声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.1.1 影响食品安全的主要因素
1.1.2 食品异物无损伤检测的迫切需要
1.1.3 食品异物检测的主要方法
1.2 X射线无损检测技术在食品异物检测中的应用
1.2.1 利用X射线进行食品异物检测的方法
1.2.2 X射线在食品异物检测方面的已有应用
1.2.3 使用X射线检测食品的安全性
1.3 论文研究对象及内容安排
第2章 X射线检测系统硬件结构组成
2.1 X射线发生装置
2.2 X射线图像探测器
2.3 X射线图像USB图像采集卡
2.4 X射线透视仪的射线泄露与防护
2.5 本章小结
第3章 X射线异物检测的原理与方法
3.1 X射线成像技术
3.1.1 X射线基本性质
3.1.2 X射线与物质的相互作用
3.1.3 X射线成像原理
3.2 X射线空白背景图像像素值分析
3.2.1 像素值与积分时间之间的变化关系
3.2.2 像素值与对比度(显示灰度)之间的变化关系
3.2.3 管电压与像素值的关系
3.3 本章小结
第4章 瓜子异物图像获取及预处理
4.1 X射线瓜子异物图像获取
4.2 X射线数字瓜子异物图像分析
4.3 X射线瓜子异物图像的降噪
4.3.1 线性去噪
4.3.2 非线性降噪
4.3.3 基于小波的X射线图像去噪
4.3.4 去噪方法小结
4.4 X射线异物图像变换增强
4.4.1 直接灰度变换
4.4.2 直方图灰度变换
4.4.3 直方图均衡化
4.4.4 变换法图像增强小结
4.5 本章小结
第5章 X射线瓜子异物图像分割
5.1 基于阈值选择的X射线异物图像分割
5.1.1 算法描述
5.1.2 算法实现
5.2 基于边缘检测的X射线图像分割
5.2.1 Sobel算子边缘检测
5.2.2 Prewitt算子边缘检测
5.2.3 Roberts算子边缘检测
5.2.4 Log算子边缘检测
5.2.5 Canny算子边缘检测
5.2.6 形态学梯度的边缘检测
5.2.7 各算法实现
5.3 本章小结
第6章 瓜子异物图像特征提取与识别
6.1 图像特征及提取方法
6.2 瓜子异物图像的灰度曲线分布特征
6.3 密度差异较大异物的识别和判断
6.4 模拟图像背景减影法
6.4.1 模拟背景图像自动阈值方法
6.4.2 自适应平滑和形态学滤波方法模拟背景处理
6.4.3 图像背景去除以及异物判断
6.5 本章小结
第7章 总结
参考文献
致谢