基于机器视觉的PET瓶外观检测系统
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 背景意义 | 第9页 |
| 1.2 机器视觉概述 | 第9-11页 |
| 1.3 PET瓶检测系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 PET瓶盖检测系统架构 | 第14-26页 |
| 2.1 硬件结构 | 第14-19页 |
| 2.1.1 光源 | 第14-17页 |
| 2.1.2 相机 | 第17-18页 |
| 2.1.3 镜头 | 第18-19页 |
| 2.2 模块架构 | 第19-23页 |
| 2.2.1 瓶盖检测模块 | 第20-21页 |
| 2.2.2 标贴检测模块 | 第21-22页 |
| 2.2.3 瓶身喷码检测 | 第22-23页 |
| 2.3 系统流程 | 第23-26页 |
| 2.3.1 外观检测设备 | 第24-25页 |
| 2.3.2 检测系统要求 | 第25-26页 |
| 第三章 图像预处理 | 第26-35页 |
| 3.1 图像滤波 | 第26-27页 |
| 3.1.1 高斯滤波 | 第26页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第26-27页 |
| 3.2 图像分割 | 第27-33页 |
| 3.2.1 阈值分割法 | 第28-31页 |
| 3.2.2 区域分割 | 第31-32页 |
| 3.2.3 边缘分割 | 第32-33页 |
| 3.3 梯度算子 | 第33-35页 |
| 第四章 瓶盖状态检测算法设计 | 第35-48页 |
| 4.1 无盖剔除 | 第36-37页 |
| 4.2 基于直线拟合的瓶盖检测算法 | 第37-42页 |
| 4.2.1 瓶盖顶部轮廓线检测 | 第38-40页 |
| 4.2.2 支撑环直线检测 | 第40-41页 |
| 4.2.3 瓶盖状态的判断 | 第41-42页 |
| 4.3 基于角点检测的瓶盖检测算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 基于图像轮廓的角点检测算法 | 第43-46页 |
| 4.3.2 瓶盖状态的判断 | 第46页 |
| 4.4 算法比较 | 第46-48页 |
| 第五章 标贴匹配 | 第48-70页 |
| 5.1 颜色特征 | 第48-54页 |
| 5.1.1 RGB颜色空间 | 第48-49页 |
| 5.1.2 HSI色彩空间 | 第49-52页 |
| 5.1.3 YUV颜色空间 | 第52-53页 |
| 5.1.4 CIEL~*a~*b~*颜色空间 | 第53-54页 |
| 5.2 纹理特征 | 第54-60页 |
| 5.2.1 灰度共生矩阵 | 第55-57页 |
| 5.2.2 Tamura纹理特征 | 第57-59页 |
| 5.2.3 其他纹理特征 | 第59-60页 |
| 5.3 特征选择 | 第60-62页 |
| 5.3.1 传统特征选择 | 第60-61页 |
| 5.3.2 自适应特征选择 | 第61-62页 |
| 5.4 距离匹配函数 | 第62-64页 |
| 5.4.1 距离函数 | 第62-63页 |
| 5.4.2 距离函数成立条件 | 第63-64页 |
| 5.4.3 常用相似系数函数 | 第64页 |
| 5.4.4 相似系数函数成立条件 | 第64页 |
| 5.5 标贴匹配结果分析 | 第64-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 不足与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文及参与项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
