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基于机器视觉的药瓶封装缺陷检测系统研究

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基于机器视觉的药瓶封装缺陷检测系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.1.1 课题研究背景第11页
    1.1.2 课题研究意义第11-12页
  1.2 机器视觉检测综述第12-16页
    1.2.1 机器视觉检测的概念第12-13页
    1.2.2 机器视觉检测技术的应用第13-14页
    1.2.3 玻璃瓶视觉检测国内外研究现状分析第14-15页
    1.2.4 本文机器视觉检测技术面临的挑战第15-16页
  1.3 本文主要研究内容和结构安排第16-19页
    1.3.1 本文主要研究内容第16页
    1.3.2 本文结构安排第16-19页
第2章 检测系统的总体设计第19-27页
  2.1 系统设计的技术要求第19页
  2.2 系统总体设计框架第19-21页
  2.3 运动模拟试验平台第21页
  2.4 照明系统设计第21-24页
    2.4.1 照明环境的选择第22页
    2.4.2 照明方式的选择第22-23页
    2.4.3 光源类型的选择第23-24页
  2.5 采集设备选择第24-26页
  2.6 本章小结第26-27页
第3章 药瓶图像检测算法研究第27-49页
  3.1 数字图像技术概述第27-28页
  3.2 药瓶检测算法总体流程第28页
  3.3 图像的预处理第28-34页
    3.3.1 药瓶图像灰度化处理第29页
    3.3.2 图像去噪第29-34页
  3.4 药瓶图像的增强第34-39页
    3.4.1 灰度直方图第34-35页
    3.4.2 灰度变换增强第35-36页
    3.4.3 直方图均衡化增强第36-39页
  3.5 药瓶图像的分割第39-45页
    3.5.1 图像分割的定义第39-40页
    3.5.2 基于阈值的图像分割第40-44页
    3.5.3 图像分割技术选择第44-45页
  3.6 药瓶图像形态学处理第45-48页
    3.6.1 腐蚀与膨胀第45-46页
    3.6.2 开运算与闭运算第46-48页
    3.6.3 形态学方案的确定第48页
  3.7 本章小结第48-49页
第4章 药瓶封装缺陷识别和误差分析第49-63页
  4.1 药瓶边界提取第49-52页
    4.1.1 链码表示法第49-50页
    4.1.2 药瓶边界的提取第50-52页
  4.2 药瓶形状特征的测量第52-54页
    4.2.1 药瓶目标图像特征的描述第52-53页
    4.2.2 药瓶几何特征的测量第53-54页
  4.3 药瓶封装缺陷识别第54-57页
    4.3.1 基于模板匹配的药瓶封装缺陷分类识别第54-56页
    4.3.2 实验及结果分析第56-57页
  4.4 缺陷识别方案的改进第57-60页
    4.4.1 改进后的缺陷识别流程第57-58页
    4.4.2 药瓶图像的配准和差影运算第58-59页
    4.4.3 实验及结果分析第59-60页
  4.5 检测系统误差分析第60-62页
    4.5.1 影响系统误差的主要因素第60-61页
    4.5.2 降低系统误差采取的措施第61-62页
  4.6 本章小结第62-63页
第5章 系统软件的设计第63-73页
  5.1 系统编程语言的选择第63页
  5.2 图形用户界面(GUI)技术简介第63-66页
    5.2.1 MATLAB图形用户界面(GUI)设计技术第63-65页
    5.2.2 图形用户界面的设计原则和步骤第65-66页
  5.3 药瓶检测软件设计第66-71页
    5.3.1 药瓶检测软件总体框架第66-68页
    5.3.2 用户登录模块第68-69页
    5.3.3 文件管理模块第69-70页
    5.3.4 图像处理模块第70-71页
    5.3.5 参数设置模块第71页
    5.3.6 其它辅助模块第71页
  5.4 本章小结第71-73页
第6章 总结与展望第73-75页
  6.1 课题研究总结第73-74页
  6.2 课题展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
攻读硕士期间发表的论文第81页

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