| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 工业流水线机器视觉检测系统结构 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 形状匹配的相关研究 | 第16-18页 |
| 1.3.2 颜色特征描述的相关研究 | 第18-20页 |
| 1.4 本文的研究目的和研究意义 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的研究内容和组织架构 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第2章 面向智能分类回收的塑料瓶图像感兴趣区域提取方法 | 第23-31页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 背景颜色模型的构建 | 第23-27页 |
| 2.2.1 背景区域的颜色直方图提取 | 第23-25页 |
| 2.2.2 背景颜色高斯拟合建模 | 第25-27页 |
| 2.3 基于双阈值分割的图像感兴趣区域提取 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于轮廓点空间位置关系的塑料瓶重叠瓶身识别方法 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 形状特征描述方法 | 第31-33页 |
| 3.3 基于轮廓点空间位置关系的形状特征提取 | 第33-38页 |
| 3.3.1 形状区域的边界表示 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于轮廓点空间位置关系的形状描述子 | 第35-38页 |
| 3.4 基于SVDD模型的形状特征分类方法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 SVDD模型原理 | 第38-40页 |
| 3.4.2 塑料瓶重叠瓶身识别方法 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于K均值聚类的塑料瓶瓶身颜色分类方法 | 第43-51页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 颜色特征描述方法 | 第43-44页 |
| 4.3 颜色模型和色差度量 | 第44-45页 |
| 4.3.1 颜色空间模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 均匀颜色空间下的色差度量 | 第45页 |
| 4.4 基于K均值的颜色分类方法 | 第45-49页 |
| 4.4.1 基于K均值的颜色聚类算法 | 第45-47页 |
| 4.4.2 塑料瓶瓶身颜色分类 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 塑料瓶回收智能识别分类方法的实现和验证 | 第51-62页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 塑料瓶回收智能识别分类系统设计 | 第51-56页 |
| 5.2.1 塑料瓶回收智能识别分类系统的硬件结构设计 | 第51-52页 |
| 5.2.2 塑料瓶回收智能识别分类系统的工作流程设计 | 第52-56页 |
| 5.3 塑料瓶回收智能识别分类方法的实现和实验结果 | 第56-61页 |
| 5.3.1 重叠瓶身识别的识别结果 | 第56-60页 |
| 5.3.2 瓶身颜色分类的分类结果 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
