基于机器视觉的胶囊表面缺陷的识别与分拣技术研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第13-15页 |
| ·胶囊表面缺陷识别的研究现状 | 第13-14页 |
| ·胶囊表面缺陷识别的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·本文主要内容与研究成果 | 第15-18页 |
| 第2章 胶囊表面缺陷识别与分拣系统设计 | 第18-33页 |
| ·系统总体设计方案 | 第18-19页 |
| ·胶囊图像采集和定位探测 | 第19-29页 |
| ·照明光源设计 | 第19-23页 |
| ·基于工业相机的图像采集 | 第23-27页 |
| ·胶囊的定位探测 | 第27-29页 |
| ·传动与分拣装置设计 | 第29-32页 |
| ·传送带的结构和触发控制 | 第29-31页 |
| ·分拣装置设计 | 第31-32页 |
| ·系统软件设计 | 第32-33页 |
| 第3章 胶囊缺陷识别方法和相关算法优化研究 | 第33-60页 |
| ·胶囊缺陷分析识别的总体方案 | 第33-35页 |
| ·胶囊缺陷分析及缺陷识别步骤 | 第33-34页 |
| ·本系统中采用的解决方案 | 第34-35页 |
| ·胶囊体的提取 | 第35-43页 |
| ·胶囊的阈值分割提取 | 第35-41页 |
| ·胶囊的形态学处理 | 第41-43页 |
| ·胶囊图像滤波 | 第43-47页 |
| ·胶囊的图像分割 | 第47-52页 |
| ·区域生长分割与分水岭分割 | 第47-49页 |
| ·横向投影分割 | 第49-51页 |
| ·最小矩形区域分割 | 第51-52页 |
| ·缺陷的边缘检测 | 第52-60页 |
| ·边缘特征分析 | 第52-54页 |
| ·胶囊缺陷的微分算子处理 | 第54-58页 |
| ·基于Kirsch算子的胶囊缺陷边缘检测 | 第58-60页 |
| 第4章 胶囊的缺陷识别分类器设计 | 第60-66页 |
| ·人工神经网络简介 | 第60-62页 |
| ·BP神经网络模型 | 第62页 |
| ·用于胶囊缺陷识别的BP神经网络设计 | 第62-66页 |
| ·输入模式顺传输 | 第62-63页 |
| ·输出误差逆传输 | 第63-64页 |
| ·循环记忆训练和结果判断 | 第64-66页 |
| 第5章 胶囊表面缺陷识别与分拣软件设计及实验结果 | 第66-80页 |
| ·软件的总体流程及主界面 | 第66-69页 |
| ·软件运行流程 | 第66-67页 |
| ·软件主界面与操作方法 | 第67-69页 |
| ·胶囊的图像处理及特征提取 | 第69-73页 |
| ·胶囊体的提取 | 第69-71页 |
| ·第一特征值的获取 | 第71页 |
| ·第二特征值的获取 | 第71-73页 |
| ·胶囊表面缺陷的识别与分拣实验 | 第73-80页 |
| ·BP神经网络初值的选取 | 第73-74页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第74-75页 |
| ·基于神经网络的胶囊缺陷识别与分拣 | 第75-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·研究工作总结 | 第80-81页 |
| ·工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 硕士在读期间发表论文和授权专利情况 | 第85页 |
| 作者简介 | 第85页 |
