基于图像识别的香烟包封条缺陷检测方法
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 课题的总体设计方案和组成 | 第16-19页 |
| 1.3.1 视觉检测系统的定义 | 第16-17页 |
| 1.3.2 烟包视觉检测系统的工作原理 | 第17-18页 |
| 1.3.3 图像处理的意义 | 第18-19页 |
| 1.4 课题实现的难点和创新性 | 第19-22页 |
| 1.4.1 课题出现的难点 | 第19-20页 |
| 1.4.2 课题中的创新 | 第20-22页 |
| 第二章 烟包图像的预处理 | 第22-42页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 图像的数字化 | 第22-23页 |
| 2.3 烟包图像背景分割 | 第23-31页 |
| 2.3.1 阈值图像分割法 | 第23-26页 |
| 2.3.2 阈值的选择方法 | 第26-31页 |
| 2.4 烟包图像的滤波 | 第31-41页 |
| 2.4.1 图像滤波的意义和作用 | 第31页 |
| 2.4.2 空域滤波 | 第31-37页 |
| 2.4.3 频域滤波 | 第37-41页 |
| 2.5 小结 | 第41-42页 |
| 第三章 烟包封条的定位和识别 | 第42-64页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 封条的定位 | 第42-49页 |
| 3.2.1 边界搜索法 | 第42-43页 |
| 3.2.2 模板匹配法 | 第43-45页 |
| 3.2.3 改进的模板匹配法 | 第45-49页 |
| 3.3 封条的边缘检测 | 第49-55页 |
| 3.3.1 微分算子法 | 第49-50页 |
| 3.3.2 常用边缘检测算法 | 第50-53页 |
| 3.3.3 改进的Sobel算子法 | 第53-55页 |
| 3.4 特征直线的检测 | 第55-61页 |
| 3.4.1 Hough变换 | 第55-58页 |
| 3.4.2 Radon变换 | 第58-61页 |
| 3.5 小结 | 第61-64页 |
| 第四章 烟包封条缺陷检测系统 | 第64-80页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 视觉检测系统的设计 | 第64-68页 |
| 4.2.1 视觉检测系统装置 | 第64-66页 |
| 4.2.2 视觉检测系统原理 | 第66-68页 |
| 4.3 烟包图像的处理与判断 | 第68-75页 |
| 4.3.1 封条区域定位 | 第68-70页 |
| 4.3.2 封条图像的滤波 | 第70-71页 |
| 4.3.3 封条图像的边缘检测 | 第71-73页 |
| 4.3.4 封条图像的直线检测 | 第73-74页 |
| 4.3.5 图像处理和判断的流程 | 第74-75页 |
| 4.4 工业应用 | 第75-79页 |
| 4.5 小结 | 第79-80页 |
| 第五章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 5.1 总结 | 第80-81页 |
| 5.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第88-90页 |
| 作者和导师简介 | 第90-91页 |
| 附件 | 第91-92页 |
