摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第8页 |
1.2 工件识别技术的发展历史与研究现状 | 第8-11页 |
1.3 本文主要工作与组织结构 | 第11-12页 |
2 数字图像处理基础知识 | 第12-17页 |
2.1 颜色空间转换 | 第12-13页 |
2.2 运动目标检测的背景差分算法 | 第13-14页 |
2.3 形态学滤波 | 第14-15页 |
2.4 轮廓提取 | 第15-17页 |
3 工件阴影检测方法研究 | 第17-28页 |
3.1 阴影的形成机理及特性 | 第17-19页 |
3.1.1 阴影的形成机理 | 第17-18页 |
3.1.2 阴影的特性 | 第18-19页 |
3.2 阴影检测方法分类 | 第19-22页 |
3.2.1 基于亮度和色度空间特征的阴影检测方法 | 第19-20页 |
3.2.2 基于物理模型的阴影检测方法 | 第20-21页 |
3.2.3 基于几何形状信息的阴影检测方法 | 第21页 |
3.2.4 基于纹理特征的阴影检测方法 | 第21页 |
3.2.5 阴影检测方法的比较 | 第21-22页 |
3.3 基于归一化RGB颜色空间和纹理特征的阴影检测方法 | 第22-28页 |
3.3.1 工件识别应用场景的特点分析 | 第22-23页 |
3.3.2 基于归一化RGB颜色空间的阴影区域粗判决 | 第23-24页 |
3.3.3 基于纹理特征的阴影精确去除 | 第24-26页 |
3.3.4 方法流程总结 | 第26-28页 |
4 工件几何特征提取、分类及姿态识别 | 第28-46页 |
4.1 几何特征提取 | 第28-32页 |
4.1.1 Hu不变矩 | 第28-29页 |
4.1.2 Fourier描述子 | 第29-31页 |
4.1.3 Zernike矩 | 第31-32页 |
4.2 支持向量机理论 | 第32-36页 |
4.3 基于旋转主轴理论的工件姿态快速判别方法 | 第36-46页 |
4.3.1 求取工件区域质心 | 第36页 |
4.3.2 用最小二乘法求取工件区域主轴 | 第36-39页 |
4.3.3 平移主轴得到外接矩形 | 第39-41页 |
4.3.4 旋转主轴寻找最小外接矩形 | 第41-43页 |
4.3.5 方法流程总结 | 第43-46页 |
5 仿真实验与结果分析 | 第46-55页 |
5.1 基于归一化RGB颜色空间和纹理特征的阴影检测方法仿真 | 第46-49页 |
5.1.1 评价准则与实验条件 | 第46-47页 |
5.1.2 仿真结果及分析 | 第47-49页 |
5.2 基于旋转主轴理论的工件姿态判别方法仿真 | 第49-51页 |
5.3 基于几何形状特征的工件识别方法仿真 | 第51-55页 |
5.3.1 仿真设计及参数设置 | 第51-53页 |
5.3.2 仿真数据与分析 | 第53-55页 |
总结与展望 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
致谢 | 第61-62页 |