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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
本篇论文共
81
页,
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。
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