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基于机器视觉的布匹破损在线检测系统的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第13-18页
    1.1 课题研究背景和意义第13页
    1.2 机器视觉的国内外研究现状第13-15页
    1.3 布匹检测的研究现状第15-17页
    1.4 本课题研究的主要内容第17-18页
第二章 布匹破损在线检测系统的总体框架第18-21页
    2.1 布匹检测的硬件系统第18-19页
    2.2 布匹检测的软件系统第19-20页
    2.3 检测系统的主要性能指标第20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 布匹破损检测硬件平台设计第21-31页
    3.1 基于红外光的布匹采集硬件第21-23页
        3.1.1 用可见光照射布匹第21-22页
        3.1.2 用红外光照射布匹第22-23页
        3.1.3 照射光源对比分析第23页
    3.2 布匹破损检测的硬件原理第23-24页
    3.3 基于达芬奇技术的布匹检测硬件设计第24-29页
        3.3.1 达芬奇技术第24-25页
        3.3.2 TMS320DM6467硬件结构第25-29页
    3.4 布匹破损检测硬件平台总体设计第29-30页
    3.5 本章小结第30-31页
第四章 布匹图像检测应用软件设计第31-50页
    4.1 Linux开发环境搭建第31-32页
    4.2 达芬奇软件开发第32-37页
        4.2.1 达芬奇开发套件第32页
        4.2.2 设置交叉编译器第32-33页
        4.2.3 Linux内核配置第33页
        4.2.4 Linux内核编译第33-34页
        4.2.5 配置网络文件系统第34页
        4.2.6 TFTP启动操作第34-37页
    4.3 达芬奇技术的算法引擎Codec Engine第37-41页
        4.3.1 Codec Engine概述第37-38页
        4.3.2 Codec Engine API介绍第38-40页
        4.3.3 Codec Engine算法的开发流程第40-41页
    4.4 基于Linux多线程的设计第41-44页
        4.4.1 线程的基本操作第42-43页
        4.4.2 线程同步第43页
        4.4.3 线程互斥第43-44页
    4.5 布匹图像检测应用程序设计第44-49页
        4.5.1 布匹图像检测软件框架第44-45页
        4.5.2 主线程第45页
        4.5.3 控制线程第45页
        4.5.4 串口线程第45-46页
        4.5.5 图像采集线程第46-48页
        4.5.6 图像处理线程第48-49页
        4.5.7 显示线程第49页
    4.6 本章小结第49-50页
第五章 布匹检测系统的算法研究第50-67页
    5.1 布匹破损图像描述第50-51页
    5.2 图像的预处理第51-54页
        5.2.1 图像灰度化处理第51页
        5.2.2 图像滤波处理第51-53页
        5.2.3 图像增强第53-54页
    5.3 布匹破损图像分割算法研究第54-61页
        5.3.1 矩不变自动化阈值门限法第55-57页
        5.3.2 基于二维类间方差多门限分割第57-61页
    5.4 基于二维类间方差多门限的布匹破损检测算法设计第61-66页
        5.4.1 布匹破损面积算法设计第62-65页
        5.4.2 布匹破损算法的总体设计第65-66页
    5.5 本章小结第66-67页
第六章 布匹在线检测算法的实现第67-78页
    6.1 算法在DM6467平台上的移植第67-75页
        6.1.1 算法Codec的实现第67-69页
        6.1.2 配置DSP端服务器第69-70页
        6.1.3 ARM端APP的设计第70-75页
    6.2 程序运行结果第75-76页
    6.3 布匹破损在线检测系统实现效果第76-77页
    6.4 本章小结第77-78页
总结与展望第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士期间发表的论文第83-85页
致谢第85页

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