| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 插图索引 | 第14-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-35页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第18-21页 |
| ·机器视觉技术概述 | 第21-25页 |
| ·机器视觉的概念 | 第21-22页 |
| ·光源及成像技术 | 第22-23页 |
| ·镜头及摄像机 | 第23-25页 |
| ·保健酒检测对象分析 | 第25-27页 |
| ·可见异物检测 | 第25-26页 |
| ·外观检测 | 第26-27页 |
| ·国内外研究现状 | 第27-33页 |
| ·基于机器视觉的杂质检测设备 | 第27-30页 |
| ·基于光敏传感器的异物检测 | 第30-31页 |
| ·基于视觉的饮料酒产品外观检测 | 第31-33页 |
| ·论文选题的支撑及各章节安排 | 第33-35页 |
| 第2章 保健酒智能视觉检测机器人总体设计 | 第35-63页 |
| ·引言 | 第35-37页 |
| ·保健酒智能视觉检测机器人机械结构 | 第37-45页 |
| ·直线间歇式保健酒智能视觉检测机器人 | 第37-39页 |
| ·圆盘固定拍照式保健酒智能视觉检测机器人 | 第39-41页 |
| ·旋转跟踪式保健酒智能视觉检测机器人 | 第41-45页 |
| ·保健酒智能视觉检测机器人的机电系统及成像方式 | 第45-53页 |
| ·分布式光机电一体化控制结构 | 第45-47页 |
| ·摄像机跟踪拍摄方式分析 | 第47-49页 |
| ·伺服跟踪控制 | 第49-51页 |
| ·光学及成像 | 第51-53页 |
| ·机器人的作业流程 | 第53-54页 |
| ·次品分离系统设计 | 第54-61页 |
| ·多种次品分离方式的对比分析 | 第55-60页 |
| ·保健酒智能视觉检测机器人的次品分离方式 | 第60-61页 |
| ·机器人的软件构架 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第3章 酒液中可见异物检测的图像预处理方法 | 第63-80页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·可见异物目标分析 | 第64-67页 |
| ·可见异物运动的动力学分析 | 第64-65页 |
| ·可见异物及干扰的对比分析 | 第65-67页 |
| ·图像滤波处理 | 第67-71页 |
| ·改进型加权中值滤波算法 | 第67-69页 |
| ·基于中值的加权均值滤波处理算法 | 第69-71页 |
| ·检测区域标定与定位 | 第71-79页 |
| ·检测区域标定 | 第71-72页 |
| ·改进型重心法定位 | 第72-73页 |
| ·边缘特殊点定位法 | 第73-75页 |
| ·基于边缘统计的经验规则定位法 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 可见异物的图像分割与识别方法 | 第80-126页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·运动目标提取 | 第81-91页 |
| ·基于背景减除的运动目标提取 | 第81-84页 |
| ·基于时间差分的运动目标提取 | 第84-89页 |
| ·保健酒液中运动目标检测实例分析 | 第89-91页 |
| ·基于 Fisher 评价函数法的图像阈值分割 | 第91-94页 |
| ·基于改进型 Mean Shift 和 Kalman 滤波的运动目标跟踪 | 第94-107页 |
| ·保健酒液中可见异物目标的运动特征分析 | 第95页 |
| ·Mean Shift 算法简介 | 第95-96页 |
| ·基于 Mean Shift 算法的运动目标跟踪 | 第96-101页 |
| ·改进 Mean Shift 和 Kalman 滤波算法的跟踪策略 | 第101-105页 |
| ·运动目标跟踪的实验数据分析 | 第105-107页 |
| ·基于支持向量机的运动目标识别 | 第107-118页 |
| ·支持向量机简介 | 第108页 |
| ·线性可分和线性不可分的最优分类面 | 第108-110页 |
| ·支持向量机分类方法 | 第110-111页 |
| ·运动目标的特征分析及分类实现 | 第111-118页 |
| ·异物测量 | 第118-121页 |
| ·图像标定 | 第118-119页 |
| ·亚像素分析 | 第119页 |
| ·异物面积和粒径测量 | 第119-121页 |
| ·测量结果及对比分析 | 第121页 |
| ·实验结果及分析 | 第121-125页 |
| ·测试对象 | 第121页 |
| ·黑色异物和白色异物检测测试 | 第121-123页 |
| ·检测算法运行时间测试 | 第123-124页 |
| ·保健酒中典型异物检测测试及结果分析 | 第124-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 第5章 保健酒产品外观检测 | 第126-147页 |
| ·引言 | 第126页 |
| ·检测目的及缺陷种类 | 第126-127页 |
| ·瓶盖检测 | 第127-142页 |
| ·瓶盖检测区域定位 | 第127-135页 |
| ·瓶盖缺失检测 | 第135-136页 |
| ·基于分层思想的快速匹配检测方法 | 第136-142页 |
| ·装量检测 | 第142-146页 |
| ·本章小结 | 第146-147页 |
| 第6章 智能视觉检测机器人样机研制及推广应用 | 第147-159页 |
| ·引言 | 第147页 |
| ·保健酒智能视觉检测机器人样机研制 | 第147-153页 |
| ·保健酒智能视觉检测机器人实物图 | 第148-149页 |
| ·实验与分析软件开发 | 第149-151页 |
| ·Knapp-Kushner 测试 | 第151-153页 |
| ·推广应用 | 第153-158页 |
| ·大输液视觉检测机器人 | 第153-156页 |
| ·安瓿视觉检测机器人 | 第156-158页 |
| ·口服液视觉检测机器人 | 第158页 |
| ·本章小结 | 第158-159页 |
| 总结与展望 | 第159-162页 |
| 参考文献 | 第162-171页 |
| 附录 A 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第171-172页 |
| 附录 B 攻读博士学位期间授权和申请的国家发明专利 | 第172-173页 |
| 附录 C 攻读博士学位期间参与的科研项目和所获奖励 | 第173-174页 |
| 致谢 | 第174页 |
