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基于图像识别的汽车安全气囊轮廓尺寸检测系统研究

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基于图像识别的汽车安全气囊轮廓尺寸检测系统研究
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-7页
第一章 绪论第7-17页
  · 课题的研究背景及意义第7-8页
    · 课题的研究背景第7-8页
    · 课题的研究意义第8页
  · 汽车安全气囊基础概述第8-11页
    · 安全气囊的工作原理第9页
    · 安全气囊系统组成第9-10页
    · 汽车安全气囊技术的发展和应用第10-11页
  · 图像识别技术第11-14页
    · 机器视觉第11-13页
    · 机器视觉技术的发展第13页
    · 机器视觉技术的应用第13-14页
  · 六西格玛管理流程第14-15页
  · 论文的结构和研究内容第15-17页
第二章 安全气囊生产过程质量管理第17-21页
  · 生产过程质量控制理论分析第17页
  · 安全气囊生产线实验设备第17-18页
  · 安全气囊生产工艺流程第18-19页
  · 安全气囊质量诊断与质量追溯第19页
  · 六西格玛在气囊生产过程中的应用第19-20页
  · 本章小结第20-21页
第三章 汽车安全气囊轮廓尺寸检测系统设计第21-29页
  · 气囊检测系统原理第21-22页
  · 气囊检测系统的组成第22-23页
  · 气囊检测系统的结构设计第23-27页
    · 光路系统的设计第23-24页
    · CCD摄像机的选取第24-25页
    · 图像采集卡第25页
    · 视觉处理PC平台第25-26页
    · 固定架工作台第26-27页
  · 摄像机标定第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第四章 基于图像识别的汽车安全气囊轮廓尺寸检测技术第29-45页
  · 气囊图像的采集第29-31页
  · 气囊图像的预处理第31-35页
    · 灰度变换第31-32页
    · 图像的平滑第32-33页
    · 图像的锐化第33-34页
    · 图像的二值化第34-35页
  · 气囊图像特征提取第35-39页
    · Canny边缘检测算法第36-38页
    · 基于熵的图像分块边缘检测算法第38-39页
  · 气囊图像的匹配第39-41页
    · 归一化积相关(NCC)的模板匹配算法第39-40页
    · 基于差分求和的NCC模板匹配改进算法第40页
    · 基于多模板匹配的NCC改进算法第40-41页
  · 检测试验及效果分析第41-43页
  · 本章小结第43-45页
第五章 总结与展望第45-47页
  · 全文总结第45-46页
  · 前景展望第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-51页
作者简介第51页
攻读硕士学位期间研究成果第51-52页

本篇论文共52页,点击这进入下载页面
 
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