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基于机器视觉的鸡蛋品质检测研究 |
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| 论文目录 |
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| 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 |
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论文编号BS4734367，这篇论文共69页
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