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图像处理技术在硬胶囊壳表面缺陷快速识别中的应用
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图像处理技术在硬胶囊壳表面缺陷快速识别中的应用
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13-21页
1.1 引言
第13页
1.2 胶囊及胶囊工艺简单介绍
第13-14页
1.2.1 必须检测的缺陷种类
第13-14页
1.2.2 检测精度分析
第14页
1.3 技术目标
第14-15页
1.4 自动胶囊光学检机的研究背景与意义
第15-16页
1.4.1 研究背景
第15-16页
1.4.2 研究意义
第16页
1.5 国内外研究现状
第16-20页
1.5.1 美国研究现状
第16页
1.5.2 日本研究现状
第16-18页
1.5.3 国内研究现状
第18-20页
1.6 本文的组织结构
第20页
1.7 本章小结
第20-21页
第二章 图像采集
第21-26页
2.1 采集系统硬件设计
第21-22页
2.2 采集系统软件设计
第22-23页
2.3 高性能工业相机选购
第23-24页
2.3.1 工业相机的介绍
第23页
2.3.2 工业相机的选择
第23-24页
2.4 高性能计算机选购
第24页
2.5 本章小结
第24-26页
第三章 图像预处理
第26-34页
3.1 高斯滤波
第26-28页
3.1.1 高斯滤波原理
第26-27页
3.1.2 高斯滤波设计
第27页
3.1.3 实验结果分析
第27-28页
3.2 目标感兴趣区域初步设定
第28-32页
3.2.1 二值化分割
第28-30页
3.2.2 目标定位
第30-31页
3.2.3 目标精准提取
第31-32页
3.3 实验结果与分析
第32-33页
3.4 本章小节
第33-34页
第四章 图像算法理论分析
第34-68页
4.1 胶囊图像分割
第34-47页
4.1.1 图像分割中常用的技术
第34-35页
4.1.2 非均匀多分区图像分割的难点
第35-36页
4.1.3 解决非均匀多分区图像分割的方法
第36-47页
4.2 斑点分析
第47-56页
4.2.1 基于梯度斑点提取
第47-49页
4.2.2 基于动态分割的斑点提取
第49-52页
4.2.3 基于灰度模式匹配缺陷提取
第52-56页
4.3 相机标定
第56-60页
4.3.1 什么是摄相机标定
第56-57页
4.3.2 传统摄相机标定方法
第57-60页
4.4 实验结果与分析
第60-67页
4.5 本章小结
第67-68页
第五章 图像软件架构设计
第68-74页
5.1 软件处理流程设计
第68-69页
5.2 图像算法引擎架构
第69-73页
5.2.1 线程单元内部算法架构
第70-73页
5.3 本章小结
第73-74页
总结与展望
第74-76页
参考文献
第76-79页
攻读硕士学位期间发表的论文
第79-81页
致谢
第81页
本篇论文共
81
页,
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。
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