基于Android的棒材图像识别计数与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景和目的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 机器视觉的发展与应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 捆扎棒材计数的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 捆扎棒材计数的研究难点 | 第13-14页 |
| 1.4 课题创新点 | 第14页 |
| 1.5 课题研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 2 Android嵌入式系统方案设计 | 第16-22页 |
| 2.1 系统整体设计 | 第16-17页 |
| 2.2 系统硬件部分结构 | 第17-18页 |
| 2.3 系统软件部分结构 | 第18-21页 |
| 2.3.1 系统软件开发环境 | 第19-20页 |
| 2.3.2 通过NDK生成OpenCV函数库 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 捆扎棒材端面的图像预处理 | 第22-33页 |
| 3.1 图像灰度化处理 | 第22-23页 |
| 3.2 图像降噪处理 | 第23-26页 |
| 3.2.1 线性平滑滤波 | 第24-25页 |
| 3.2.2 非线性平滑滤波 | 第25-26页 |
| 3.3 图像分割处理 | 第26-28页 |
| 3.3.1 灰度图像二值化 | 第26页 |
| 3.3.2 图像阈值法 | 第26-28页 |
| 3.4 形态学图像处理 | 第28-32页 |
| 3.4.1 膨胀和腐蚀运算 | 第28-30页 |
| 3.4.2 开操作和闭操作 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 研究捆扎棒材端面识别计数算法 | 第33-41页 |
| 4.1 自适应获取参数直径 | 第33-35页 |
| 4.2 棒材计数算法 | 第35-39页 |
| 4.3 智能判断准则 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 系统软件交互设计与实验 | 第41-65页 |
| 5.1 系统交互软件设计概述 | 第41-45页 |
| 5.1.1 系统软件总体框架流程 | 第42-43页 |
| 5.1.2 系统软件功能模块介绍 | 第43-44页 |
| 5.1.3 系统软件运行环境 | 第44-45页 |
| 5.2 系统软件模块设计具体实现 | 第45-58页 |
| 5.3 基于Android的OpenCV程序开发 | 第58-60页 |
| 5.4 系统实验结果分析 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结和展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 个人简历 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
