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基于机器视觉的玻璃容器形态检测问题研究

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

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