| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 图像分割概述 | 第8-13页 |
| 1.1.1 图像分割技术的产生 | 第8-9页 |
| 1.1.2 图像分割的基本概念 | 第9-10页 |
| 1.1.3 图像分割算法分类 | 第10-12页 |
| 1.1.4 图像分割的实际应用 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 图像分割技术研究现状及发展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 中药贴剂在线生产的现状及发展 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 Otsu阈值分割算法 | 第17-25页 |
| 2.1 阈值分割综述 | 第17页 |
| 2.2 最大类间方差（Otsu）法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Otsu 算法的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.2.2 Otsu 算法的多阈值分割 | 第19页 |
| 2.2.3 Otsu 算法的二维阈值分割 | 第19-21页 |
| 2.3 粒子群算法（PSO）介绍 | 第21-25页 |
| 2.3.1 粒子群优化算法 | 第21页 |
| 2.3.2 标准粒子群优化算法（SPS0） | 第21-22页 |
| 2.3.3 混沌粒子群优化算法（CPSO） | 第22-23页 |
| 2.3.4 自适应粒子群优化算法（APSO） | 第23-25页 |
| 第三章 Otsu算法在中药贴剂均匀度研究中的分析和研究 | 第25-39页 |
| 3.1 二维Otsu 算法在中药贴剂在线检测中存在的问题 | 第25-27页 |
| 3.1.1 中药贴剂在线检测中存在的问题 | 第25-26页 |
| 3.1.2 二维Otsu 算法存在的问题 | 第26-27页 |
| 3.2 算法思想和流程 | 第27-35页 |
| 3.2.1 基于二维灰度-梯度的Otsu 算法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 分离因子（SF）思想 | 第29-31页 |
| 3.2.3 粒子群算法思想 | 第31-32页 |
| 3.2.4 算法流程 | 第32-35页 |
| 3.3 算法性能分析 | 第35-37页 |
| 3.4 算法性能分析 | 第37-39页 |
| 第四章 基于Otsu算法的中药贴剂在线监测系统的设计与实现 | 第39-48页 |
| 4.1 中药贴剂在线检测系统概述 | 第39-43页 |
| 4.1.1 中药贴剂在线检测系统 | 第39-40页 |
| 4.1.2 PLC 通信 | 第40-42页 |
| 4.1.3 中药贴剂在线监测系统的硬件环境 | 第42-43页 |
| 4.2 中药贴剂在线监测系统架构 | 第43-45页 |
| 4.2.1 系统前台处理界面 | 第43-44页 |
| 4.2.2 核心模块层 | 第44页 |
| 4.2.3 底层数据层 | 第44-45页 |
| 4.3 中药贴剂在线监测系统的实现 | 第45-48页 |
| 4.3.1 问题的提出与分析 | 第45页 |
| 4.3.2 实验数据准备 | 第45-46页 |
| 4.3.3 Otsu 算法的应用与分析 | 第46-47页 |
| 4.3.4 实验结果说明 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
