| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 机器视觉的发展与应用 | 第9-11页 |
| 1.2.1 机器视觉应用领域 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机器视觉在生产线产品质量检测的国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 系统的整体方案设计 | 第13-23页 |
| 2.1 检测目标的介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.1 空瓶异物检测指标 | 第15-16页 |
| 2.1.2 液面位置检测指标 | 第16页 |
| 2.2 系统的硬件设计 | 第16-21页 |
| 2.2.1 图像采集系统的硬件设计方案 | 第17-18页 |
| 2.2.2 工业相机 | 第18-20页 |
| 2.2.3 光源的选取 | 第20-21页 |
| 2.2.4 其他硬件 | 第21页 |
| 2.3 监测系统的软件设计 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 辣椒罐装产品质量检测系统中的图像处理技术 | 第23-43页 |
| 3.1 数字图像技术概述 | 第23-24页 |
| 3.2 图像预处理 | 第24-30页 |
| 3.2.1 灰度直方图 | 第24-25页 |
| 3.2.2 图像增强 | 第25-29页 |
| 3.2.3 滤波算法 | 第29-30页 |
| 3.3 图像分割技术 | 第30-36页 |
| 3.4 形态学图像处理技术 | 第36-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 辣椒罐装产品质量检测算法研究与实验 | 第43-72页 |
| 4.1 图像处理平台的建立 | 第43-47页 |
| 4.1.1 OpenCV简介 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Qt简介 | 第44页 |
| 4.1.3 Qt与OpenCV的安装 | 第44-47页 |
| 4.2 异物检测系统算法实现 | 第47-66页 |
| 4.2.1 异物检测系统算法框架 | 第47-57页 |
| 4.2.2 异物检测系统预处理 | 第57-61页 |
| 4.2.3 异物检测系统异物轮廓的提取 | 第61-64页 |
| 4.2.4 异物检测实验结果分析 | 第64-66页 |
| 4.3 液位检测系统算法实现 | 第66-71页 |
| 4.3.1 液位检测系统算法框架 | 第66-67页 |
| 4.3.2 液位检测系统预处理 | 第67-68页 |
| 4.3.3 液位检测系统异物轮廓的提取 | 第68-69页 |
| 4.3.4 液位检测实验结果分析 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 辣椒罐装产品质量检测界面设计与优化 | 第72-87页 |
| 5.1 界面设计整体功能框架 | 第72-73页 |
| 5.2 Qt中设计界面基本模块的介绍 | 第73-76页 |
| 5.2.1 Layouts布局管理组 | 第73-74页 |
| 5.2.2 Spacers空间间隔组 | 第74-75页 |
| 5.2.3 输入控件 | 第75页 |
| 5.2.4 显示部件组Display Widgets | 第75-76页 |
| 5.3 数据库 | 第76-78页 |
| 5.3.1 SQLite 3 几种常用的数据据库API | 第77-78页 |
| 5.4 登陆界面设计 | 第78-79页 |
| 5.5 菜单选择界面设计 | 第79-80页 |
| 5.6 异物与液位检测界面 | 第80-82页 |
| 5.7 系统配置 | 第82-85页 |
| 5.7.1 文件操作中几个常用的函数 | 第82-85页 |
| 5.8 整个检测系统的优化 | 第85-86页 |
| 5.9 本章小结 | 第86-87页 |
| 第6章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 工作总结 | 第87页 |
| 6.2 展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 附录A 论文与专利发表情况 | 第93-94页 |
| 附录B 相关性分量数据 | 第94-109页 |
