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《基于機(jī)器視覺(jué)的藥粒缺陷檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類(lèi)號(hào)：TN911．7UDC：621．39工學(xué)碩士學(xué)位論文密級(jí)：編號(hào)：2011166基于機(jī)器視覺(jué)的藥粒缺陷檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究碩士研究生：程義光指導(dǎo)教師：姜月秋教授學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：信號(hào)與信息處理沈陽(yáng)理工大學(xué)2013年12月分類(lèi)號(hào)：TN911．7UDC：621。39工學(xué)碩士學(xué)位論文密級(jí)：編號(hào)：2011166』刪刪腳㈣㈣Y255391艿基于機(jī)器視覺(jué)的藥粒缺陷檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究碩士研究生：程義光指導(dǎo)教師：姜月秋教授學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科、專(zhuān)業(yè)：信號(hào)與信息處理所在單位：沈陽(yáng)理工大學(xué)論文提交日期：2013年12月論文答辯日期：2014年3月學(xué)位授予單位：沈陽(yáng)理工大學(xué)Cl
2、assificationIndex：TN911．7U．D．C：621．39AThesisfortheMasterDegreeofEngineeringKeyTechnologyResearchofDrugGranulesDefectDetectionSystemBasedonMachineVisionCandidate：ChengYiguangSupervisor：Prof．JiangYueqiuAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：SignalandInformationProcess
3、ingDateofSubmission：December，2013DateofExamination：March，2014University：ShenyangLigongUniversity沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文的所有工作，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由作者本人獨(dú)立完成的。有關(guān)觀(guān)點(diǎn)、方法、數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)的引用已在文中指出，并與參考文獻(xiàn)相對(duì)應(yīng)。除文中已注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開(kāi)發(fā)表的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者(簽字)：
4、哥淑勿El期：≯f妒年，月／‘，日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解沈陽(yáng)理工大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：沈陽(yáng)理工大學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)沈陽(yáng)理工大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書(shū))產(chǎn)?簽氨霧乞鏟師簽翥i2秘日期：少『妒．．；．，9日期：)彳≥’7，。／沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)日新月異，工業(yè)生產(chǎn)水平發(fā)展迅猛，但是配套的質(zhì)量檢測(cè)水平發(fā)展卻相對(duì)滯后。數(shù)
5、字圖像處理技術(shù)可對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)檢測(cè)，而且機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展也為現(xiàn)代化視覺(jué)質(zhì)量檢測(cè)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。本文結(jié)合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)提出了一套完整的藥粒缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。首先，本文對(duì)機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及在藥粒質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況作了簡(jiǎn)要的介紹：之后，提出了一套結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際中藥粒及其缺陷特點(diǎn)的質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的軟、硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案：最后對(duì)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法作了深入研究，并且在VC6．0平臺(tái)上對(duì)藥粒缺陷檢測(cè)領(lǐng)域做了有益的嘗試，取得了良好的效果。本文研究的主要內(nèi)容如下：1、針對(duì)本文提到的四種常見(jiàn)藥粒缺陷的特點(diǎn)，提出一套藥粒缺陷檢測(cè)平臺(tái)的軟、硬件設(shè)計(jì)方案，并對(duì)其中每一個(gè)結(jié)構(gòu)
6、組成的功能及實(shí)現(xiàn)算法詳細(xì)分析，給出研究思路。2、對(duì)本系統(tǒng)中用到的各種圖像處理算法，如預(yù)處理算法，圖像分割算法等通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真進(jìn)行結(jié)果的比對(duì)，對(duì)不滿(mǎn)足系統(tǒng)需求的算法通過(guò)改進(jìn)或是提出新算法來(lái)滿(mǎn)足系統(tǒng)的檢測(cè)要求。3、圖像分割算法是本文的關(guān)鍵技術(shù)，針對(duì)本文提到的四種不同藥粒，分別采用了以下圖像分割方案，以得到最好的圖像分割效果。①對(duì)殘損藥粒檢測(cè)。改進(jìn)了基于局部灰度差異的邊緣檢測(cè)算法，該算法對(duì)SUSAN邊緣檢測(cè)對(duì)閾值設(shè)定敏感這一問(wèn)題作了很好的改進(jìn)，并利用Freeman鏈碼輪廓跟蹤算法量化統(tǒng)計(jì)殘損藥粒的面積以達(dá)到剔除不合格藥粒的目的；②對(duì)異型藥粒的檢測(cè)。采用一種基于Hou
7、gh變換的改進(jìn)型橢圓檢測(cè)算法，通過(guò)對(duì)幾何特征的檢測(cè)，在藥粒異型的檢測(cè)方面取得了理想的結(jié)果；④對(duì)表面缺陷藥粒的檢測(cè)。采用迭代分割并結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以較好的篩選和檢測(cè)出藥粒表面明顯的劃痕；④對(duì)膠囊內(nèi)的氣泡檢測(cè)，應(yīng)用多尺度自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法，很好地得到氣泡的輪廓，并可以對(duì)氣泡的大小進(jìn)行量沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文化。本文主要對(duì)四種常見(jiàn)藥粒缺陷的檢測(cè)和量化計(jì)算算法進(jìn)行了研究，研究成果對(duì)于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在藥粒缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有一定的指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；藥粒檢測(cè)；圖像處理：邊緣檢測(cè)；圖像分割沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractWiththecont
8、inuousimprovementofproduct
