基于机器视觉的目标测量与识别的研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究状况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究状况 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 基于机器视觉的目标测量与识别相关理论 | 第15-24页 |
| 2.1 基于机器视觉的目标测量与识别总体方案 | 第15-16页 |
| 2.2 目标图像去噪 | 第16-18页 |
| 2.2.1 目标图像噪声 | 第16-17页 |
| 2.2.2 目标图像滤波 | 第17-18页 |
| 2.3 目标图像分割 | 第18-22页 |
| 2.3.1 基于阈值的分割方法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 基于边缘的分割方法 | 第20-22页 |
| 2.4 目标图像增强 | 第22-23页 |
| 2.4.1 频域低通滤波 | 第23页 |
| 2.4.2 频域高通滤波 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于机器视觉的工件测量与识别 | 第24-52页 |
| 3.1 系统描述 | 第24-29页 |
| 3.1.1 待测工件与方法的提出 | 第24-25页 |
| 3.1.2 主要测量指标分析 | 第25页 |
| 3.1.3 测量方案的建立 | 第25-26页 |
| 3.1.4 工业相机和镜头的选择 | 第26-28页 |
| 3.1.5 光源与照明方式的确定 | 第28-29页 |
| 3.2 工件图像预处理 | 第29-35页 |
| 3.2.1 工件图像滤波 | 第29-31页 |
| 3.2.2 工件图像边缘检测 | 第31-35页 |
| 3.3 工件识别 | 第35-43页 |
| 3.3.1 形心判别法识别 | 第35-37页 |
| 3.3.2 改进的Hough变换识别 | 第37-43页 |
| 3.4 相机标定 | 第43-45页 |
| 3.5 工件测量 | 第45-50页 |
| 3.5.1 形心判别法测量 | 第46-48页 |
| 3.5.2 改进的Hough变换测量 | 第48-50页 |
| 3.6 误差分析 | 第50-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于机器视觉的电力线识别 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 电力线图像增强 | 第52-55页 |
| 4.3 电力线图像识别 | 第55-57页 |
| 4.4 电力线图像跟踪识别 | 第57-61页 |
| 4.5 电力线图像目标校验 | 第61-62页 |
| 4.6 电力线图像识别结果分析 | 第62-65页 |
| 4.6.1 识别结果 | 第63-64页 |
| 4.6.2 结果分析 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第71页 |
