基于机器视觉的牙刷检测与定位技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 机器视觉国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 视觉检测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 视觉定位识别研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 牙刷质量检测技术研究 | 第19-33页 |
| 2.1 应用场景分析 | 第19-20页 |
| 2.2 刷毛漏植缺陷检测方法 | 第20-27页 |
| 2.2.1 图像增强 | 第20-22页 |
| 2.2.2 区域分割 | 第22-24页 |
| 2.2.3 伪缺陷剔除 | 第24-26页 |
| 2.2.4 实验及分析 | 第26-27页 |
| 2.3 刷毛毛刺缺陷检测方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 图像锐化 | 第27-28页 |
| 2.3.2 ROI区域提取 | 第28-29页 |
| 2.3.3 缺陷检测 | 第29-31页 |
| 2.3.4 实验及分析 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 牙刷定位及姿态识别技术研究 | 第33-61页 |
| 3.1 应用场景分析 | 第33-34页 |
| 3.2 视觉系统与传送带系统位置标定 | 第34-40页 |
| 3.2.1 视觉系统相机内参标定 | 第34-37页 |
| 3.2.2 相机与传送带位置标定 | 第37-40页 |
| 3.3 图像预处理 | 第40-43页 |
| 3.3.1 目标与背景分割 | 第40-41页 |
| 3.3.2 区域孔洞填充 | 第41-43页 |
| 3.4 牙刷位置及方向计算方法 | 第43-50页 |
| 3.4.1 牙刷位置计算方法 | 第43-45页 |
| 3.4.2 牙刷方向计算方法 | 第45-47页 |
| 3.4.3 定位实验及分析 | 第47-50页 |
| 3.5 基于SVM的牙刷姿态识别 | 第50-60页 |
| 3.5.1 支持向量机理论 | 第50-52页 |
| 3.5.2 图像特征提取 | 第52-57页 |
| 3.5.3 姿态识别方案及实验 | 第57-60页 |
| 3.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 牙刷检测与定位软件开发 | 第61-71页 |
| 4.1 软件需求描述 | 第61页 |
| 4.2 软件开发环境 | 第61-62页 |
| 4.3 软件流程设计 | 第62-64页 |
| 4.3.1 牙刷质量检测流程 | 第62-63页 |
| 4.3.2 牙刷定位及姿态识别流程 | 第63-64页 |
| 4.4 软件功能模块设计 | 第64-70页 |
| 4.4.1 图像采集模块 | 第65-66页 |
| 4.4.2 图像处理模块 | 第66页 |
| 4.4.3 质量检测模块 | 第66页 |
| 4.4.4 定位识别模块 | 第66页 |
| 4.4.5 图形用户界面 | 第66-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 总结 | 第71页 |
| 5.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第78页 |
