基于单片机的工业在线数字图像检测系统研究与实现



基于单片机的工业在线数字图像检测系统研究与实现

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基于单片机的工业在线数字图像检测系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-10页
1 绪论	第10-12页
· 本课题国内外的研究现状	第10-11页
· 本课题的研究意义	第11页
· 本课题的研究内容	第11-12页
2 数字图像的实时采集	第12-34页
· 引言	第12页
· 硬件设计	第12-33页
· 存储芯片的选取	第12-19页
· MCU 的选择	第19-26页
· 数字图像芯片的选择	第26-31页
· 硬件总体设计	第31-33页
· 数字图像获取	第33-34页
3 数字图像处理	第34-52页
· 图像处理概述	第34-36页
· 数字图像处理的特点	第34页
· 数字图像处理的目的	第34-35页
· 数字图像处理内容	第35-36页
· 数字图像处理在嵌入式单片机中的特点	第36页
· 图像芯片OV9121 产生的数字图像特点	第36-39页
· 在各种模式下图像芯片OV9121 产生的数字图像的格式	第36-39页
· OV9121 传感器输出数字图像特点	第39页
· 在本系统中对图像进行的处理	第39-52页
· 图像灰度处理	第39-42页
· 对数字图像进行边缘检测	第42-48页
· 轮廓跟踪与提取	第48-52页
4 嵌入式单片机中数字图像的模式识别	第52-76页
· 模式识别概述	第52-53页
· 定义	第52页
· 模式识别系统	第52-53页
· 图像识别的方法	第53页
· 统计模式识别与机器学习方法	第53-64页
· 统计模式识别	第53-55页
· 机器学习概述	第55-56页
· 机器学习系统的基本结构	第56-58页
· 机器学习的主要策略	第58-64页
· 嵌入式单片机中进行机器学习的特点	第64-65页
· 存储空间问题	第64页
· 速度问题	第64-65页
· 机器学习的表示问题	第65页
· 特征值的选取问题	第65页
· 机器学习的方法问题	第65页
· 嵌入式单片机中数字图像的机器学习	第65-76页
· 数字图像的直方图	第66-73页
· 数字图像的统计信息学习	第73页
· 数字图像的位置信息学习	第73页
· 不同灰度区域的统计信息和位置信息学习	第73页
· 特征值的学习	第73-76页
5 工业在线数字图像检测系统设计与实现	第76-82页
· 系统总体设计	第76-77页
· 系统需求概述	第76页
· 系统的总体结构	第76-77页
· 系统测试软件总体设计	第77-79页
· 系统测试软件的开发环境	第77页
· 系统测试软件功能模块设计	第77-78页
· 系统测试软件结构	第78-79页
· 工业在线数字图像检测系统的数字图像处理过程	第79-80页
· 工业在线数字图像检测系统机器学习过程	第80页
· 工业在线数字图像检测系统模式识别过程	第80-81页
· 工业在线数字图像检测系统对特殊工件检测的应对方法	第81-82页
6 试验数据分析与结论	第82-86页
· 产品直方图统计结果	第82-83页
· 机器学习的学习效果（即对合格产品的判别）	第83-84页
· 对实际产品的测试效果	第84页
· 结论	第84-86页
致谢	第86-88页
参考文献	第88-90页
附录A 作者在攻读硕士学位期间的其它工作	第90-92页
发表的论文	第90页
科研项目	第90页
个人获奖	第90-92页
附录B 原始图像数据	第92-95页

本篇论文共95页，点击这进入下载页面。

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