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基于机器视觉的烟支缺陷自动检测技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 机器视觉检测技术研究现状第15-16页
        1.2.2 烟支缺陷检测的相关研究现状第16-17页
    1.3 本文的研究内容及结构安排第17-19页
第2章 烟支图像预处理第19-34页
    2.1 烟支图像样本分析第19-20页
    2.2 彩色图像灰度化第20-25页
        2.2.1 彩色空间模型第20-22页
        2.2.2 基于RGB空间的灰度化第22-23页
        2.2.3 基于HSV空间的灰度化第23-24页
        2.2.4 实验结果与分析第24-25页
    2.3 图像去噪第25-27页
        2.3.1 均值滤波第25-26页
        2.3.2 高斯滤波第26页
        2.3.3 中值滤波第26页
        2.3.4 实验结果与分析第26-27页
    2.4 图像二值化第27-31页
        2.4.1 类间方差法(Otsu法)第28-29页
        2.4.2 迭代法第29页
        2.4.3 局部阈值法第29页
        2.4.4 烟支灰度图像分析第29-30页
        2.4.5 实验结果与分析第30-31页
    2.5 图像形态学滤波第31-32页
    2.6 本章小结第32-34页
第3章 烟支排列区域提取和定位第34-48页
    3.1 基于投影法的烟支排列区域提取第34-41页
        3.1.1 投影法原理第35-36页
        3.1.2 滤波修正第36-37页
        3.1.3 边界搜索第37-39页
        3.1.4 边界校正第39-40页
        3.1.5 实验与结果第40-41页
    3.2 基于模型引导的自适应烟支定位第41-47页
        3.2.1 烟支排列模型第41页
        3.2.2 局部特征提取第41-43页
        3.2.3 搜索算法第43-45页
        3.2.4 实验结果与分析第45-47页
    3.3 本章小结第47-48页
第4章 缺陷检测方法第48-62页
    4.1 烟支检测内容分析第48-49页
    4.2 烟支异物检测第49-51页
        4.2.1 基于模板匹配的烟支异物检测第49-50页
        4.2.2 模板大小选取第50-51页
    4.3 烟支排列检测第51-56页
        4.3.1 排列相似度指标研究第52-55页
        4.3.2 排列检测门限选取第55-56页
    4.4 烟支空头检测第56-61页
        4.4.1 针对烟支空头检测的二值化方法第57-58页
        4.4.2 二值图像特征分析第58-59页
        4.4.3 空头相似度指标研究第59-60页
        4.4.4 空头检测门限选取第60-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 烟支缺陷检测系统设计与实现第62-68页
    5.1 系统硬件结构第62-63页
    5.2 系统软件设计第63-65页
        5.2.1 系统软件结构第63-64页
        5.2.2 检测算法流程第64-65页
        5.2.3 软件界面简介第65页
    5.3 实验仿真结果与分析第65-67页
        5.3.1 检测精度测试第66页
        5.3.2 检测速度测试第66-67页
    5.4 本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-74页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录第74-75页
致谢第75页

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