1、信号与信息处理专业毕业论文 精品论文 基于机器视觉的管制瓶检测系统的研究关键词：机器视觉 图像处理 管制瓶检测系统 边缘检测 模式识别 神经网络摘要：机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析
2、比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。正文内容机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动
3、检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界
4、面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定
5、；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和
6、照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基
7、于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提
8、出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改
9、进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了
10、 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等
11、优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中
12、对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比
13、较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文
14、开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。机器
15、视觉技术有与被检测对象无接触、无时间限制、而且具有很高的分辨精度和速度等优点，广泛应用于医药包装和食品加工行业，具有广阔的市场前景。本文主要对基于机器视觉的管制瓶检测系统进行了研究，实现了对管制瓶的尺寸和缺陷的自动检测，本文开展的主要研究工作如下： 1、介绍了机器视觉技术和玻璃瓶检测技术，搭建了 PC+采集卡十摄像机+照明系统的硬件实验平台，对采集卡、摄像机、镜头和照明系统进行了分析和选择。 2、对图像滤波、增强、分割等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了合适本项目的数学形态学滤波、大津法图像分割、改进的数学形态学边缘检测等算法，并用改进的 Hough 变换进行圆心的标定；计算了
16、管制瓶的尺寸，对异物缺陷计算其几何参数。 3、对管制瓶进行模式识别，其中对异物缺陷采用 BP 神经网络进行识别：并对系统的检测误差进行了分析，提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统做了准备：最后设计了系统的应用界面。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡
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