基于机器视觉的甲烷报警仪自动检定方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 甲烷报警仪检定方法与系统设计 | 第15-26页 |
| 2.1 甲烷报警仪的检定 | 第15-17页 |
| 2.1.1 技术要求 | 第15-16页 |
| 2.1.2 检定项目 | 第16-17页 |
| 2.2 甲烷报警仪检定方法 | 第17页 |
| 2.3 检定系统设计 | 第17-25页 |
| 2.3.1 气源及气源标准 | 第18-19页 |
| 2.3.2 主要控制元件及其功能 | 第19-23页 |
| 2.3.3 图像采集装置 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 甲烷报警仪测试数据自动识别方法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 图像采集方法与图像特征分析 | 第27-29页 |
| 3.1.1 被检表数字图像采集方法 | 第27页 |
| 3.1.2 被检表数值图像特征分析 | 第27-28页 |
| 3.1.3 图像获取与识别流程 | 第28-29页 |
| 3.2 数字图像处理算法研究 | 第29-38页 |
| 3.2.1 检测结果数字图像灰度化方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 检测结果数字图像二值化方法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 检测结果图像的字符分割 | 第32-33页 |
| 3.2.4 字符图像增强方法 | 第33-34页 |
| 3.2.5 检测结果小数点的识别与处理方法 | 第34页 |
| 3.2.6 检测结果中数字的自动识别方法 | 第34-37页 |
| 3.2.7 识别结果的自动存储 | 第37-38页 |
| 3.3 图像处理部分软件界面设计 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 软件设计与实现 | 第40-49页 |
| 4.1 检定系统主要控制模块设计 | 第40-41页 |
| 4.2 图像采集与处理模块设计 | 第41-44页 |
| 4.3 数据分析与存档管理模块设计 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
