| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 晶体结晶过程监测研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 基于图像分析的晶体结晶过程监测研究现状 | 第9页 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 | 第9-12页 |
| 2 理论基础与实验环境设置 | 第12-22页 |
| 2.1 机器视觉技术 | 第12-13页 |
| 2.1.1 机器视觉技术概念及特点 | 第12页 |
| 2.1.2 机器视觉系统结构及应用 | 第12-13页 |
| 2.2 晶体结晶过程监测技术 | 第13-14页 |
| 2.2.1 晶体结晶过程及其控制 | 第13-14页 |
| 2.2.2 基于机器视觉的晶体结晶过程监测技术 | 第14页 |
| 2.3 基于图像分析的晶体结晶过程监测技术 | 第14-17页 |
| 2.3.1 基于图像分析的晶体结晶过程监测技术简介 | 第14-15页 |
| 2.3.2 图像处理技术 | 第15-17页 |
| 2.4 实验环境设置及晶体图像预处理 | 第17-20页 |
| 2.4.1 实验装置设置 | 第17页 |
| 2.4.2 实验操作说明 | 第17-18页 |
| 2.4.3 晶体图像预处理 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 基于均值背景建模的水珠干扰去除算法 | 第22-32页 |
| 3.1 背景模型构建 | 第23-24页 |
| 3.2 基于差分思想的晶体分割 | 第24-26页 |
| 3.3 背景模型更新 | 第26-28页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第28-31页 |
| 3.4.1 算法准确性及时间性能 | 第28-29页 |
| 3.4.2 图像实验结果 | 第29-30页 |
| 3.4.3 实验结果讨论 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于图割思想的局部阴影去除算法 | 第32-42页 |
| 4.1 连通区域标注 | 第32-35页 |
| 4.2 晶体区域划分 | 第35-37页 |
| 4.3 晶体阴影去除 | 第37-38页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第38-41页 |
| 4.4.1 算法准确性分析 | 第38页 |
| 4.4.2 图像实验结果 | 第38-41页 |
| 4.4.3 实验结果讨论 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 晶体结晶过程监测后续处理 | 第42-46页 |
| 5.1 L-谷氨酸晶体分类 | 第42-44页 |
| 5.1.1 晶体多晶型 | 第42-43页 |
| 5.1.2 L-谷氨酸晶体多晶型分类 | 第43-44页 |
| 5.2 L-谷氨酸晶体形态学信息统计 | 第44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |