基于机器视觉的药瓶包装在线检测技术及实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 机器视觉概述 | 第8-9页 |
| 1.2.2 机器视觉的应用 | 第9-11页 |
| 1.2.3 机器视觉检测技术国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 2 相关技术介绍 | 第14-25页 |
| 2.1 编程工具及环境选择 | 第14-15页 |
| 2.2 图像处理技术概述 | 第15页 |
| 2.3 图像噪声 | 第15-18页 |
| 2.3.1 噪声分类 | 第15-16页 |
| 2.3.2 图像去噪 | 第16-18页 |
| 2.4 图像边缘提取 | 第18-20页 |
| 2.4.1 Sobel算子 | 第18-19页 |
| 2.4.2 Canny算子 | 第19-20页 |
| 2.5 图像阈值化处理 | 第20-23页 |
| 2.5.1 OTSU阈值化 | 第20-21页 |
| 2.5.2 固定阈值化 | 第21-22页 |
| 2.5.3 自适应阈值化 | 第22-23页 |
| 2.6 物体检测技术 | 第23-25页 |
| 2.6.1 物体检测技术概述 | 第23页 |
| 2.6.2 faster-rcnn算法概述 | 第23-25页 |
| 3 需求分析 | 第25-33页 |
| 3.1 系统目标 | 第25-26页 |
| 3.2 系统性能需求 | 第26页 |
| 3.3 系统功能需求 | 第26-33页 |
| 3.3.1 自动化需求 | 第26-27页 |
| 3.3.2 图像采集需求 | 第27-28页 |
| 3.3.3 机械气缸控制需求 | 第28页 |
| 3.3.4 标签位置检测需求 | 第28-29页 |
| 3.3.5 标签脏污和褶皱检测需求 | 第29-30页 |
| 3.3.6 标签条码检测需求 | 第30-31页 |
| 3.3.7 人机交互界面需求 | 第31-33页 |
| 4 系统设计 | 第33-42页 |
| 4.1 系统设计原则 | 第33页 |
| 4.2 系统框架设计 | 第33-34页 |
| 4.3 功能模块设计 | 第34-42页 |
| 4.3.1 自动化设计 | 第34页 |
| 4.3.2 图像采集设计 | 第34-37页 |
| 4.3.3 机械气缸控制设计 | 第37页 |
| 4.3.4 标签位置检测设计 | 第37-39页 |
| 4.3.5 标签脏污和褶皱检测设计 | 第39-41页 |
| 4.3.6 标签条码检测设计 | 第41页 |
| 4.3.7 人机交互界面设计 | 第41-42页 |
| 5 系统实现 | 第42-53页 |
| 5.1 系统框架搭建 | 第42页 |
| 5.2 系统工作流程 | 第42-43页 |
| 5.3 功能模块实现 | 第43-53页 |
| 5.3.1 自动化实现 | 第43-44页 |
| 5.3.2 图像采集实现 | 第44-48页 |
| 5.3.3 机械气缸控制实现 | 第48-49页 |
| 5.3.4 标签位置检测实现 | 第49-50页 |
| 5.3.5 标签脏污和褶皱检测实现 | 第50-51页 |
| 5.3.6 标签条码检测实现 | 第51-52页 |
| 5.3.7 人机交互界面实现 | 第52-53页 |
| 6 系统测试 | 第53-57页 |
| 6.1 测试理论 | 第53页 |
| 6.2 功能模块测试 | 第53-57页 |
| 6.2.1 自动化测试 | 第53-54页 |
| 6.2.2 图像采集测试 | 第54页 |
| 6.2.3 机械气缸控制测试 | 第54-55页 |
| 6.2.4 标签位置检测测试 | 第55页 |
| 6.2.5 标签脏污和褶皱检测测试 | 第55-56页 |
| 6.2.6 标签条码检测测试 | 第56页 |
| 6.2.7 人机交互界面测试 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
