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论文说明:图表目录
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第1章绪论
1.1课题研究背景和意义
1.2机器视觉技术及发展
1.3机器视觉在智能检测中的应用
1.4灌装视觉检测机器人研究现状
1.5论文主要工作
第2章灌装自动化生产线上视觉检测机器人及结构
2.1概述
2.2灌装自动化生产线上视觉检测机器人的基本组成
2.2.1空瓶视觉检测机器人组成结构
2.2.2传送方式
2.2.3实瓶视觉检测机器人组成结构
2.2.4灌装自动化生产线上视觉检测机器人的基本工作流程
2.3视觉检测与控制系统组成
2.3.1概述
2.3.2视觉检测机器人的视觉检测与控制系统
2.4图像采集系统
2.4.1光源及照明
2.4.2摄像机和镜头
2.4.3图像采集处理器
2.5次品分离系统
2.5.1次品分离系统概述
2.5.2柔性击出器
2.6灌装自动化生产线上智能检测与控制软件平台
2.6.1软件系统基本功能以及结构
2.6.2灌装自动化生产线上智能检测软件平台各功能模块
2.7小结
第3章灌装前瓶口质量智能检测方法
3.1引言
3.2瓶口图像区域标定及特征提取方法
3.2.1标定区域定位
3.2.2提取瓶口轮廓
3.2.3基于Hough变换的定位方法
3.2.4重心法定位
3.2.5基于改进Hough算法的定位方法
3.2.6圆形扫描方法
3.3基于专家决策的瓶口检测方法
3.3.1专家决策
3.3.2实验与结论
3.4基于小波变换的瓶口灰度曲线处理方法
3.5基于支持向量机的瓶口检测方法
3.5.1支持向量机概述
3.5.2检测方法
3.5.3实验与结论
3.6基于支持向量机神经网络的决策算法
3.6.1引言
3.6.2支持向量机优化
3.6.3支持向量机神经网络
3.6.4支持向量机神经网络算法步骤
3.7基于支持向量机神经网络的瓶口检测算法
3.7.1检测算法流程
3.7.2瓶口质量检测实验
3.8结论
第4章灌装前瓶身和瓶底质量智能检测方法
4.1引言
4.2瓶身和瓶底图像处理区域标定和定位方法
4.2.1处理区域区域标定
4.2.2瓶身处理区域定位方法
4.2.3瓶底处理区域定位方法
4.3瓶身及瓶底质量多分区检测方法
4.3.1多分区图像预处理
4.3.2专家决策算法
4.3.3实验及结论
4.4基于改进分水岭变换的缺陷区域分割算法
4.4.1引言
4.4.2改进的分水岭变换
4.5特征提取方法
4.6基于多核函数支持向量机集成的分类算法
4.6.1支持向量机集成概述
4.6.2支持向量机的协同优化
4.6.3基于蚁群算法的选择集成算法
4.6.4多核函数支持向量机集成算法步骤
4.7基于多核函数支持向量机集成的质量检测方法
4.7.1瓶身和瓶底质量检测方法及步骤
4.7.2实验
4.8 小结
第5章瓶内液体质量智能检测方法
5.1引言
5.2液体图像的运动区域分割
5.2.1引言
5.2.2二值图像差分算法
5.3液体图像中的运动目标跟踪
5.3.1引言
5.3.2基于卡尔曼滤波的跟踪窗口确定算法
5.3.3关联匹配算法
5.4液体杂质的特征提取
5.5基于模糊支持向量机的液体杂质检测方法
5.5.1引言
5.5.2模糊支持向量机的结构
5.5.3模糊支持向量机的优化
5.5.4液体质量检测方法步骤
5.5.5液体质量检测实验
5.6液位检测
5.6.1液位检测处理区域定位
5.6.2液位分割
5.7小结
结论
参考文献
附录
致谢