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基于机器视觉的PET瓶盖缺陷在线检测技术研究

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基于机器视觉的PET瓶盖缺陷在线检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
CONTENTS第10-13页
第一章 绪论第13-18页
  1.1 课题背景及研究意义第14页
  1.2 国内外研究动态第14-16页
  1.3 PET瓶盖质量缺陷详分类第16页
  1.4 本文主要内容第16-17页
  1.5 本章小结第17-18页
第二章 图像采集系统设计第18-29页
  2.1 视觉系统的构成第18-19页
  2.2 采集硬件的选型第19-26页
    2.2.1 工业相机选型第19-20页
    2.2.2 镜头的参数选择第20-22页
    2.2.3 镜头与摄像机CCD尺寸的关系第22-23页
    2.2.4 光源选购第23-25页
    2.2.5 编码器的选择第25-26页
  2.3 工控机的选型第26页
  2.4 整个系统硬件设计第26-27页
  2.5 采集系统软件设计第27-28页
  2.6 本章总结第28-29页
第三章 图像预处理及匹配定位第29-36页
  3.1 噪声预处理第29-30页
    3.1.1 均值滤波算法第29页
    3.1.2 中值滤波算法第29页
    3.1.3 两种滤波算法效果第29-30页
  3.2 图像匹配定位第30-34页
    3.2.1 基于形状的匹配方法第30-31页
    3.2.2 基于灰度值的匹配方法第31-34页
  3.3 寻找瓶盖边缘第34-35页
    3.3.1 全局阈值提取法第35页
    3.3.2 局部阈值提取法第35页
  3.4 本章总结第35-36页
第四章 飞边缺陷处理分析第36-39页
  4.1 阈值分割法进行飞边缺陷分析第36页
  4.2 定位排查法消除飞边检测干扰第36-38页
  4.3 本章总结第38-39页
第五章 彩色空间及异色瓶盖分析第39-45页
  5.1 标准瓶盖颜色标定第39-40页
  5.2 RGB颜色空间第40-41页
  5.3 HSV颜色空间第41-42页
  5.4 RGB与HSV颜色空间转换第42-43页
  5.5 基于RGB和HSV颜色空间的异色瓶盖检测第43-44页
  5.6 黑点处理第44页
  5.7 本章总结第44-45页
第六章 缺胶缺陷处理分析第45-48页
  6.1 缺胶图像的采集第45页
  6.2 缺胶算法实现第45-47页
  6.3 本章总结第47-48页
第七章 检测架构设计和系统编程实现第48-54页
  7.1 Halcon图像处理函数库介绍第48-49页
  7.2 瓶盖缺陷检测处理流程第49-50页
  7.3 检测算法设计流程第50-52页
    7.3.1 匹配定位算法设计第50页
    7.3.2 边缘检测算法设计第50-51页
    7.3.3 飞边处理算法设计第51页
    7.3.4 缺胶处理算法设计第51-52页
  7.4 软件处理结果分析第52-53页
  7.5 本章小结第53-54页
总结与展望第54-56页
参考文献第56-59页
攻读学位期间发表论文及成果第59-61页
致谢第61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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