首页--工业技术论文--化学工业论文--制药化学工业论文--一般性问题论文--产品检验及分析鉴定论文

基于机器视觉的药品缺陷检测方法与实验研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 论文的研究背景第9-11页
    1.2 发展现状及国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 机器视觉的发展现状第11-14页
        1.2.2 基于机器视觉的药品缺陷检测技术的发展现状第14-16页
        1.2.3 药品包装缺陷检测算法的研究现状第16-17页
    1.3 本文主要研究内容第17-19页
第2章 药品包装的缺陷类型和图像采集第19-29页
    2.1 铝塑泡罩药品的生产工艺第19-20页
    2.2 铝塑泡罩药品的缺陷类型第20-22页
    2.3 药品图像采集系统第22-26页
        2.3.1 工业相机第24-25页
        2.3.2 光源及照明方式第25-26页
    2.4 本章小结第26-29页
第3章 药品包装缺陷特征提取及识别第29-45页
    3.1 算法的总体流程第29-30页
    3.2 图像的快速鲁棒特征(SURF)提取第30-38页
        3.2.1 SURF算法优势第30-31页
        3.2.2 SURF算法原理第31-38页
    3.3 BoW模型的基本原理与实现第38-41页
        3.3.1 BoW模型介绍第38-39页
        3.3.2 BoW模型原理第39-41页
        3.3.3 BoW模型的技术实现第41页
    3.4 药品缺陷识别第41-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 药品缺陷检测系统的实验验证第45-57页
    4.1 实验的方法和流程第45-47页
        4.1.1 样本及评价指标第45-46页
        4.1.2 实验方法第46-47页
    4.2 实验平台搭建与测试第47-52页
        4.2.1 算法实现平台第47-49页
        4.2.2 实验及结果分析第49-52页
    4.3 实车测试第52-56页
    4.4 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第63-65页
致谢第65页

论文共65页,点击 下载论文
上一篇:基于Epiphany多核处理器的人脸检测技术并行化计算的研究
下一篇:动作轨迹识别在舞台表演中的研究与应用