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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,
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。
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