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基于图像处理的家具纤维板质量检测系统的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题的背景及意义第11-12页
    1.2 课题的国内外研究概况第12-14页
        1.2.1 国外研究概况第12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
        1.2.3 发展趋势第13-14页
    1.3 研究工作的目标与内容第14-15页
        1.3.1 研究工作的目标第14页
        1.3.2 研究工作的内容第14-15页
    1.4 论文章节安排第15-16页
第二章 系统需求分析与总体设计第16-31页
    2.1 系统原理概述第16-17页
    2.2 需求分析第17-21页
        2.2.1 系统的检测对象限定第17-19页
        2.2.2 系统功能需求第19-20页
        2.2.3 系统目标第20-21页
    2.3 硬件系统的总体设计第21-25页
        2.3.1 图像采集设备第21-24页
        2.3.2 图像处理设备第24-25页
    2.4 软件系统的总体设计第25-30页
        2.4.1 图像信息采集模块第25-26页
        2.4.2 图像信息处理模块第26-28页
        2.4.3 模板管理模块第28-29页
        2.4.4 质量检测模块第29页
        2.4.5 图形用户界面第29-30页
    2.5 本章总结第30-31页
第三章 系统图像处理算法的比较分析与应用第31-48页
    3.1 图像处理流程概述第31-32页
    3.2 图像ROI提取第32-41页
        3.2.1 图像二值化第32-33页
        3.2.2 剔除干扰物第33-36页
        3.2.3 纤维板外轮廓追踪第36-38页
        3.2.4 矩形ROI拟合第38-40页
        3.2.5 图像旋转第40-41页
    3.3 图像去噪算法选择第41-43页
        3.3.1 图像噪声第42页
        3.3.2 图像平滑去噪第42-43页
    3.4 图像分割第43-46页
        3.4.1 边缘检测第43-45页
        3.4.2 阈值分割第45-46页
    3.5 几何特征提取第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第四章 系统软件的详细设计与实现第48-78页
    4.1 Qt简介第48-49页
    4.2 图像采集模块的实现第49-58页
        4.2.1 多线程第49-50页
        4.2.2 Qt的线程机制第50-52页
        4.2.3 图像采集第52-57页
        4.2.4 图像拼接第57-58页
    4.3 图像处理模块的实现第58-64页
        4.3.1 ROI提取第58-62页
        4.3.2 图像去噪第62-63页
        4.3.3 特征提取第63-64页
    4.4 模板管理模块和质量检测模块的实现第64-72页
        4.4.1 模板数据第65-66页
        4.4.2 DOM的使用第66-69页
        4.4.3 质量检测第69-72页
    4.5 图形界面的实现和软件的整体效果第72-76页
        4.5.1 MVC设计模式与InterView结构第72-73页
        4.5.2 信号槽机制第73-74页
        4.5.3 图形界面的实现第74-76页
        4.5.4 软件的整体效果第76页
    4.6 本章小结第76-78页
第五章 系统测试第78-86页
    5.1 系统测试说明第78页
    5.2 系统测试环境第78-79页
    5.3 系统功能测试第79-84页
        5.3.1 采集模板图像并保存标准数据第79-82页
        5.3.2 管理模板库第82-83页
        5.3.3 纤维板图像检测第83-84页
    5.4 结果分析第84-85页
    5.5 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-88页
    6.1 工作总结第86-87页
    6.2 工作中的不足与展望第87-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-92页

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