| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 胶囊瑕疵检测的国内外现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 胶囊瑕疵检测的国外现状 | 第9页 |
| 1.2.2 胶囊瑕疵检测的国内现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文结构和主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 胶囊瑕疵检测平台简介 | 第12-16页 |
| 2.1 胶囊瑕疵检测平台的总体方案 | 第13-14页 |
| 2.2 胶囊瑕疵检测平台的硬件简介 | 第14-15页 |
| 2.3 胶囊瑕疵检测平台的软件简介 | 第15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第3章 基于灰度图像的胶囊表面瑕疵检测 | 第16-41页 |
| 3.1 图像预处理 | 第16-17页 |
| 3.2 基于 Canny 边缘检测的清晰边缘瑕疵检测 | 第17-29页 |
| 3.2.1 图像边缘介绍 | 第18页 |
| 3.2.2 微分算子法 | 第18-20页 |
| 3.2.3 传统 Canny 边缘检测 | 第20-22页 |
| 3.2.4 改进的 Canny 阈值选取 | 第22-23页 |
| 3.2.5 图像分割理论 | 第23-25页 |
| 3.2.6 基于 Otsu 和边缘点的分割算法 | 第25-29页 |
| 3.2.7 胶囊瑕疵特征的计算 | 第29页 |
| 3.3 基于 BP 神经网络的模糊边缘瑕疵检测 | 第29-40页 |
| 3.3.1 具有模糊边缘的瑕疵介绍 | 第30页 |
| 3.3.2 图像特征提取 | 第30-32页 |
| 3.3.3 数据归一化 | 第32-35页 |
| 3.3.4 基于 BP 神经网络的胶囊瑕疵识别 | 第35-38页 |
| 3.3.5 实验及结果分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于彩色图像的异色胶囊检测 | 第41-52页 |
| 4.1 异色胶囊检测模块概述 | 第41-42页 |
| 4.1.1 异色胶囊检测模块组成 | 第41-42页 |
| 4.1.2 标准胶囊颜色标定 | 第42页 |
| 4.2 颜色空间简介 | 第42-46页 |
| 4.2.1 RGB 颜色空间 | 第43-44页 |
| 4.2.2 HSV 颜色空间 | 第44-45页 |
| 4.2.3 RGB 与 HSV 颜色空间转换 | 第45-46页 |
| 4.3 基于 RGB 和 HSV 颜色空间的异色胶囊检测 | 第46-51页 |
| 4.3.1 基于 RGB 的图像分割 | 第46-48页 |
| 4.3.2 RGB 分量值的获取 | 第48-49页 |
| 4.3.3 基于 HSV 的色差计算 | 第49-50页 |
| 4.3.4 颜色比较 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59页 |