摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-8页 |
目录 | 第8-11页 |
Content | 第11-14页 |
第一章 绪论 | 第14-21页 |
·概述 | 第14页 |
·机构运动分析 | 第14-15页 |
·机构的运动分析方法 | 第15-16页 |
·机器视觉简介 | 第16-18页 |
·机器视觉检测 | 第17-18页 |
·优化算法应用于图像处理 | 第18-19页 |
·论文选题的目的与意义 | 第19-20页 |
·文章的主要研究内容 | 第20-21页 |
第二章 竞选算法 | 第21-35页 |
·引言 | 第21-22页 |
·竞选算法的基本原理 | 第22-23页 |
·竞选算法 | 第23-31页 |
·竞选算法的计算流程 | 第31页 |
·竞选算法的检验 | 第31-34页 |
·小结 | 第34-35页 |
第三章 竞选算法应用于图像处理 | 第35-56页 |
·引言 | 第35页 |
·图像增强概述 | 第35-38页 |
·图像增强的算法 | 第35-38页 |
·竞选算法应用于图像增强 | 第38-44页 |
·引言 | 第38页 |
·基于竞选算法的自适应图像增强方法的具体步骤 | 第38-40页 |
·实验结果分析 | 第40-44页 |
·实验结论 | 第44页 |
·图像分割概述 | 第44-48页 |
·引言 | 第44页 |
·阈值的图像分割算法 | 第44-48页 |
·竞选算法应用于图像分割 | 第48-55页 |
·引言 | 第48-49页 |
·基于竞选算法的Otsu图像分割方法的具体步骤 | 第49-51页 |
·实验结果分析 | 第51-54页 |
·实验结论 | 第54-55页 |
·结论 | 第55-56页 |
第四章 基于机器视觉的机构运动学和动力学分析系统的研究 | 第56-79页 |
·简介 | 第56-57页 |
·系统的开发环境 | 第56页 |
·开发工具的选择 | 第56-57页 |
·系统实现功能 | 第57页 |
·系统具体步骤 | 第57-60页 |
·系统的实现 | 第60-62页 |
·图片(视频)数据获取 | 第60页 |
·图片的预处理 | 第60-61页 |
·基于竞选算法的图像预处理 | 第61页 |
·Blob分析 | 第61页 |
·结果存储 | 第61-62页 |
·结果显示 | 第62页 |
·系统硬件 | 第62-66页 |
·机器视觉系统的基本结构 | 第62-63页 |
·相机 | 第63-65页 |
·光源 | 第65页 |
·镜头 | 第65-66页 |
·系统的工作过程 | 第66-70页 |
·系统的工作界面 | 第66-67页 |
·系统操作 | 第67-70页 |
·系统结果显示 | 第70-78页 |
·节点的X坐标 | 第70-72页 |
·节点的Y坐标 | 第72-73页 |
·节点的角速度 | 第73-75页 |
·节点的角加速度 | 第75-76页 |
·节点的动量矩 | 第76-78页 |
·结论 | 第78-79页 |
结论与展望 | 第79-81页 |
1. 全文工作总结 | 第79页 |
2. 展望 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-84页 |
学位期间发表的论文 | 第84-86页 |
致谢 | 第86页 |