摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.1.1 课题研究背景 | 第11页 |
1.1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
1.2 机器视觉检测综述 | 第12-16页 |
1.2.1 机器视觉检测的概念 | 第12-13页 |
1.2.2 机器视觉检测技术的应用 | 第13-14页 |
1.2.3 玻璃瓶视觉检测国内外研究现状分析 | 第14-15页 |
1.2.4 本文机器视觉检测技术面临的挑战 | 第15-16页 |
1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第16-19页 |
1.3.1 本文主要研究内容 | 第16页 |
1.3.2 本文结构安排 | 第16-19页 |
第2章 检测系统的总体设计 | 第19-27页 |
2.1 系统设计的技术要求 | 第19页 |
2.2 系统总体设计框架 | 第19-21页 |
2.3 运动模拟试验平台 | 第21页 |
2.4 照明系统设计 | 第21-24页 |
2.4.1 照明环境的选择 | 第22页 |
2.4.2 照明方式的选择 | 第22-23页 |
2.4.3 光源类型的选择 | 第23-24页 |
2.5 采集设备选择 | 第24-26页 |
2.6 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 药瓶图像检测算法研究 | 第27-49页 |
3.1 数字图像技术概述 | 第27-28页 |
3.2 药瓶检测算法总体流程 | 第28页 |
3.3 图像的预处理 | 第28-34页 |
3.3.1 药瓶图像灰度化处理 | 第29页 |
3.3.2 图像去噪 | 第29-34页 |
3.4 药瓶图像的增强 | 第34-39页 |
3.4.1 灰度直方图 | 第34-35页 |
3.4.2 灰度变换增强 | 第35-36页 |
3.4.3 直方图均衡化增强 | 第36-39页 |
3.5 药瓶图像的分割 | 第39-45页 |
3.5.1 图像分割的定义 | 第39-40页 |
3.5.2 基于阈值的图像分割 | 第40-44页 |
3.5.3 图像分割技术选择 | 第44-45页 |
3.6 药瓶图像形态学处理 | 第45-48页 |
3.6.1 腐蚀与膨胀 | 第45-46页 |
3.6.2 开运算与闭运算 | 第46-48页 |
3.6.3 形态学方案的确定 | 第48页 |
3.7 本章小结 | 第48-49页 |
第4章 药瓶封装缺陷识别和误差分析 | 第49-63页 |
4.1 药瓶边界提取 | 第49-52页 |
4.1.1 链码表示法 | 第49-50页 |
4.1.2 药瓶边界的提取 | 第50-52页 |
4.2 药瓶形状特征的测量 | 第52-54页 |
4.2.1 药瓶目标图像特征的描述 | 第52-53页 |
4.2.2 药瓶几何特征的测量 | 第53-54页 |
4.3 药瓶封装缺陷识别 | 第54-57页 |
4.3.1 基于模板匹配的药瓶封装缺陷分类识别 | 第54-56页 |
4.3.2 实验及结果分析 | 第56-57页 |
4.4 缺陷识别方案的改进 | 第57-60页 |
4.4.1 改进后的缺陷识别流程 | 第57-58页 |
4.4.2 药瓶图像的配准和差影运算 | 第58-59页 |
4.4.3 实验及结果分析 | 第59-60页 |
4.5 检测系统误差分析 | 第60-62页 |
4.5.1 影响系统误差的主要因素 | 第60-61页 |
4.5.2 降低系统误差采取的措施 | 第61-62页 |
4.6 本章小结 | 第62-63页 |
第5章 系统软件的设计 | 第63-73页 |
5.1 系统编程语言的选择 | 第63页 |
5.2 图形用户界面(GUI)技术简介 | 第63-66页 |
5.2.1 MATLAB图形用户界面(GUI)设计技术 | 第63-65页 |
5.2.2 图形用户界面的设计原则和步骤 | 第65-66页 |
5.3 药瓶检测软件设计 | 第66-71页 |
5.3.1 药瓶检测软件总体框架 | 第66-68页 |
5.3.2 用户登录模块 | 第68-69页 |
5.3.3 文件管理模块 | 第69-70页 |
5.3.4 图像处理模块 | 第70-71页 |
5.3.5 参数设置模块 | 第71页 |
5.3.6 其它辅助模块 | 第71页 |
5.4 本章小结 | 第71-73页 |
第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
6.1 课题研究总结 | 第73-74页 |
6.2 课题展望 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
致谢 | 第79-81页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第81页 |