基于机器视觉的检测识别系统研究及应用
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
·机器视觉系统的发展概况及现状 | 第10-11页 |
·机器视觉系统简介 | 第10-11页 |
·机器视觉系统特点 | 第11页 |
·机器视觉系统在工业检测中的应用 | 第11页 |
·图像处理与图像识别 | 第11-13页 |
·图像分割 | 第12页 |
·图像识别 | 第12-13页 |
·论文的选题,研究内容及意义 | 第13-15页 |
·论文选题及研究内容 | 第13页 |
·课题研究的意义 | 第13-14页 |
·论文的组织结构 | 第14-15页 |
第二章 系统总体结构设计 | 第15-31页 |
·方便面生产过程简介 | 第15-17页 |
·方便面面饼及调味包 | 第17页 |
·识别系统设计要求 | 第17页 |
·系统总体设计 | 第17-23页 |
·设计思路 | 第17-18页 |
·难点分析 | 第18-19页 |
·生产线上相机布置 | 第19-22页 |
·处理控制网络初步方案 | 第22-23页 |
·硬件系统设计 | 第23-29页 |
·硬件系统设计要求及设计分析 | 第23页 |
·硬件系统总体结构 | 第23-24页 |
·摄相机 | 第24-25页 |
·光学镜头 | 第25-26页 |
·光源照明 | 第26-27页 |
·PC 处理控制系统与图像采集 | 第27-29页 |
·软件系统及算法研究方向 | 第29-30页 |
·软件仿真及实现平台 | 第29-30页 |
·调味包识别算法的研究方向 | 第30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于HSI 颜色模型的特征分类识别算法 | 第31-60页 |
·颜色模型 | 第31页 |
·RGB 与HSI 颜色模型 | 第31-36页 |
·RGB 颜色模型 | 第31-32页 |
·HSI 颜色模型 | 第32-34页 |
·亮度对RGB 及HSI 的影响 | 第34-35页 |
·HSI 的优势 | 第35-36页 |
·RGB 转HSI | 第36页 |
·基于HSI 颜色模型的特征分类算法 | 第36-48页 |
·识别对像分析 | 第36-37页 |
·特征HS 值及特征点 | 第37-40页 |
·颜色特征分类算法的基本思想 | 第40-41页 |
·算法流程 | 第41-48页 |
·阈值分析 | 第48-59页 |
·调味包特征HS 值判定阈值 | 第48-53页 |
·调味包有效特征点判定阈值 | 第53-55页 |
·调味包的全局判定阈值 | 第55-59页 |
·算法总结 | 第59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第四章 基于调味包标记识别的算法 | 第60-70页 |
·标记识别的基本思想 | 第60-61页 |
·标记识别算法流程图 | 第61页 |
·标记算法详细流程 | 第61-68页 |
·读取图像信息 | 第61页 |
·彩图转换成灰度图 | 第61-62页 |
·图像二值化 | 第62-63页 |
·图像滤波 | 第63-64页 |
·膨胀处理 | 第64-65页 |
·按面积除去黑斑 | 第65页 |
·按形状除去黑斑 | 第65-68页 |
·对称处理 | 第68页 |
·算法总结 | 第68-69页 |
·本章小节 | 第69-70页 |
第五章 调味包检测识别系统软件设计及测试 | 第70-82页 |
·编程语言及开发平台 | 第70-71页 |
·软件系统结构及流程图 | 第71-76页 |
·软件系统组成 | 第71-72页 |
·软件界面介绍 | 第72-73页 |
·软件系统及模块流程图 | 第73-76页 |
·系统测试 | 第76-80页 |
·实验室静态测试 | 第76-78页 |
·生产流水线动态测试 | 第78-79页 |
·软件实时性测试及优化 | 第79-80页 |
·系统不足与改进 | 第80-81页 |
·系统不足 | 第80页 |
·系统改进 | 第80-81页 |
·本章小节 | 第81-82页 |
第六章 总结与展望 | 第82-83页 |
·工作总结 | 第82页 |
·工作展望 | 第82-83页 |
致谢 | 第83-84页 |
参考文献 | 第84-87页 |
攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |
附录 | 第88-96页 |