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面向分拣系统的机器视觉相关技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-25页
    1.1 课题研究背景第14-17页
        1.1.1 工业分拣视觉系统概述第14-16页
        1.1.2 分拣系统图像处理需求概述第16-17页
    1.2 分拣用机器视觉技术概述第17-23页
        1.2.1 数字图像处理技术的现状第17-18页
        1.2.2 图像处理技术在分拣系统上应用第18页
        1.2.3 相机标定校正概述第18-19页
        1.2.4 图像预处理概述第19-20页
        1.2.5 BLOB分析概述第20-21页
        1.2.6 边缘检测概述第21-22页
        1.2.7 模板匹配技术概述第22-23页
        1.2.8 亚像素技术概述第23页
    1.3 论文的主要工作和结构安排第23-25页
第二章 面向分拣系统的简便标定方法第25-36页
    2.1 张正友标定方法第25-29页
        2.1.1 标定模型第25-26页
        2.1.2 标定原理第26-29页
    2.2 基于张正友标定模型的改进标定方法第29-34页
        2.2.1 标定模型建立第29-30页
        2.2.2 标定点提取算法第30-32页
        2.2.3 标定原理及参数求解第32-34页
    2.3 本章小结第34-36页
第三章 面向分拣系统的图像预处理技术第36-48页
    3.1 预处理技术需求分析第36-37页
    3.2 光照补偿方法设计第37-40页
        3.2.1 直方图均衡化处理第37-39页
        3.2.2 图像灰度线性拉伸处理第39-40页
    3.3 滤波处理方法设计第40-43页
        3.3.1 均值滤波方法第40-41页
        3.3.2 高斯滤波器第41-42页
        3.3.3 中值滤波法第42-43页
    3.4 图像锐化方法设计第43-46页
        3.4.1 拉普拉斯锐化法第44-45页
        3.4.2 Unsharp Mask第45-46页
    3.5 预处理效果分析第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第四章 用于分拣系统的识别与定位方法第48-73页
    4.1 BLOB分析功能设计第48-56页
        4.1.1 图像阈值分割第49-51页
        4.1.2 连通区域孔洞填充第51-52页
        4.1.3 用于BLOB分析的分水岭处理第52-54页
        4.1.4 BLOB标记实现第54-55页
        4.1.5 BLOB特征提取、定位与面积计算第55-56页
    4.2 边缘检测功能设计第56-60页
        4.2.1 通用边缘提取算法第56-59页
        4.2.2 特定边缘检测方法第59-60页
    4.3 模板匹配功能设计第60-71页
        4.3.1 图像金字塔第60-62页
        4.3.2 基于灰度的模板匹配第62-63页
        4.3.3 基于边缘的模板匹配第63-67页
        4.3.4 目标搜索策略第67-71页
    4.4 亚像素处理功能设计第71-72页
        4.4.1 插值亚像素处理方法第71页
        4.4.2 最小二乘拟合亚像素处理方法第71-72页
    4.5 本章小结第72-73页
第五章 实验测试与分析第73-80页
    5.1 实验测试平台介绍第73-74页
        5.1.1 实验硬件介绍第73-74页
        5.1.2 实验软件介绍第74页
    5.2 图像标定算法测试第74-76页
        5.2.1 实验原理第74页
        5.2.2 标定操作流程第74-75页
        5.2.3 标定精度测试第75-76页
    5.3 算法性能测试第76-78页
        5.3.1 降噪能力测试第76页
        5.3.2 光照补偿能力测试第76-77页
        5.3.3 定位精度测试第77-78页
        5.3.4 速度测试第78页
    5.4 本章小结第78-80页
总结与展望第80-82页
参考文献第82-87页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第87-88页
致谢第88-89页
附件第89页

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