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基于机器视觉的罐盖缺陷检测
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基于机器视觉的罐盖缺陷检测
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-14页
1 绪论第14-19页
　　· 课题研究的背景第14页
　　· 课题研究的意义第14-15页
　　· 国内外研究现状介绍第15-17页
　　　　· 机器视觉在罐盖检测及相关的应用第15-17页
　　　　· 罐盖检测目前存存如下问题第17页
　　· 论文主要内容及结构安排第17-19页
2 罐盖缺陷检测算法的研究第19-35页
　　· 罐盖图像预处理流程第19-22页
　　　　· 形态学变换第20页
　　　　· 图像滤波第20页
　　　　· 均值滤波第20-21页
　　　　· 图像分割第21-22页
　　· 罐盖中心的提取第22-31页
　　　　· Hough变换处理圆第23-24页
　　　　· 最小二乘法处理圆第24-25页
　　　　· 基于遗传算法和非线性规划处理圆度误差第25-29页
　　　　· 四种定位圆心半径方法对比第29-31页
　　· 缺陷区域的提取与分离第31-32页
　　· 罐盖各区域缺陷检测第32-33页
　　　　· 外径检测第32页
　　　　· 内圆检测第32页
　　　　· 注胶区域检测第32-33页
　　· 实验结果与分析第33-35页
3 金属罐盖的机器学习分类算法研究第35-46页
　　· 本章引论第35-36页
　　· 模式识别与神经网络第36-39页
　　　　· 常用的模式识别法第36页
　　　　· 单隐含层前馈神经网络第36-37页
　　　　· 单隐含层前馈神经网络的传统学习算法第37-39页
　　　　· BP神经网络缺点第39页
　　· 极限学习机理论第39-40页
　　· 罐盖缺陷分类器特征选择第40-43页
　　　　· 形态特征第41页
　　　　· 空域纹理特征第41-42页
　　　　· 频域纹理特征第42页
　　　　· 机器学习特征提取第42-43页
　　· 实验仿真与分析第43-46页
4 罐盖缺陷检测系统软件的设计第46-50页
　　· 软件结构设计第46-48页
　　· 具体实现第48页
　　· 本章小结第48-50页
5 总结与展望第50-52页
　　· 总结第50页
　　· 展望第50-52页
参考文献第52-55页
作者简历第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。
 
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