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基于机器视觉的异色羽绒在线分拣系统设计

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题的提出及其研究的背景和意义第9-10页
    1.2 国内外异色羽绒分拣装置的研究设计现状第10-12页
    1.3 论文的主要内容和结构安排第12-13页
    1.4 本章小结第13-14页
第二章 机器视觉技术第14-20页
    2.1 机器视觉概述第14页
    2.2 机器视觉技术的发展第14-16页
    2.3 机器视觉的系统构成第16-17页
    2.4 机器视觉的应用第17-19页
    2.5 本章小结第19-20页
第三章 异色羽绒检测算法研究第20-36页
    3.1 异色羽绒特点分析第20-21页
    3.2 图像预处理第21-30页
        3.2.1 图像滤波第22-24页
        3.2.2 滤波结果分析第24-25页
        3.2.3 图像增强第25-27页
        3.2.4 图像边缘检测第27页
        3.2.5 数学形态学算法第27-30页
    3.3 Blob分析第30-33页
    3.4 全局固定阈值和局部自适应阈值第33-34页
    3.5 改进的动态阈值分析第34-35页
    3.6 本章小结第35-36页
第四章 异色羽绒识别分拣系统设计第36-50页
    4.1 异色羽绒在线分拣装置的硬件设计要求第36页
    4.2 系统的硬件选型与搭建第36-47页
        4.2.1 光源选型第37-39页
        4.2.2 工业相机、工业镜头选型第39-43页
        4.2.3 动作机构PLC的选型第43-44页
        4.2.4 编码器选型第44-45页
        4.2.5 光耦模块选型第45-47页
    4.3 上位机开发模式第47-49页
        4.3.1 主流开发模式第47-48页
        4.3.2 软件介绍第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 系统的软件开发与调试第50-78页
    5.1 工业相机SDK源码开发第50-53页
        5.1.1 相机SDK开发步骤第50-51页
        5.1.2 利用相机SDK采集图像第51页
        5.1.3 工业相机的外触发第51-53页
    5.2 C第53-54页
    5.3 图像处理工具设计第54-55页
    5.4 实现导出图像工具配置第55-56页
    5.5 相机的标定第56-68页
        5.5.1 针孔相机模型第56-58页
        5.5.2 坐标系之间转换第58-61页
        5.5.3 相机畸变模型第61-62页
        5.5.4 需要标定的参数第62页
        5.5.5 使用Halcon标定助手进行标定第62-68页
    5.6 基于C第68-70页
    5.7 系统的整体调试第70-71页
    5.8 试验结果分析第71-77页
    5.9 本章小结第77-78页
第六章 结论与展望第78-80页
    6.1 结论第78-79页
    6.2 展望第79-80页
参考文献第80-83页
致谢第83-84页
附录一 主要代码第84-87页

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