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基于机器视觉的瓶装液体异物检测技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
致谢第7-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·课题的研究背景第14-15页
   ·机器视觉检测技术的介绍第15-17页
     ·机器视觉检测概述第15页
     ·机器视觉检测系统的组成第15-16页
     ·机器视觉检测的国内外发展现状概括第16-17页
   ·瓶装液体异物检测的国内外现状第17-19页
   ·本课题的研究内容第19-22页
     ·课题的主要研究思路介绍第19-20页
     ·本论文工作的主要内容第20页
     ·本论文的结构安排介绍第20-22页
第二章 基于机器视觉的瓶装液体异物检测系统的设计第22-32页
   ·系统硬件总体结构的设计第22-23页
   ·照明子系统的设计第23-29页
     ·光源第23-24页
     ·一些常见的照明方式第24-26页
     ·镜头和摄像机的选择第26-29页
   ·图像采集系统的设计第29-30页
   ·系统软件的总体设计第30-32页
第三章 瓶装液体异物检测的图像预处理第32-48页
   ·图像的滤波第32-36页
     ·中值滤波第32-33页
     ·均值滤波第33-34页
     ·非局部均值滤波第34-35页
     ·滤波结果及分析第35-36页
   ·图像的增强第36-38页
     ·灰度直方图第36页
     ·图像直方图的均衡化第36-37页
     ·图像对比度线性展宽第37-38页
     ·实验结果及分析第38页
   ·图像的边缘检测第38-48页
     ·一阶微分算子第39-40页
     ·Roberts 边缘检测算子第40页
     ·Sobel 边缘检测算子第40-41页
     ·Canny 边缘检测算子第41-42页
     ·NSCT 边缘检测第42-45页
     ·实验结果及分析第45-48页
第四章 瓶装液体异物检测算法的研究第48-64页
   ·引言第48页
   ·基于单帧图像的瓶装液体异物检测算法第48-52页
     ·灰度图像的阈值分割方法介绍第48-49页
     ·固定阈值方法第49页
     ·灰度直方图的双峰法第49-50页
     ·Otsu 法第50-51页
     ·实验结果及分析第51-52页
   ·基于图像序列的瓶装液体异物检测算法第52-58页
     ·光流法第52-55页
     ·帧差法第55-58页
   ·基于模糊支持向量机的瓶装液体异物检测第58-64页
     ·引言第58页
     ·模糊支持向量机的结构第58-60页
     ·模糊支持向量机的优化第60-62页
     ·液体杂质检测步骤第62页
     ·液体异物的检测试验第62-64页
第五章 基于 DSP 瓶装液体异物检测系统第64-73页
   ·基于 DSP 算法系统检测的总体框架流程第64-65页
   ·基于 DSP 图像实时处理系统的简介第65-67页
     ·DSP 芯片的发展第65页
     ·DSP 芯片的特点第65-66页
     ·SEED—DVS6467T 视频 DSP 处理模板第66-67页
   ·CCS 软件设计第67-69页
     ·CCS 开发环境介绍第67-68页
     ·软件总体设计第68-69页
   ·系统的 DSP 移植与实现过程第69-71页
     ·DSP 工程项目的组成第69-70页
     ·系统的测试第70-71页
   ·瓶装液体异物检测系统的界面设计第71-73页
第六章 总结与展望第73-75页
   ·本文的重要工作第73页
   ·展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研工作第79-80页

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