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嵌入式黑白色选系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题来源及研究的目的和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 机器视觉系统国内外研究现状第11-13页
        1.2.2 色选设备国内外研究现状第13页
        1.2.3 色选设备中的图像处理算法国内外研究现状第13-15页
    1.3 本文主要研究内容第15-16页
第2章 嵌入式黑白色选系统硬件设计第16-27页
    2.1 引言第16页
    2.2 黑白色选系统总体方案设计第16-17页
        2.2.1 需求分析第16页
        2.2.2 色选系统硬件方案第16-17页
    2.3 黑白线阵CCD相机工作原理及数据接口分析第17-18页
    2.4 FPGA主控电路设计第18-22页
        2.4.1 信号输入及处理部分第18-20页
        2.4.2 信号输出部分第20-22页
    2.5 输出驱动电路设计第22-26页
        2.5.1 驱动主电路第22-24页
        2.5.2 驱动控制电路第24-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第3章 嵌入式黑白色选系统软件设计第27-41页
    3.1 引言第27页
    3.2 FPGA的I/O接口第27-28页
    3.3 FPGA功能软件设计第28-37页
        3.3.1 状态控制模块第30-31页
        3.3.2 双口RAM第31-32页
        3.3.3 补正模块第32-35页
        3.3.4 工作模块第35-37页
    3.4 FPGA功能软件测试第37-40页
        3.4.1 补正模块测试结果第38页
        3.4.2 工作模块测试结果第38页
        3.4.3 整体测试结果第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 黑白色选设备中的图像处理算法研究第41-63页
    4.1 引言第41页
    4.2 图像滤波算法第41-46页
        4.2.1 均值滤波第42页
        4.2.2 高斯滤波第42-43页
        4.2.3 中值滤波第43-44页
        4.2.4 滤波算法的评价第44-46页
    4.3 图像分割算法第46-48页
        4.3.1 直方图双峰法第46-47页
        4.3.2 Otsu全局阈值处理法第47-48页
    4.4 形态学处理算法第48-50页
    4.5 图像连通区域标记算法第50-51页
        4.5.1 经典区域标记算法第50页
        4.5.2 基于行程的标记算法第50-51页
    4.6 粒型的检测算法第51-57页
        4.6.1 轮廓跟踪第52-53页
        4.6.2 粒长及粒宽的检测第53-56页
        4.6.3 异型米的检测第56-57页
    4.7 异色米的检测算法第57-62页
        4.7.1 垩白米的检测算法第57-60页
        4.7.2 霉变米的检测算法第60-62页
    4.8 本章小结第62-63页
第5章 系统图像处理算法移植与测试第63-72页
    5.1 引言第63页
    5.2 中值滤波的硬件实现第63-65页
        5.2.1 3×3 窗口生成模块第63-64页
        5.2.2 中值滤波优化算法模块第64-65页
        5.2.3 行列计数器模块第65页
    5.3 图像二值化算法的硬件实现第65-66页
    5.4 形态学处理算法的硬件实现第66-67页
        5.4.1 最大值滤波算法模块第66-67页
        5.4.2 最小值滤波算法模块第67页
    5.5 连通区域标记算法的硬件实现第67-69页
        5.5.1 初始标记模块第68页
        5.5.2 等价表整理与合并模块第68页
        5.5.3 标记值取代模块第68-69页
    5.6 粒型及异色米的检测第69-71页
        5.6.1 粒型检测第69-70页
        5.6.2 垩白米的检测第70页
        5.6.3 霉变米的检测第70-71页
    5.7 本章小结第71-72页
结论第72-73页
参考文献第73-77页
附录第77-79页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果第79-81页
致谢第81页

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