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基于图像处理的动态群体鸡蛋污物检测方法研究

摘要第1-4页
 Abstract第4-10页
1 引言第10-14页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·机器视觉及其发展应用第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13页
     ·存在问题第13-14页
   ·研究内容第14页
2 机器视觉系统与数字图像处理技术第14-21页
   ·机器视觉系统第14-17页
     ·光照箱及光源第15-16页
     ·摄像机第16-17页
     ·计算机第17页
     ·背景选取第17页
   ·图像采集卡第17-18页
   ·数字图像处理技术第18-21页
     ·数字图像的表示第18-19页
     ·数字图像处理方法第19页
     ·图像颜色基本原理及模型第19-21页
3 图像的采集第21-25页
   ·试验材料选取第21-22页
   ·鸡蛋图像的采集第22-25页
     ·采集设备第22页
     ·采集方法及实现第22-24页
     ·图像采集功能测试第24-25页
4 图像处理与分析第25-44页
   ·群体鸡蛋图像的分割第25-27页
   ·图像预处理第27-41页
     ·图像的灰度变换第27-28页
     ·图像增强第28-29页
     ·图像平滑消噪第29-32页
     ·图像边缘检测第32-35页
     ·图像分割第35-38页
     ·本文的图像分割方法及连通区域标记第38-41页
   ·鸡蛋图像特征值提取试验及分析第41-44页
     ·鸡蛋脏斑、脏斑面积提取第41-42页
     ·鸡蛋污物试验结果与分析第42-43页
     ·鸡蛋其他相关品质特征检测第43-44页
       ·鸡蛋边界周长第43页
       ·鸡蛋长、短轴计算第43-44页
       ·蛋形指数计算第44页
5 图像处理的软件实现第44-56页
   ·开发环境简介第44-45页
   ·软件结构第45-47页
   ·BMP 位图第47-50页
   ·位图操作 API第50-53页
   ·内存图像数据处理第53-55页
   ·图像的处理操作第55-56页
6 MATLAB 和Visual C++混合编程第56-62页
   ·MATLAB 与Visual C++混合编程方法概述第56-58页
   ·本文 MATLAB 和 Visual C++混合编程的方法及实现第58-62页
7 结论与讨论第62-64页
   ·结论第62-63页
   ·讨论第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
作者简介第68页

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