基于分类器的液体内微小异物检测技术

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基于分类器的液体内微小异物检测技术

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基于分类器的液体内微小异物检测技术

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 液体中微小异物检测技术国内研究现状	第11-13页
1.2.2 液体中微小异物检测技术国外研究现状	第13-15页
1.3 异物视觉检测方案及检测难点分析	第15-16页
1.4 论文研究内容与结构安排	第16-18页
第二章微小异物检测主要相关技术理论	第18-34页
2.1 机器视觉检测技术	第18-20页
2.2 弱小目标检测技术	第20-22页
2.3 液体中可见异物检测技术	第22-24页
2.4 SVM分类器分类技术	第24-33页
2.4.1 分类方法概述	第24-27页
2.4.2 基于SVM的分类原理	第27-33页
2.4.2.1 线性可分支持向量机	第27-30页
2.4.2.2 线性不可分支持向量机	第30-31页
2.4.2.3 非线性可分支持向量机	第31-33页
2.5 本章小结	第33-34页
第三章实验系统设计与实现	第34-48页
3.1 实验系统方案设计	第34-36页
3.1.1 第一版实验系统方案设计	第34-35页
3.1.2 第二版实验系统方案设计	第35-36页
3.2 光源及照明方案设计	第36-40页
3.2.1 机器视觉光源选择	第36-37页
3.2.2 机器视觉光源照明技术	第37-38页
3.2.3 实验系统照明方式选择	第38-40页
3.3 图像采集装置选型	第40-43页
3.3.1 工业相机选型	第40-41页
3.3.2 工业相机镜头的选择	第41-43页
3.4 系统机电控制	第43-46页
3.4.1 步进电机动作控制	第44-46页
3.4.2 图像采集控制	第46页
3.5 系统工作过程	第46-47页
3.6 本章小结	第47-48页
第四章可见异物检测图像处理算法研究	第48-76页
4.1 引言	第48页
4.2 图像预处理	第48-50页
4.3 图像特征提取	第50-56页
4.3.1 目标形状特征提取	第51-54页
4.3.2 目标灰度特征提取	第54-56页
4.4 分类器算法设计	第56-64页
4.4.1 静止大异物检测算法设计	第57-59页
4.4.2 微小运动异物检测算法设计	第59-64页
4.4.2.1 距离、黑白分类器算法设计	第60-62页
4.4.2.2 SVM分类器算法设计	第62-64页
4.5 SVM分类器参数选择	第64-71页
4.5.1 核函数选择	第64-65页
4.5.2 网格搜索法	第65-67页
4.5.3 基于GA的SVM参数选择	第67-68页
4.5.4 基于PSO的SVM参数选择	第68-71页
4.6 SVM分类器实验结果及结果分析	第71-75页
4.6.1 SVM实验结果	第71-73页
4.6.2 实验结果分析	第73-75页
4.7 本章小结	第75-76页
第五章总结与展望	第76-78页
5.1 全文总结	第76-77页
5.2 课题展望	第77-78页
致谢	第78-79页
参考文献	第79-84页
攻读硕士学位期间取得的成果	第84页

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