基于数字图像处理的颗粒细度检测系统的改进

基于数字图像处理的颗粒细度检测系统的改进

论文题目: 基于数字图像处理的颗粒细度检测系统的改进

论文类型: 硕士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 郑苹

导师: 王耀青

关键词: 图像处理,图像检测,超细颗粒,粒度测量

文献来源: 武汉科技大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本论文针对工业企业颗粒(粉末)加工过程中对不停机在线检测与实时控制的迫切需要,着重解决颗粒检测系统的应用开发问题,提出了利用计算机图像检测技术进行工业颗粒图像的实时采集、处理和分析,以此代替传统的手工作业,大幅度降低人员的劳动强度,提高检测和分析效率,并根据需要输出相应的分析数据、曲线、图像和图表。 本论文是对原有检测系统的改进。原系统进行图像识别是基于灰度图的,即将采集到的24位真彩色图像转化为256色的彩色位图,再转化为灰度图,经过滤波、锐化、灰度修正、二值化,最后分割目标。本论文针对检测煤粉颗粒这种特殊情况,在图像识别上,不是基于灰度图来进行的,而是在RGB模式下,从点自身RGB量的变化来对图像进行识别。在软件系统的开发上,首选的编译工具是与C/C++99标准高度兼容的Microsoft Visual C++7.1。由PCI总线图像采集卡、CCD摄像机以及计算机等组成的基于图像测量原理的检测系统完成图像的采集和显示。由于本论文采用的单趟的扫描算法是一个常量级的算法,使得检测时间短暂,所以这种方法非常适合在线的高速检测。最后,把这个改进的检测系统融入整个控制系统,从分布式预测控制的角度出发,完成了检测扩展,为今后的研究开辟了更为广阔的天地。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

目录

第一章 绪论

1.1 序言

1.2 数字图像处理的发展状况

1.3 数字图像检测技术

1.4 数字图像颗粒检测

1.4.1 颗粒检测的意义

1.4.2 在线检测的意义

1.4.3 在线检测的技术概况

1.5 课题背景及改进的目的、内容、意义

1.6 本章小结

第二章 数字图像处理

2.1 颗粒检测原理

2.2 光学法测量理论

2.3 数字图像处理的特点

2.4 数字图像表示方法

2.5 数字图像处理方法

2.6 数字图像处理识别与分析

2.6.1 图像处理与识别

2.6.2 图像分析

2.7 本章小节

第三章 图像检测系统方案设计及图像系统

3.1 需求分析

3.1.1 功能要求

3.1.2 性能要求

3.2 设计思想和设计原则

3.3 系统方案设计

3.3.1 检测系统的构成

3.3.2 检测系统的实现

3.4 图像的存储格式

3.5 图像调色板与色彩系统

3.5.1 调色板

3.5.2 色彩系统

3.6 灰度与二值化图像

3.7 技术难点与解决措施

3.8 本章小结

第四章 开发环境与图像采集及存储

4.1 VISUAL C++7.1开发环境

4.1.1 Visual C++7.1的特点

4.1.2 MFC类库

4.1.3 框架和文档——视结构

4.2 图像硬件采集

4.3 系统软件的结构与功能

4.3.1 文件模块

4.3.2 图像低层处理模块

4.3.3 图像检测预备模块

4.3.4 图像自动检测模块

4.3.5 图像检测结果分析模块

4.4 图像软件采集

4.4.1 常用DIB函数

4.4.2 构建自己的DIB函数库

4.4.3 图像文件采集

4.4.4 图像文件存储

4.5 本章小结

第五章 图像检测

5.1 图像分割

5.1.1 改进方案的提出

5.1.2 具体实现

5.2 图像区域填充

5.3 图像检测单位标定

5.4 图像区域选择

5.5 自动检测

5.5.1 面积检测

5.5.2 周长检测

5.5.3 粒径检测

5.6 目标过滤

5.7 单体分析

5.8 检测结果的评估

5.9 检测扩展

5.10 本章总结

第六章 检测结果演示

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

发布时间: 2005-10-21

参考文献

  • [1].基于数字图像处理的管制玻璃瓶检测系统研究[D]. 刘嘉.合肥工业大学2006
  • [2].基于数字图像处理的玻璃瓶检测系统[D]. 丁挺.烟台大学2007
  • [3].基于深度学习的行人检测系统的设计与实现[D]. 王立松.北京交通大学2018
  • [4].基于MPU6050的老年人摔倒检测系统设计[D]. 杨梦雨.重庆大学2017
  • [5].基于LDA与Logistic回归算法的腕式跌倒检测系统设计[D]. 陈祥宝.广东工业大学2018
  • [6].基于模糊控制的叶绿素荧光参数检测系统设计[D]. 李亚迪.沈阳农业大学2017
  • [7].基于深度学习的目标检测系统的研发[D]. 韩飞腾.首都经济贸易大学2017
  • [8].基于LabView的手臂康复检测系统的设计与实现[D]. 李阳.吉林大学2017
  • [9].基于数字图像处理的烟叶加料均匀性检测系统的研究[D]. 周旭锋.南京理工大学2009
  • [10].在线空瓶检测系统的研究与开发[D]. 张伟东.山东大学2009

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  • [8].工业颗粒(粉末)在线检测图像处理与分析技术应用开发[D]. 吴潜.电子科技大学2002

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