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基于机器视觉的纸张计数方法研究及其应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 选题的背景及研究意义第9-10页
        1.1.1 课题的提出背景第9-10页
        1.1.2 课题的提出意义第10页
    1.2 问题及发展现状第10-11页
    1.3 基于视觉的纸张计数研究现状第11-16页
        1.3.1 纸张计数系统设计的研究现状第11-12页
        1.3.2 纸张计数方法研究现状第12-16页
    1.4 本文研究内容第16页
    1.5 论文章节构成第16-18页
第二章 纸张计数系统的总体方案设计第18-28页
    2.1 成像机理与成像方法第18-20页
        2.1.1 纸张对象特点分析第18-19页
        2.1.2 成像方法选择第19-20页
    2.2 成像环境的搭建与成像特点第20-24页
        2.2.1 纸张放置在扫描仪上的角度选择第20-21页
        2.2.2 放在扫描仪上的方向第21-22页
        2.2.3 成像环境综合方案第22-23页
        2.2.4 纸张成像特点分析第23-24页
    2.3 系统总体结构方案第24-26页
        2.3.1 纸张计数系统总体结构第24-25页
        2.3.2 硬件系统方案第25-26页
    2.4 纸张计数总体方案与流程第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于峰谷特征的纸张粗计数方法研究第28-48页
    3.1 纸张图像特征分析第28-29页
    3.2 基于峰谷特征的纸张计数算法研究与改进第29-42页
        3.2.1 图像预处理第29-32页
        3.2.2 灰度投影算法的基本原理第32-34页
        3.2.3 灰度投影算法的改进与在纸张数量检测中的应用第34-35页
        3.2.4 模糊阈值处理第35-36页
        3.2.5 投影曲线波谷点定位算法研究与改进第36-40页
        3.2.6 基于峰谷特征的纸张计数算法设计第40-42页
    3.3 实验结果与对比分析第42-47页
        3.3.1 纸张检测效果第43-44页
        3.3.2 本文算法与传统检测曲线峰谷点算法检测效果对比第44-45页
        3.3.3 结果分析以及算法存在的不足之处第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 基于K均值聚类的纸张精计数方法研究第48-65页
    4.1 纸张粘连的原因及特点分析第48-51页
    4.2 粘连样本特征分析与选取第51-55页
        4.2.1 纸张粘连处与正常样本的特征比较第51-52页
        4.2.2 特征向量的选取与计算第52-55页
    4.3 基于K-means的纸张粘连数量分类第55-58页
        4.3.1 K-means聚类算法选定依据第55页
        4.3.2 K-means聚类原理与方法研究第55-56页
        4.3.3 K-means在纸张粘连分类的应用第56-58页
    4.4 测试数据库的建立第58-59页
    4.5 实验结果与对比分析第59-64页
        4.5.1 纸张粘连数量分类效果第60-62页
        4.5.2 结果分析与效果优化对比第62-64页
    4.6 本章小结第64-65页
第五章 纸张计数系统实现与测试效果第65-80页
    5.1 软件系统的功能与特点第65-68页
        5.1.1 系统总体效果第65-66页
        5.1.2 软件系统参数设置第66-68页
    5.2 纸张计数系统测试效果第68-79页
        5.2.1 实验测试条件第68-69页
        5.2.2 系统工作流程第69-72页
        5.2.3 不同纸张样本计数结果第72-74页
        5.2.4 纸张计数系统实时测试结果第74-76页
        5.2.5 本文设计的纸张计数方法与其他方法对比第76-78页
        5.2.6 本系统与应用于实际的系统综合对比第78页
        5.2.7 结果分析第78-79页
    5.3 本章小结第79-80页
第六章 总结和展望第80-82页
    6.1 总结第80页
    6.2 展望第80-82页
参考文献第82-86页
攻读学位期间主要研究成果第86-87页
致谢第87页

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