基于图像处理的珍珠质量检测系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9-14页 |
| ·珍珠质量检测系统概述 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-13页 |
| ·国内外发展状况 | 第13-14页 |
| ·技术难点 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 系统结构 | 第17-30页 |
| ·系统组成和工作原理 | 第17-18页 |
| ·硬件结构 | 第18-24页 |
| ·照明系统 | 第18-20页 |
| ·触发设备 | 第20页 |
| ·图像采集设备 | 第20-22页 |
| ·控制盒 | 第22-23页 |
| ·IO卡 | 第23-24页 |
| ·软件结构 | 第24-29页 |
| ·检测系统 | 第24-28页 |
| ·硬件交互 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 螺纹检测 | 第30-47页 |
| ·图像缩放 | 第31-33页 |
| ·二值化 | 第33-39页 |
| ·二值化原理 | 第34-35页 |
| ·最大类间方差法 | 第35页 |
| ·基于LoG算子的二值化 | 第35-36页 |
| ·选取阀值 | 第36-39页 |
| ·螺纹分析 | 第39-45页 |
| ·基于方向统计的螺纹分析 | 第39-40页 |
| ·基于包围盒的螺纹分析 | 第40-43页 |
| ·两种方法的结合 | 第43-44页 |
| ·非连续螺纹的检测 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于SVM分类器的颜色识别 | 第47-63页 |
| ·支持向量机原理 | 第47-57页 |
| ·线性分类 | 第47-50页 |
| ·非线性分类 | 第50-51页 |
| ·软间隔 | 第51-53页 |
| ·核函数 | 第53-55页 |
| ·序贯最小优化算法 | 第55-57页 |
| ·基于支持向量机的颜色分类 | 第57-61页 |
| ·特征提取 | 第58-59页 |
| ·训练样本分类 | 第59-61页 |
| ·训练识别 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 结论 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
