机器视觉技术在粘胶长丝质量监测中的应用
| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·项目说明及国内外发展现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要内容及组织结构 | 第10-12页 |
| ·论文主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 机器视觉理论及技术 | 第12-22页 |
| ·机器视觉自动检测概述 | 第12-17页 |
| ·机器视觉的概念 | 第12-14页 |
| ·机器视觉的系统构成与分类 | 第14-15页 |
| ·机器视觉在检测技术中的应用及发展 | 第15-17页 |
| ·图象处理概述 | 第17-18页 |
| ·光学成像设计原理 | 第18-22页 |
| ·光源设计原理 | 第19-20页 |
| ·CCD工作原理 | 第20页 |
| ·图像采集卡的基本原理 | 第20-22页 |
| 第三章 粘胶长丝监测系统概述 | 第22-30页 |
| ·需求分析 | 第22-23页 |
| ·技术指标 | 第22-23页 |
| ·研发内容 | 第23页 |
| ·系统总体设计 | 第23-24页 |
| ·系统硬件设计 | 第24-26页 |
| ·系统软件设计 | 第26-30页 |
| ·软件模块介绍 | 第26-29页 |
| ·操作界面说明 | 第29-30页 |
| 第四章 粘胶长丝图像预处理算法 | 第30-45页 |
| ·图像增强 | 第30-33页 |
| ·图像平滑 | 第30-32页 |
| ·图像锐化 | 第32-33页 |
| ·图像分割 | 第33-36页 |
| ·图像分割简介 | 第33-35页 |
| ·粘胶长丝图像分割的特殊性 | 第35-36页 |
| ·基于边缘检测的图像分割 | 第36-38页 |
| ·边缘检测常用方法 | 第36-37页 |
| ·基于边缘检测的改进图像分割算法 | 第37-38页 |
| ·实验结果及结论 | 第38页 |
| ·基于阈值的图像分割 | 第38-45页 |
| ·常用阈值分割方法 | 第38-40页 |
| ·基于直方图的改进阈值分割算法 | 第40-43页 |
| ·分行消包络分割算法 | 第43-45页 |
| 第五章 粘胶长丝的识别与测量算法 | 第45-63页 |
| ·连通性概念 | 第45-46页 |
| ·二值图像处理与形状分析 | 第46-51页 |
| ·二值图像的几何概念 | 第46-49页 |
| ·二值图像的特征提取与分析 | 第49-51页 |
| ·粘胶长丝图像识别和测量的特殊性 | 第51-53页 |
| ·单丝遍历跟踪算法 | 第53-59页 |
| ·算法基本思想 | 第53-54页 |
| ·完整算法步骤 | 第54-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-59页 |
| ·连通域分离算法 | 第59-63页 |
| ·算法基本思想 | 第59-61页 |
| ·算法步骤 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 摘要 | 第68-71页 |
| Abstract | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 导师及作者简介 | 第75页 |
