 |
| ·系统整体设计 | 第45-46页 |
| ·系统硬件设计 | 第46-48页 |
| ·系统软件设计 | 第48-57页 |
| ·输入输出模块 | 第48-51页 |
| ·絮体目标检测识别与特征提取模块 | 第51-55页 |
| ·絮体目标跟踪模块 | 第55-56页 |
| ·界面实现模块 | 第56页 |
| ·软件结果 | 第56-57页 |
| ·仿真 | 第57-58页 |
| ·系统仿真 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
