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基于机器视觉的丝饼外观缺陷检测系统设计

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基于机器视觉的丝饼外观缺陷检测系统设计
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究背景及意义第9-10页
    1.3 本课题研究现状第10-12页
    1.4 本文章节安排第12-13页
2 研究对象与系统总体方案设计第13-29页
    2.1 丝饼主要缺陷类型第13-14页
    2.2 检测系统的技术要求第14页
    2.3 检测系统硬件平台设计与搭建第14-17页
        2.3.1 系统硬件平台设计方案第15页
        2.3.2 整体硬件平台机械结构第15-17页
    2.4 图像采集部件选型第17-27页
        2.4.1 球积分光源第17-18页
        2.4.2 远心平行光源第18-19页
        2.4.3 弧形光源第19-20页
        2.4.4 “一”字线形激光第20-22页
        2.4.5 镜面反射采集装置第22页
        2.4.6 相机选型第22-24页
        2.4.7 镜头选型第24-27页
    2.5 本章小结第27-29页
3 基于单方向凸包和SVM的丝饼毛羽检测与分类第29-39页
    3.1 卷积核滤波第29-31页
    3.2 图像分割第31页
    3.3 轮廓提取第31-32页
    3.4 单方向凸包检测第32-34页
    3.5 毛羽分类第34-38页
        3.5.1 毛羽图像特征提取第34-35页
        3.5.2 基于SVM的毛羽图像分类第35-38页
    3.6 本章小结第38-39页
4 基于DoG和坐标序列的丝饼表面油污与凹陷检测第39-45页
    4.1 表面油污及圆面凹陷检测第39-41页
        4.1.1 图像预处理第39-40页
        4.1.2 油污及凹陷分割第40-41页
    4.2 弧面凹陷检测第41-44页
        4.2.1 骨架提取第42页
        4.2.2 坐标序列凹陷检测算法第42-44页
    4.3 本章小结第44-45页
5 基于MLP的丝饼纸管颜色识别第45-51页
    5.1 纸管颜色特征提取第45-46页
    5.2 多层感知机颜色识别第46-50页
    5.3 本章小结第50-51页
6 应用软件设计第51-59页
    6.1 开发环境介绍第51-53页
        6.1.1 软件开发环境PyCharm第51页
        6.1.2 图像处理开源库OpenCV第51-52页
        6.1.3 PyQt图形界面设计第52页
        6.1.4 PySQLite数据库第52-53页
    6.2 软件操作界面设计第53-57页
        6.2.1 软件系统结构设计第53-54页
        6.2.2 用户登录界面第51-55页
        6.2.3 检测界面第55-57页
    6.3 本章小结第57-59页
7 总结与展望第59-61页
    7.1 全文总结第59页
    7.2 课题展望第59-61页
参考文献第61-69页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第69-71页
致谢第71页

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