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基于机器视觉的医药包片识别系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 医药包片识别系统的研究背景与意义第10-11页
    1.2 机器视觉技术应用概述第11-18页
        1.2.1 机器视觉概念第11-12页
        1.2.2 机器视觉系统第12-13页
        1.2.3 光源照明技术第13-14页
        1.2.4 视觉成像系统第14-15页
        1.2.5 机器视觉在工业检测中的应用第15-18页
    1.3 基于机器视觉的医药包片识别系统研究现状第18-19页
    1.4 研究内容与论文构成第19-20页
第2章 医药包片识别系统整体设计第20-30页
    2.1 检测系统要求第20页
    2.2 系统总体方案设计第20-24页
        2.2.1 系统功能与结构框架第20-22页
        2.2.2 系统工作流程第22-24页
    2.3 视觉成像系统设计第24-27页
        2.3.1 工业相机和镜头选型第24-26页
        2.3.2 光学系统设计第26-27页
    2.4 药包卷绕装置第27-28页
    2.5 药包均衡器第28页
    2.6 运动控制第28-29页
    2.7 本章小结第29-30页
第3章 药片图像处理算法第30-51页
    3.1 药片图像预处理第30-37页
        3.1.1 噪声模型与经典滤波器第30-31页
        3.1.2 基于噪声检测的改进自适应中值滤波第31-34页
        3.1.3 彩色图像预处理第34-35页
        3.1.4 红外光图像预处理第35-37页
    3.2 单一药片区域提取第37-44页
        3.2.1 药片区域标记与边界跟踪第37-40页
        3.2.2 基于改进弧弦比法的重叠药片分离第40-43页
        3.2.3 药片区域提取第43-44页
    3.3 药片图像特征提取第44-49页
        3.3.1 图像特征与特征提取概述第44页
        3.3.2 形状特征第44-48页
        3.3.3 颜色特征第48页
        3.3.4 特征数据归一化第48-49页
    3.4 药片特征提取数据分析第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 基于特征匹配与匹配度评价的药片识别第51-56页
    4.1 特征匹配与匹配度评价的算法思想第51页
    4.2 基于特征匹配与匹配度评价的药片识别算法实现第51-54页
        4.2.1 匹配度计算第51-52页
        4.2.2 特征权重学习第52-53页
        4.2.3 匹配度评价第53-54页
    4.3 药片识别测试第54-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第5章 基于SVM分类器的药片识别第56-69页
    5.1 分类与分类器第56-58页
        5.1.1 常用分类器及其特点第56页
        5.1.2 多分类器融合第56-58页
    5.2 SVM分类器原理第58-62页
        5.2.1 线性可分最优分类线第58-60页
        5.2.2 线性不可分第60-61页
        5.2.3 非线性第61-62页
    5.3 多类SVM分类器第62-63页
    5.4 基于自适应加权多分类器融合的药片识别第63-66页
    5.5 分类测试实验第66-68页
        5.5.1 算法参数设置第66-67页
        5.5.2 分类识别结果分析第67-68页
    5.6 本章小结第68-69页
第6章 系统软件设计第69-79页
    6.1 系统软件架构第69-72页
    6.2 系统软件具体实现第72-77页
        6.2.1 药品建模模块第72-73页
        6.2.2 实时检测模块第73-74页
        6.2.3 历史记录模块第74-75页
        6.2.4 错误处理模块第75-77页
        6.2.5 系统管理模块第77页
        6.2.6 通信连接模块第77页
    6.3 软件系统测试第77-78页
    6.4 本章小结第78-79页
总结与展望第79-81页
参考文献第81-86页
致谢第86-87页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第87页

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