| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 玻璃容器检测综述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 机器视觉的概念 | 第13页 |
| 1.2.2 机器视觉技术的应用 | 第13页 |
| 1.2.3 机器视觉检测玻璃容器的国内外现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.2.5 机器视觉检测的发展趋势 | 第15页 |
| 1.3 本文研究的内容及论文结构 | 第15-18页 |
| 第2章 系统总体设计 | 第18-26页 |
| 2.1 系统设计的技术要求 | 第18页 |
| 2.2 系统总体设计框架 | 第18-19页 |
| 2.3 照明系统设计 | 第19-21页 |
| 2.3.1 照明条件 | 第19-20页 |
| 2.3.2 照明方式 | 第20页 |
| 2.3.3 光源 | 第20-21页 |
| 2.4 玻璃容器图像采集系统 | 第21-24页 |
| 2.4.1 摄像机的分析和选择 | 第21-22页 |
| 2.4.2 镜头的分析与选择 | 第22-23页 |
| 2.4.3 图像采集卡的选择 | 第23-24页 |
| 2.5 摄像机标定 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 玻璃容器图像的预处理 | 第26-42页 |
| 3.1 数字图像技术概述 | 第26页 |
| 3.2 玻璃容器图像处理算法总体流程 | 第26-27页 |
| 3.3 玻璃容器图像灰度化处理 | 第27-28页 |
| 3.4 玻璃容器图像滤波去噪 | 第28-33页 |
| 3.4.1 噪声的分类 | 第28-31页 |
| 3.4.2 均值滤波 | 第31-32页 |
| 3.4.3 中值滤波 | 第32-33页 |
| 3.5 玻璃容器图像的改进小波阈值去噪 | 第33-38页 |
| 3.5.1 图像小波阈值去噪原理 | 第33页 |
| 3.5.2 阈值选取 | 第33-34页 |
| 3.5.2.1 通用阈值 | 第34页 |
| 3.5.2.2 自适应阈值 | 第34页 |
| 3.5.3 阈值函数的选取 | 第34-36页 |
| 3.5.3.1 硬阈值函数 | 第34页 |
| 3.5.3.2 软阈值函数 | 第34-35页 |
| 3.5.3.3 改进阈值函数 | 第35-36页 |
| 3.5.4 玻璃容器图像去噪实验与分析 | 第36-37页 |
| 3.5.5 玻璃容器图像去噪算法的确定 | 第37-38页 |
| 3.6 玻璃容器图像增强 | 第38-41页 |
| 3.6.1 灰度变换增强 | 第38-40页 |
| 3.6.2 直方图均衡化 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 玻璃容器图像的分割 | 第42-56页 |
| 4.1 图像分割的定义 | 第42页 |
| 4.2 迭代式阈值分割 | 第42-43页 |
| 4.3 固定全局阈值分割 | 第43-44页 |
| 4.4 Otsu阈值分割 | 第44-46页 |
| 4.5 玻璃容器图像分割算法选择 | 第46页 |
| 4.6 玻璃容器图像的边缘检测 | 第46-51页 |
| 4.6.1 基于Roberts算子的边缘检测方法 | 第46-47页 |
| 4.6.2 基于Sobel算子的边缘检测方法 | 第47-48页 |
| 4.6.3 基于Prewitt算子的边缘检测方法 | 第48-49页 |
| 4.6.4 基于LOG算子的边缘检测方法 | 第49-50页 |
| 4.6.5 基于Canny算子的边缘检测方法 | 第50-51页 |
| 4.7 玻璃容器图像形态学处理 | 第51-55页 |
| 4.7.1 腐蚀与膨胀 | 第52页 |
| 4.7.2 开运算与闭运算 | 第52-53页 |
| 4.7.3 结构元素选取 | 第53页 |
| 4.7.4 形态学填充 | 第53-54页 |
| 4.7.5 形态学边缘检测 | 第54-55页 |
| 4.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 玻璃容器形态参数测量和分析 | 第56-62页 |
| 5.1 8-链码法提取玻璃容器图像轮廓 | 第56-58页 |
| 5.2 玻璃容器图像的形态描述 | 第58-59页 |
| 5.3 玻璃容器形态测量和数据分析 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 系统软件的设计与分析 | 第62-68页 |
| 6.1 系统编程语言的选择 | 第62页 |
| 6.2 MATLAB图形用户界面(GUI)设计技术 | 第62-64页 |
| 6.3 玻璃容器图像处理系统软件设计 | 第64-67页 |
| 6.3.1 软件总体框架 | 第64-65页 |
| 6.3.2 图像管理模块 | 第65-66页 |
| 6.3.3 图像处理模块 | 第66-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第7章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 总结 | 第68页 |
| 7.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第76页 |
| 一、发表学术论文 | 第76页 |
| 二、其它科研成果 | 第76页 |