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 |