基于多特征融合的汽车轮毂识别与分类系统设计
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 项目研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 工业视觉简介 | 第11-14页 |
| 1.3.1 工业视觉理论 | 第11-12页 |
| 1.3.2 工业视觉特点 | 第12页 |
| 1.3.3 工业视觉系统的性能指标及步骤 | 第12-13页 |
| 1.3.4 机器视觉应用系统关键技术 | 第13-14页 |
| 1.4 特征融合研究方法简介 | 第14页 |
| 1.5 本文研究内容和组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 系统方案设计 | 第17-31页 |
| 2.1 研究对象介绍 | 第17页 |
| 2.2 系统功能与技术要求 | 第17-19页 |
| 2.2.1 系统功能 | 第17-18页 |
| 2.2.2 技术要求 | 第18-19页 |
| 2.3 硬件系统技术路线 | 第19-20页 |
| 2.4 硬件组成与选型 | 第20-29页 |
| 2.4.1 工业相机的选型 | 第20-23页 |
| 2.4.2 光源 | 第23-25页 |
| 2.4.3 工控PC与显示器 | 第25-26页 |
| 2.4.4 流程控制硬件 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 图像预处理与特征提取 | 第31-63页 |
| 3.1 噪声分析 | 第31-33页 |
| 3.1.1 按噪声源头区分 | 第31-32页 |
| 3.1.2 按概率密度函数区分 | 第32-33页 |
| 3.2 图像灰度化 | 第33-34页 |
| 3.3 图像直方图均衡化 | 第34-35页 |
| 3.4 图像滤波 | 第35-38页 |
| 3.4.1 中值滤波 | 第35-36页 |
| 3.4.2 双边滤波器 | 第36-38页 |
| 3.5 图像二值化 | 第38-40页 |
| 3.5.1 全局二值化 | 第38-39页 |
| 3.5.2 局部二值化 | 第39-40页 |
| 3.6 膨胀与腐蚀 | 第40-43页 |
| 3.6.1 膨胀 | 第41-42页 |
| 3.6.2 腐蚀 | 第42-43页 |
| 3.7 边缘提取 | 第43-47页 |
| 3.7.1 Sobel算子 | 第44-45页 |
| 3.7.2 Canny算子 | 第45-47页 |
| 3.8 特征提取 | 第47-61页 |
| 3.8.1 轮毂外圆直径 | 第47-53页 |
| 3.8.2 轮毂辐轴个数 | 第53-54页 |
| 3.8.3 辐条分类 | 第54页 |
| 3.8.4 轮毂中心到孔洞上下沿的距离 | 第54-55页 |
| 3.8.5 孔洞面积比特征提取 | 第55-56页 |
| 3.8.6 Hu矩 | 第56-61页 |
| 3.9 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 分类器设计 | 第63-71页 |
| 4.1 多特征融合的必要性 | 第63页 |
| 4.2 模式识别系统 | 第63-69页 |
| 4.2.1 分类器设计准则 | 第64页 |
| 4.2.2 似然尺度 | 第64-66页 |
| 4.2.3 加权决策方法 | 第66-67页 |
| 4.2.4 归一化 | 第67-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 软件设计与操作步骤 | 第71-79页 |
| 5.1 软件设计原则 | 第71-72页 |
| 5.2 开源图像处理库 | 第72页 |
| 5.3 模块分布 | 第72-74页 |
| 5.4 软件操作流程 | 第74-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 结论 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简介 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
