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基于机器视觉的洗涤清洁度判识

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 17:44:19
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基于机器视觉的洗涤清洁度判识【摘要】:机器视觉技术经过数十年的发展已经成为工业自动化领域的研究热点。图像测量和图像识别正在工业在线检测方面发挥着越来越重要的作用。本文主要针对洗涤方

【摘要】: 机器视觉技术经过数十年的发展已经成为工业自动化领域的研究热点。图像测量和图像识别正在工业在线检测方面发挥着越来越重要的作用。 本文主要针对洗涤方面清洁度判定问题,完成了判定系统的硬件和软件设计工作。其中包括洗涤污水图像动态采集系统的设计;洗涤污水清洁度判定算法设计与软件实现;清洁度等级标定和判定结果输出三大部分的工作。 本文针对洗涤污水图像,系统介绍了图像处理的部分理论,并重点针对本系统采集到的图像进行了处理算法设计;同时通过切实的实验,分析了不同光源和照明方式对采集到的洗涤污水图像质量的影响。采集到洗涤污水图像后,首先要对图像进行预处理,包括图像的噪声滤除,腐蚀和膨胀等处理;之后对图像进行分割和算法设计;最后根据分割图像中水管边缘点坐标截取图像,对截取到的洗涤污水图像做了两种清洁度判定实验方法,分别对清洁度等级进行了标定,给出了具体的实验结论。 通过大量的实验,结果表明本文的洗涤清洁度判定算法是准确高效的,判定系统有着很好的稳定性和较高的识别率。 【关键词】:机器视觉 图像处理 图像分割 洗涤清洁度 判定
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 第一章 绪论11-16
  • 1.1 机器视觉理论综述11-12
  • 1.2 机器视觉研究现状12-13
  • 1.3 机器视觉应用13-14
  • 1.4 课题的背景和课题的任务14-16
  • 1.4.1 国内外现状14-15
  • 1.4.2 本课题研究内容15-16
  • 第二章 图像处理基础知识概述16-25
  • 2.1 图像的数字化16-18
  • 2.2 图像的膨胀和腐蚀18
  • 2.3 图像的二值化18-19
  • 2.4 图像灰度直方图19-20
  • 2.5 大小归一化处理20-21
  • 2.6 图像增强21-23
  • 2.7 图像分割23-25
  • 第三章 洗涤清洁度判识系统的构成25-37
  • 3.1 洗涤清洁度判定系统构成25-26
  • 3.2 光照箱与光源26-28
  • 3.3 CCD摄像机28-32
  • 3.3.1 CCD的工作方式29
  • 3.3.2 CCD摄像机的选择29-31
  • 3.3.3 本系统CCD摄像机和镜头的选择31-32
  • 3.4 图像采集卡32-35
  • 3.5 本判定系统的总体设计35-37
  • 第四章 洗涤污水图像预处理与图像分割算法37-48
  • 4.1 洗涤污水图像的采集37
  • 4.2 洗涤污水图像的预处理37-40
  • 4.3 洗涤污水图像的膨胀和腐蚀40-44
  • 4.4 洗涤污水图像的分割44-46
  • 4.5 洗涤污水图像截取46-48
  • 第五章 洗涤清洁度判定方法及实现48-56
  • 5.1 洗涤清洁度判定方法一和清洁度等级标定48-51
  • 5.2 洗涤清洁度判定方法二和清洁度等级标定51-54
  • 5.3 洗涤清洁度判定系统软件实现54-56
  • 第六章 总结与展望56-57
  • 6.1 全文总结56
  • 6.2 展望56-57
  • 参考文献57-60
  • 发表论文60


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