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基于机器视觉的纸病检测算法研究与集成

致谢第1-4页
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·课题的研究背景及研究意义第8-9页
     ·课题研究背景第8页
     ·课题研究的意义第8-9页
   ·纸病第9-10页
     ·纸病概述第9页
     ·常见的纸病类型第9页
     ·纸病的模型第9-10页
   ·机器视觉第10-12页
     ·机器视觉概述第10页
     ·机器视觉系统的构成及原理第10-11页
     ·机器视觉的特点第11-12页
     ·机器视觉的应用第12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·本文内容结构安排第13-14页
第二章 纸病检测实验系统总体设计第14-21页
   ·典型纸病第14-17页
   ·纸病检测实验系统结构设计第17-19页
     ·纸病检测系统基本原理第17页
     ·CCD 相机简介第17页
     ·纸病检测实验系统总体结构第17-18页
     ·系统硬件第18-19页
   ·软件环境第19-20页
     ·Delphi 简介第19页
     ·MATLAB 简介第19-20页
   ·本章小节第20-21页
第三章 纸病检测系统的图像预处理第21-38页
   ·图像平滑去噪第21-24页
     ·邻域平均法第21-22页
     ·中值滤波法第22-23页
     ·平滑去噪实验结果第23-24页
   ·图像分割第24-34页
     ·阈值分割第25-30页
       ·常见的阈值选取方法第25-27页
       ·常规阈值法实验结果第27-28页
       ·动态双阈值分割方法第28-29页
       ·动态双阈值法实验结果第29-30页
     ·边缘检测第30-34页
       ·常见的边缘检测算子第31-33页
       ·边缘检测实验结果第33-34页
   ·数学形态学第34-37页
     ·膨胀第35页
     ·腐蚀第35页
     ·开启和闭合第35-36页
     ·数学形态学实验结果第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于Hough 变换的图像特征提取与识别方法第38-52页
   ·常规图像特征提取和选择方法第38-41页
     ·评判标准第38-39页
     ·形态特征第39-40页
     ·灰度特征第40页
     ·纹理特征第40-41页
   ·基于Hough 变换的图像特征提取与识别方法第41-51页
     ·常规方法的提取效果第41-43页
     ·Hough 变换原理第43-44页
     ·Hough 变换的实现第44-45页
     ·Hough 变换结果第45-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 纸病在线检测实验系统第52-57页
   ·用户操作界面设计第52-54页
   ·纸病图像检测算法集成第54-55页
   ·系统测试与分析第55-56页
   ·本章小节第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
   ·总结第57页
   ·展望第57-59页
参考文献第59-61页
详细摘要第61-64页

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