基于机器视觉的水位监控系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| ·研究的背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外机器视觉的研究现状 | 第15-19页 |
| ·机器视觉简介 | 第15-16页 |
| ·机器视觉的研究现状 | 第16-19页 |
| ·常用水位检测控制的方法 | 第19-20页 |
| ·本文的主要内容 | 第20-21页 |
| 2 机器视觉系统 | 第21-31页 |
| ·机器视觉系统的构成 | 第21-22页 |
| ·机器视觉系统硬件的设计 | 第22-24页 |
| ·机器视觉系统的分析及设计 | 第24-26页 |
| ·监控系统结构设计 | 第24-25页 |
| ·水位图像采集设计 | 第25-26页 |
| ·系统中软件的设计分析 | 第26页 |
| ·摄像机透视投影模型 | 第26-30页 |
| ·坐标系分析 | 第26-29页 |
| ·线形模型 | 第29-30页 |
| ·非线性模型 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 机器视觉中的图像处理 | 第31-57页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·图像与矩阵 | 第31-34页 |
| ·BMP文件 | 第32页 |
| ·图像的矩阵形式 | 第32-34页 |
| ·机器视觉中的图像预处理 | 第34-38页 |
| ·水位图像灰度化 | 第34-35页 |
| ·灰度直方图 | 第35-38页 |
| ·机器视觉中的图像滤波 | 第38-42页 |
| ·滤波的分类 | 第38-40页 |
| ·中值滤波简介 | 第40-41页 |
| ·中值滤波的特性 | 第41-42页 |
| ·机器视觉中的图像分割 | 第42-48页 |
| ·图像分割简介 | 第43-44页 |
| ·阈值法分割 | 第44-47页 |
| ·区域生长法 | 第47-48页 |
| ·机器视觉中的图像边缘检测 | 第48-56页 |
| ·图像边缘定义 | 第49页 |
| ·边缘检测分析 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 信息融合与模糊控制 | 第57-74页 |
| ·多传感器信息融合 | 第57-63页 |
| ·信息融合的概念 | 第57-59页 |
| ·信息融合的层次 | 第59-61页 |
| ·信息融合系统的设计 | 第61-63页 |
| ·模糊控制理论 | 第63-71页 |
| ·模糊控制的优点 | 第64页 |
| ·模糊控制的组成 | 第64-66页 |
| ·模糊控制的原理 | 第66页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第66-71页 |
| ·PID参数自整定模糊控制器的设计 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 水位监控试验及分析 | 第74-82页 |
| ·水位监控的分析 | 第74-75页 |
| ·水位监控的软件设计 | 第75-78页 |
| ·图像处理软件的设计 | 第75-77页 |
| ·控制子程序的设计 | 第77-78页 |
| ·通信系统的设计 | 第78页 |
| ·水位监控系统硬件的选择 | 第78-79页 |
| ·试验的仿真及分析 | 第79-81页 |
| ·系统的运行界面 | 第79页 |
| ·试验结果及分析 | 第79-81页 |
| ·本章小节 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 附录1:攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第89页 |
