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基于机器视觉的机械零件检测与识别系统设计

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基于机器视觉的机械零件检测与识别系统设计
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
1 绪论第11-19页
  · 机器视觉第11-14页
    · 机器视觉的概念第11-12页
    · 机器视觉的发展经历第12-13页
    · 机器视觉的现状第13-14页
    · 机器视觉的发展趋势第14页
  · 机器视觉检测技术第14-15页
  · 机器视觉的应用第15-16页
  · 课题的研究内容与意义第16-18页
    · 研究内容第16-17页
    · 研究意义第17-18页
  · 课题涉及的主要领域及技术第18页
  · 本章小结第18-19页
2 数字图像处理与分析基础第19-28页
  · 图像的数字化第19-22页
    · 图像形成模型第19页
    · 图像的数学模型第19-20页
    · 图像的采样第20-22页
    · 图像的量化第22页
  · 图像的增强第22-23页
  · 图像分割技术第23-25页
  · 图像匹配与识别第25-27页
    · 基于匹配的识别技术第25页
    · 统计模式识别第25-26页
    · 模糊模式识别方法第26页
    · 人工神经网络第26-27页
  · 本章小结第27-28页
3 机器视觉检测与识别系统第28-35页
  · 机器视觉检测与识别系统的基本机构第28-29页
  · 系统硬件第29-34页
    · 光源第29-30页
    · 数字相机第30-32页
    · 图像采集卡第32-34页
  · 系统模块化第34页
  · 本章小结第34-35页
4 图像处理算法研究及实现第35-57页
  · 图像增强第35-41页
    · 灰度线性变换第35-38页
    · 直方图变换增强第38-41页
  · 图像去噪第41-48页
    · 领域平均法第42-44页
    · 中值滤波法第44-45页
    · 均值滤波与中值滤波效果的比对第45-46页
    · 图像去噪的其他方法第46-48页
  · 图像分割第48-56页
    · 灰度阈值分割第48-50页
    · 直方图阈值第50-52页
    · 基于边缘检测的图像分割第52-56页
  · 本章小结第56-57页
5 机械零件检测与识别的实现第57-67页
  · 零件形状特征提取及几何参数的计算第57-58页
  · 零件外形尺寸检测与缺陷特征第58-59页
  · BP神经网络第59-62页
    · 前向神经网络模型第59-61页
    · BP学习算法及学习步骤第61-62页
  · BP神经网络应用于机械零件的检测与识别第62-66页
    · 输入层、输出层以及隐含层节点数的确定第62-63页
    · 识别实验结果第63页
    · 系统误差分析第63-64页
    · 软件界面设计第64-66页
  · 本章小结第66-67页
6 总结与展望第67-69页
  · 总结第67页
  · 展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
攻读硕士期间发表的论文第74-75页
附录第75-78页
  图像处理部分参考程序代码第75-78 页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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