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,
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