机器视觉论文：机器视觉图像处理二维Otsu 神经网络

机器视觉论文：机器视觉图像处理二维Otsu 神经网络机器视觉论文：机器视觉图像处理二维Otsu 神经网络机器视觉论文:复杂背景环境下工件缺陷的特征提取【中文摘要】工件缺陷的特征提取是工件质量检测的重要内容。将机器视觉技术应用到工业生产中,提出一种适用于工业领域的高效检测算法,能够解决传统人工检测速度慢、效率低、漏检率高等问题。本文主要做了以下几个方面的工作:1、提出了系统的总体设计方案, 搭建了实验平台。2、对工件的图像处理算法进行了深入研究。分析对比各种图像处理算法,选取中值滤波滤除工件图像中的噪声,具有方法简单,显著提高图像信噪比的优点;采...

机器视觉论文：机器视觉图像处理二维Otsu 神经网络机器视觉论文:复杂背景环境下工件缺陷的特征提取【中文摘要】工件缺陷的特征提取是工件质量检测的重要内容。将机器视觉技术应用到工业生产中,提出一种适用于工业领域的高效检测算法,能够解决传统人工检测速度慢、效率低、漏检率高等问题。本文主要做了以下几个方面的工作:1、提出了系统的总体设计方案 , 搭建了实验平台。2、对工件的图像处理算法进行了深入研究。分析对比各种图像处理算法,选取中值滤波滤除工件图像中的噪声,具有方法简单,显著提高图像信噪比的优点;采用改进的二维OTSU和数学形态学相结合的方式,对图像进行边缘提取,具有很强的抗噪性。3、采用基于遗传BP神经网络算法对工件缺陷进行识别,此算法具有识别正确率高、运算速度快、可靠性好等优点,克服了传统BP神经网络容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺点。4、对检测系统的误差进行分析,提出了减小误差的有效方法。【英文摘要】The feature extraction of workpiece defect is an important content of the workpiece quality testing. We propose a suitable and efficient detection algorithm on the basis of machine vision technology applied to industrial production,dealing with the problems of low speed, inefficiency and high missed detectable rate of workpiece. The following aspects have been studied and discussed:Firstly, propose the design of overall system and build an experimental platform.Secondly, study of image processing al... 【关键词】机器视觉图像处理二维Otsu 神经网络【英文关键词】Machine vision Image processing Two-dimensional Otsu Neural Network 【目录】复杂背景环境下工件缺陷的特征提取摘要 5-6 ABSTRACT 6 致谢 7-11 插图清单 11-12 表格清单 12-13 第一章前言 13-19 1.1 机器视觉的概述 13-16 1.1.1 机器视觉的定义及特点 13 1.1.2 机器视觉国内外发展情况 13-14 1.1.2.1 机器视觉在国外的发展 13 1.1.2.2 机器视觉在国内的发展 13-14 1.1.3 机器视觉系统过程 14-15 1.1.4 机器视觉存在的问题 15 1.1.5 机器视觉的未来发展趋势 15-16 1.2 本课题研究的背景 16-17 1.2.1 本课题的来源及意义 16 1.2.2 本课题研究发展现状 16-17 1.3 本课题研究的内容 17 1.4 本章小结 17-19 第二章系统总体结构 19-31 2.1 系统设计 19-21 2.1.1 需求分析 19-20 2.1.2 系统目标 20 2.1.3 系统功能图 20-21 2.2 药用玻璃瓶缺陷特征提取的方案设计 21-29 2.2.1 总体设计方案 21-22 2.2.2 检测系统硬件选择 22-27 2.2.2.1 摄像机的选择与分析 22-23 2.2.2.2 镜头的分析与选择 23-25 2.2.2.3 光源的选择和照明方式的设计 25-27 2.2.2.4 SEED-DVS6467T平台 27 2.2.3 检测系统软件设计 27-29 2.2.3.1 CCS开发环境 27-28 2.2.3.2 软件设计 28-29 2.3 药用玻璃瓶缺陷检测系统平台的搭建 29-30 2.4 本章小结 30-31 第三章药用玻璃瓶图像处理算法的分析及系统测试 31-49 3.1 噪声的分类 31-32 3.2 图像滤波 32-36 3.2.1 中值滤波 32-33 3.2.2 邻域均值滤波 33-34 3.2.3 维纳滤波 34-35 3.2.4 滤波比较 35-36 3.3 图像分割 36-42 3.3.1 一维最大类间方差法 37-38 3.3.2 二维Otsu法 38-40 3.3.2.1 传统的二维Otsu法 38-40 3.3.2.2 一种快速二维Otsu算法 40 3.3.3 改进的二维Otsu阈值 40-41 3.3.4 图像分割算法比较 41-42 3.4 边缘检测 42-47 3.4.1 Sobel算子 43 3.4.2 Roberts算子 43-44 3.4.3 Canny算子 44-45 3.4.4 拉普拉斯高斯(LOG)算子 45 3.4.5 数学形态学边缘检测算子 45-47 3.4.6 边缘检测的实验结果及分析 47 3.5 系统测试 47-48 3.6 本章小结 48-49 第四章药用玻璃瓶缺陷特征提取和识别 49-61 4.1 特征提取的原理 49 4.2 特征参数的提取 49-51 4.2.1 药用玻璃瓶缺陷目标面积 49-50 4.2.2 药用玻璃瓶缺陷目标周长 50 4.2.3 药用玻璃瓶缺陷目标的圆形度 50-51 4.2.4 药用玻璃瓶缺陷目标的矩形度 51 4.2.5 药用玻璃瓶缺陷目标的长宽比 51 4.2.6 药用玻璃瓶缺陷目标的离散度 51 4.3 药用玻璃瓶缺陷的识别 51-59 4.3.1 BP神经网络 52-55 4.3.1.1 BP神经网络结构 52-54 4.3.1.2 BP 神经网络的基本原理 54-55 4.3.2 基于遗传BP神经网络算法在药用玻璃瓶缺陷检测中的应用 55-59 4.3.2.1 遗传算法的基本原理及过程 55-56 4.3.2.2 基于遗传BP神经网络算法 56 4.3.2.3 药用玻璃瓶缺陷检测的遗传BP神经网络算法的设计 56-58 4.3.2.4 模式识别的实验分析 58-59 4.4 误差分析 59-60 4.5 本章小结 60-61 第五章结束语 61-63 5.1 总结 61-62 5.2 展望 62-63 参考文献 63-67 攻读硕士期间发表的论文 67-68

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