基于机器视觉的胶囊缺陷实时识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究课题的背景与来源 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 现有胶囊缺陷识别方法 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·基于图像灰度信息的检测方法 | 第14-17页 |
| ·图像预处理 | 第14-16页 |
| ·图像分割 | 第16页 |
| ·缺陷识别算法 | 第16页 |
| ·实验分析 | 第16-17页 |
| ·基于图像纹理信息的检测方法 | 第17-24页 |
| ·边缘提取 | 第17-19页 |
| ·局部定位 | 第19-20页 |
| ·缺陷识别算法 | 第20-23页 |
| ·实验与分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 胶囊线型缺陷识别新算法研究 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·线型缺陷识别算法 | 第27-35页 |
| ·线型缺陷分析 | 第27-28页 |
| ·Harris 算法 | 第28-30页 |
| ·基于 Harris 角度计算算法 | 第30-34页 |
| ·实验分析 | 第34-35页 |
| ·基于 Harris 角度计算的改进算法 | 第35-40页 |
| ·区域像素点优化 | 第35-37页 |
| ·L 型角点识别及角度计算的改进算法 | 第37-38页 |
| ·实验环境设置与分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 胶囊缺陷识别新方法 | 第42-52页 |
| ·实验环境与方法流程 | 第42-44页 |
| ·面型缺陷识别 | 第44-47页 |
| ·算法描述 | 第45-46页 |
| ·实验分析 | 第46-47页 |
| ·线缺陷识别 | 第47-51页 |
| ·局部图像切割 | 第48页 |
| ·线型缺陷识别 | 第48-49页 |
| ·实验与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-56页 |
| ·课题总结 | 第52-53页 |
| ·前景展望 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
