面向自动包药机的视觉检测技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·工业机器视觉检测技术现状及发展方向 | 第12-17页 |
| ·国内外机器视觉的发展及应用现状 | 第12-16页 |
| ·机器视觉检测技术在药品包装机行业的应用 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 自动药品分包机的视觉检测系统设计 | 第19-31页 |
| ·自动药品分包机的功能与系统构成 | 第19-21页 |
| ·自动药品分包机的功能 | 第19-20页 |
| ·自动药品分包机的结构 | 第20-21页 |
| ·自动分包机的视觉检测系统结构及原理 | 第21页 |
| ·自动分包机的视觉检测系统设计要求 | 第21页 |
| ·自动分包机视觉检测系统的硬件选用 | 第21-30页 |
| ·相机的选择 | 第22-24页 |
| ·光学镜头的选择 | 第24-27页 |
| ·光源及照明方式的选择 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 药品图像边缘检测及分割算法研究 | 第31-50页 |
| ·图像预处理 | 第31-38页 |
| ·滤波器的设计 | 第31-35页 |
| ·边缘增强处理 | 第35-38页 |
| ·图像边缘检测算法研究 | 第38-45页 |
| ·几种常见边缘检测方法的比较 | 第39-41页 |
| ·药品图像边缘提取算法设计 | 第41-43页 |
| ·边缘检测算法实验结果及分析 | 第43-45页 |
| ·图像分割 | 第45-49页 |
| ·形态学处理 | 第45-47页 |
| ·漫水填充法 | 第47页 |
| ·图像分割实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 药品图像的特征提取 | 第50-61页 |
| ·单个药品图像提取 | 第50-52页 |
| ·区域标记 | 第50-51页 |
| ·药品图像提取 | 第51-52页 |
| ·形状特征表示 | 第52-55页 |
| ·圆度特征 | 第52-53页 |
| ·Hu 不变矩 | 第53-55页 |
| ·颜色特征表示 | 第55-59页 |
| ·颜色模型的选择及转换 | 第55-57页 |
| ·颜色空间量化 | 第57-59页 |
| ·综合特征及归一化 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于 SVM 的药品分类器设计 | 第61-72页 |
| ·常用分类器的特点及选择 | 第61-63页 |
| ·支持向量机的原理 | 第63-66页 |
| ·核函数的选择 | 第66页 |
| ·参数的选择 | 第66-67页 |
| ·构建多类 SVM 分类器 | 第67-69页 |
| ·实验数据及分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
