图像处理技术在硬胶囊壳表面缺陷快速识别中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 胶囊及胶囊工艺简单介绍 | 第13-14页 |
| 1.2.1 必须检测的缺陷种类 | 第13-14页 |
| 1.2.2 检测精度分析 | 第14页 |
| 1.3 技术目标 | 第14-15页 |
| 1.4 自动胶囊光学检机的研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.5 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.5.1 美国研究现状 | 第16页 |
| 1.5.2 日本研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5.3 国内研究现状 | 第18-20页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第20页 |
| 1.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 图像采集 | 第21-26页 |
| 2.1 采集系统硬件设计 | 第21-22页 |
| 2.2 采集系统软件设计 | 第22-23页 |
| 2.3 高性能工业相机选购 | 第23-24页 |
| 2.3.1 工业相机的介绍 | 第23页 |
| 2.3.2 工业相机的选择 | 第23-24页 |
| 2.4 高性能计算机选购 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 图像预处理 | 第26-34页 |
| 3.1 高斯滤波 | 第26-28页 |
| 3.1.1 高斯滤波原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 高斯滤波设计 | 第27页 |
| 3.1.3 实验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.2 目标感兴趣区域初步设定 | 第28-32页 |
| 3.2.1 二值化分割 | 第28-30页 |
| 3.2.2 目标定位 | 第30-31页 |
| 3.2.3 目标精准提取 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小节 | 第33-34页 |
| 第四章 图像算法理论分析 | 第34-68页 |
| 4.1 胶囊图像分割 | 第34-47页 |
| 4.1.1 图像分割中常用的技术 | 第34-35页 |
| 4.1.2 非均匀多分区图像分割的难点 | 第35-36页 |
| 4.1.3 解决非均匀多分区图像分割的方法 | 第36-47页 |
| 4.2 斑点分析 | 第47-56页 |
| 4.2.1 基于梯度斑点提取 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基于动态分割的斑点提取 | 第49-52页 |
| 4.2.3 基于灰度模式匹配缺陷提取 | 第52-56页 |
| 4.3 相机标定 | 第56-60页 |
| 4.3.1 什么是摄相机标定 | 第56-57页 |
| 4.3.2 传统摄相机标定方法 | 第57-60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 图像软件架构设计 | 第68-74页 |
| 5.1 软件处理流程设计 | 第68-69页 |
| 5.2 图像算法引擎架构 | 第69-73页 |
| 5.2.1 线程单元内部算法架构 | 第70-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
