基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 一次性注射器针头检测的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 神经网络在图像识别方面的应用 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容和结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 各章内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 注射器针头图像的采集与预处理 | 第13-34页 |
| 2.1 针头检测硬件组成 | 第13-17页 |
| 2.2 针头图像的采集 | 第17-18页 |
| 2.3 针头图像的预处理 | 第18-33页 |
| 2.3.1 图像去噪 | 第19-20页 |
| 2.3.2 阈值分割 | 第20-22页 |
| 2.3.3 伪目标去除 | 第22-26页 |
| 2.3.4 轮廓提取 | 第26-27页 |
| 2.3.5 自适应矫正 | 第27-31页 |
| 2.3.6 针尖部分提取 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 注射器针尖的特征提取 | 第34-39页 |
| 3.1 边界区域不变矩的特征提取 | 第34-36页 |
| 3.2 针尖曲率的特征提取 | 第36-38页 |
| 3.2.1 针尖局部坐标系建立 | 第36-37页 |
| 3.2.2 针尖边缘曲线拟合 | 第37-38页 |
| 3.2.3 针尖边缘曲线曲率求取 | 第38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的针头合格性检测 | 第39-54页 |
| 4.1 BP 神经网络的基本原理 | 第39-43页 |
| 4.1.1 BP 神经元模型 | 第39-41页 |
| 4.1.2 BP 神经网络结构 | 第41-42页 |
| 4.1.3 BP 网络学习规则 | 第42-43页 |
| 4.2 BP 神经网络设计 | 第43-46页 |
| 4.3 神经网络训练 | 第46-47页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第47-53页 |
| 4.4.1 合格针头检测 | 第48-49页 |
| 4.4.2 弯钩针头检测 | 第49-50页 |
| 4.4.3 倒装针头检测 | 第50-51页 |
| 4.4.4 混合针头检测 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 5.1 全文总结 | 第54页 |
| 5.2 不足与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
