基于图像处理技术的纸张表面缺陷在线检测系统设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文的研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·选题意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外发展现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·数字图像处理技术 | 第14页 |
| ·软件技术 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 纸病特点和检测系统的总体方案 | 第17-29页 |
| ·主要纸病及特点 | 第17-19页 |
| ·纸病识别系统所采用的技术 | 第19-22页 |
| ·机器视觉技术 | 第19-20页 |
| ·图像处理技术 | 第20-22页 |
| ·纸病检测原理 | 第22-23页 |
| ·纸病检测软件系统设计与测试 | 第23-25页 |
| ·软件设计实现 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 纸病检测系统硬件环境设计 | 第29-37页 |
| ·光源系统 | 第29-31页 |
| ·照明技术 | 第29页 |
| ·照射光的种类 | 第29-30页 |
| ·三类照明技术 | 第30页 |
| ·选择光源因素 | 第30页 |
| ·光源的种类及其优势 | 第30-31页 |
| ·选择光源 | 第31页 |
| ·图像采集系统 | 第31-35页 |
| ·高速相机和镜头 | 第32-33页 |
| ·采集卡 | 第33-35页 |
| ·编码器 | 第35页 |
| ·系统工具的选取 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 纸病检测系统的改进算法 | 第37-51页 |
| ·纸病检测算法介绍 | 第37-38页 |
| ·噪声 | 第38-40页 |
| ·图像分割方法 | 第40-43页 |
| ·阈值分割 | 第40-42页 |
| ·边缘检测 | 第42-43页 |
| ·图像分割算法 | 第43页 |
| ·改进的阈值选取方法在纸病图像分割中的应用 | 第43-49页 |
| ·典型算法分块处理原理及实验结果 | 第44-47页 |
| ·改进的方法及实验结果 | 第47-49页 |
| ·实验结果 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 纸病检测系统的软件实现 | 第51-67页 |
| ·开发环境与技术方案 | 第51-54页 |
| ·编译环境 | 第51页 |
| ·软件技术方案 | 第51-52页 |
| ·相机类库介绍 | 第52-54页 |
| ·纸病在线检测系统软件功能 | 第54-57页 |
| ·软件设计依据 | 第54页 |
| ·软件功能说明 | 第54-55页 |
| ·软件架构 | 第55-57页 |
| ·纸病在线检测系统软件子模块 | 第57-63页 |
| ·图像数据采集 | 第57页 |
| ·纸病图像数据处理 | 第57-58页 |
| ·纸病图像数据库 | 第58-60页 |
| ·软件界面部分 | 第60-63页 |
| ·系统界面部分设计 | 第63-65页 |
| ·系统调试 | 第64页 |
| ·检测结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历 | 第75页 |
