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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的鸡蛋品质检测研究
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基于机器视觉的鸡蛋品质检测研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 选题背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状及分析第9-12页
        1.2.1 国内研究现状第9-11页
        1.2.2 国外研究现状第11-12页
        1.2.3 国内外研究现状总结第12页
    1.3 本文研究内容与技术路线第12-13页
第2章 总体方案设计第13-19页
    2.1 照明系统设计第13-15页
        2.1.1 光源选择第13-14页
        2.1.2 确定照明方案第14-15页
    2.2 相机和光源第15-17页
        2.2.1 相机选型第15-16页
        2.2.2 镜头选型第16-17页
    2.3 机器视觉系统搭建第17-19页
第3章 鸡蛋表面污斑检测第19-35页
    3.1 鸡蛋表面污斑图片分析第19-20页
        3.1.1 采集污斑图片第19页
        3.1.2 机器视觉图像的亮度分析第19-20页
    3.2 局部特征的污斑增强第20-25页
        3.2.1 污斑图像特征提取第20-21页
        3.2.2 局部特征提取第21-25页
        3.2.3 算法效果分析第25页
    3.3 基于快速中值滤波的污斑增强第25-29页
        3.3.1 快速中值滤波第26-27页
        3.3.2 污斑区域增强第27-28页
        3.3.3 二值化处理第28-29页
    3.4 二值化后形态学处理第29-30页
    3.5 算法效果第30-31页
    3.6 脏蛋与干净蛋的识别第31-34页
        3.6.1 污斑及鸡蛋表面积的计算第31-32页
        3.6.2 分类标准第32-33页
        3.6.3 脏蛋检测结果及分析第33-34页
    3.7 本章小结第34-35页
第4章 鸡蛋表面裂纹检测第35-49页
    4.1 鸡蛋表面裂纹图像分析第35-36页
        4.1.1 裂纹图像灰度化第35-36页
        4.1.2 裂纹图像亮度分析第36页
    4.2 鸡蛋裂纹增强第36-40页
    4.3 图像分割第40-42页
    4.4 裂纹的识别第42-46页
        4.4.1 轮廓边缘去除第42页
        4.4.2 特征参数的选取与计算第42-46页
        4.4.3 裂纹识别的结果第46页
    4.5 破损蛋检测结果与分析第46-47页
    4.6 本章小结第47-49页
第5章 鸡蛋新鲜度模型第49-62页
    5.1 整蛋图像的提取第49-51页
        5.1.1 灰度化处理第49-50页
        5.1.2 阈值分割第50页
        5.1.3 图像平滑第50-51页
    5.2 蛋黄特征的提取第51-53页
        5.2.1 灰度分析第51页
        5.2.2 直方图均衡化第51页
        5.2.3 中值滤波和高斯平滑处理第51-52页
        5.2.4 反色处理第52页
        5.2.5 “与”运算第52-53页
    5.3 边界去除与阈值分割第53-55页
        5.3.1 边界去除第53页
        5.3.2 阈值分割第53-55页
    5.4 气室的特征提取第55-57页
        5.4.1 空间转换第55-56页
        5.4.2 分量提取第56页
        5.4.3 气室提取第56-57页
    5.5 数据处理第57-61页
        5.5.1 图像数据与实测数据的比较第57-59页
        5.5.2 哈夫值计算第59页
        5.5.3 蛋黄面积比与气室面积比第59页
        5.5.4 哈夫值拟合第59-60页
        5.5.5 模型分析第60-61页
    5.6 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
    6.1 总结第62页
    6.2 创新点第62-63页
    6.3 展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
附录 :攻读学位期间的研究成果第69页

 
 
论文编号BS4734367,这篇论文共69
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