| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 机器视觉综述 | 第13-14页 |
| 1．2 视觉检测技术 | 第14页 |
| 1．3 数字图像处理技术 | 第14-15页 |
| 1．4 机器视觉发展现状 | 第15-16页 |
| 1．5 本课题的来源及意义 | 第16页 |
| 1．6 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 驻极体麦克风在线自动检测系统的设计和设备选择 | 第18-27页 |
| 2．1 驻极体麦克在线自动检测系统的总体设计框架 | 第18-20页 |
| 2．2 主要硬件设备的选择 | 第20-27页 |
| 2．2．1 相机的选择 | 第20-22页 |
| 2．2．2 图像采集卡的选择 | 第22-23页 |
| 2．2．3 照明系统的设计 | 第23-27页 |
| 第三章 检测算法的研究以及软件实现 | 第27-49页 |
| 3．1 软件设计总体框架 | 第27页 |
| 3．2 图像的预处理 | 第27-35页 |
| 3．2．1 图像二值化 | 第28-32页 |
| 3．2．1．1 全局阈值法 | 第28-31页 |
| 3．2．1．2 局部阈值法 | 第31-32页 |
| 3．2．2 目标提取 | 第32-34页 |
| 3．2．3 去噪算法以及模式平滑 | 第34-35页 |
| 3．3 膨胀、腐蚀和细化算法 | 第35-42页 |
| 3．3．1 数学形态学 | 第35-36页 |
| 3．3．2 膨胀和腐蚀 | 第36-38页 |
| 3．3．3 细化 | 第38-42页 |
| 3．4 角度检测 | 第42-47页 |
| 3．4．1 Hough变换 | 第43页 |
| 3．4．2 标准Hough变换 | 第43-44页 |
| 3．4．3 动态广义Hough变换及其改进 | 第44-46页 |
| 3．4．4 求精以及实验结果 | 第46-47页 |
| 3．5 特征识别 | 第47页 |
| 3．6 软件实现的结果 | 第47-49页 |
| 第四章 DSP在手机麦克风在线自动视觉检测系统中的应用 | 第49-60页 |
| 4．1 基于DSP芯片的检测系统框架 | 第49-50页 |
| 4．2 DSP芯片简介 | 第50-52页 |
| 4．2．1 DSP芯片优点和特点 | 第50-51页 |
| 4．2．2 TMS320C6000 DSP芯片介绍 | 第51-52页 |
| 4．3 Hough变换检测角度的硬件实现 | 第52-60页 |
| 4．3．1 实验设备和方法 | 第52-54页 |
| 4．3．2 优化 | 第54-55页 |
| 4．3．3 实验结果 | 第55-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-64页 |
| 5．1 本文工作的总结 | 第60-61页 |
| 5．2 要进一步完成的工作 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |
