基于机器视觉的啤酒灌装质量检测系统研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题的目的及意义 | 第11-12页 |
| ·机器视觉的发展及应用 | 第12-14页 |
| ·啤酒生产线在线检测系统的研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外发展现状 | 第14-15页 |
| ·国内发展情况 | 第15-16页 |
| ·本研究主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 灌装后啤酒检测系统设计 | 第18-32页 |
| ·系统整体构成 | 第18-20页 |
| ·VA40机器视觉系统 | 第20-31页 |
| ·VA40主机 | 第20-21页 |
| ·摄像机的选型 | 第21-23页 |
| ·光照设计 | 第23-25页 |
| ·光学镜头的选择 | 第25-26页 |
| ·分选器驱动装置 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 瓶盖检测及液位检测 | 第32-44页 |
| ·啤酒瓶图像的预处理 | 第32-35页 |
| ·啤酒瓶边缘检测算子比较 | 第35-38页 |
| ·瓶盖检测 | 第38-40页 |
| ·瓶盖检测目的 | 第38页 |
| ·瓶盖检测的方法及算法设计 | 第38-40页 |
| ·液位检测 | 第40-43页 |
| ·液位检测的目的 | 第40-41页 |
| ·液位检测的方法及算法设计 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 杂质和裂纹检测 | 第44-57页 |
| ·杂质和裂纹检测的目的及思路 | 第44-45页 |
| ·传统边缘检测方法 | 第45-47页 |
| ·基于差影法的杂质及裂纹提取 | 第47-49页 |
| ·差影检测法原理 | 第47-48页 |
| ·算法设计 | 第48-49页 |
| ·基于神经网络的检测方法 | 第49-56页 |
| ·图片的分块处理及纹理特征提取 | 第50-53页 |
| ·基于神经网络的缺陷判决方法 | 第53-55页 |
| ·结果与讨论 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第63页 |
| 硕士期间参与的科研项目 | 第63页 |
