| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 机器视觉 | 第16-20页 |
| 1.2.1 机器视觉系统组成 | 第17-19页 |
| 1.2.2 机器视觉在行业中的应用 | 第19-20页 |
| 1.3 机器视觉口服液瓶的质量检测系统国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 1.4 研究内容与论文构成 | 第22-24页 |
| 第2章 机器视觉口服液瓶外观缺陷检测平台设计 | 第24-35页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 机器视觉机械结构设计 | 第24-29页 |
| 2.2.1 传送系统 | 第24-26页 |
| 2.2.2 全方位图像采集原理 | 第26-28页 |
| 2.2.3 分拣装置 | 第28-29页 |
| 2.3 机器视觉成像方案设计 | 第29-32页 |
| 2.3.1 工业相机选择 | 第29-30页 |
| 2.3.2 相机镜头选择 | 第30页 |
| 2.3.3 光源及打光方式 | 第30-32页 |
| 2.4 机器视觉电气控制系统设计 | 第32-34页 |
| 2.4.1 电气控制系统组成 | 第32-33页 |
| 2.4.2 电气控制过程 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 机器视觉口服液瓶盖的图像检测算法研究 | 第35-48页 |
| 3.1 瓶盖典型缺陷及检测流程 | 第35-36页 |
| 3.2 瓶盖图像预处理 | 第36-41页 |
| 3.2.1 图像去噪 | 第36-39页 |
| 3.2.2 图像增强 | 第39-41页 |
| 3.3 瓶盖定位 | 第41-44页 |
| 3.3.1 形态学梯度处理 | 第41-42页 |
| 3.3.2 提取ROI | 第42-44页 |
| 3.4 瓶盖缺陷检测 | 第44-47页 |
| 3.4.1 水平截距投影法提取瓶盖缺陷 | 第44-45页 |
| 3.4.2 特征分析及判别 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 机器视觉口服液瓶身的图像检测算法研究 | 第48-66页 |
| 4.1 瓶身缺陷检测分析 | 第48-49页 |
| 4.2 瓶身图像定位 | 第49-54页 |
| 4.2.1 灰度投影法 | 第50-51页 |
| 4.2.2 快速模板卷积法 | 第51-54页 |
| 4.3 瓶身缺陷检测 | 第54-65页 |
| 4.3.1 瓶身图像去噪与增强 | 第55-56页 |
| 4.3.2 边缘提取 | 第56-60页 |
| 4.3.3 基于连通域的缺陷判断 | 第60-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 机器视觉口服液瓶外观检测软件开发 | 第66-76页 |
| 5.1 软件系统总体设计 | 第66-67页 |
| 5.2 检测系统软件开发 | 第67-73页 |
| 5.2.1 软件界面 | 第67-71页 |
| 5.2.2 系统软件框架 | 第71-72页 |
| 5.2.3 数据库管理 | 第72-73页 |
| 5.3 口服液瓶定位原理 | 第73-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第82-83页 |
| 附录B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第83页 |