钢坯识别光电控制系统
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第12-13页 |
| 1.3 钢坯识别系统相机的介绍 | 第13-14页 |
| 1.4 钢坯识别挑战性问题 | 第14-15页 |
| 1.5 主要内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 轧机生产线上的光电采集系统 | 第17-23页 |
| 2.1 钢坯信息到位检测装置 | 第17-19页 |
| 2.1.1 红外光电传感器的选择 | 第17-19页 |
| 2.1.2 7805 稳压器 | 第19页 |
| 2.2 钢坯识别系统介绍 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-23页 |
| 第3章 钢坯图像预处理 | 第23-33页 |
| 3.1 直方图归一化 | 第23-25页 |
| 3.2 钢坯图像增强算法 | 第25-29页 |
| 3.2.1 空间域图像增强 | 第26-27页 |
| 3.2.2 钢坯图像的滤波处理 | 第27-29页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 钢坯图像识别算法及改进 | 第33-55页 |
| 4.1 基于梯度算子法的边缘检测 | 第33-36页 |
| 4.2 钢坯字符定位算法研究 | 第36-38页 |
| 4.3 钢坯字符的倾斜校正处理 | 第38-39页 |
| 4.4 基于标记的连通域去除假性目标 | 第39-41页 |
| 4.5 基于统计判别的多粘连字符切分 | 第41-45页 |
| 4.6 拓扑变换 | 第45-48页 |
| 4.6.1 钢坯图像的膨胀处理 | 第45-47页 |
| 4.6.2 钢坯字符图像的细化处理 | 第47-48页 |
| 4.7 钢坯字符识别算法研究及改进 | 第48-53页 |
| 4.7.1 基于特征统计的字符识别 | 第49-51页 |
| 4.7.2 基于特征统计与区域模板匹配的识别算法 | 第51-53页 |
| 4.8 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
