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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,点击这进入下载页面
 
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