基于支持向量机和计算机视觉的焊环筛选方法研究

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基于支持向量机和计算机视觉的焊环筛选方法研究

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基于支持向量机和计算机视觉的焊环筛选方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-10页
· 研究的背景和意义	第8页
· 国内外研究现状	第8-9页
· 本文研究内容	第9页
· 本文结构	第9-10页
第二章支持向量机分类原理	第10-23页
· 支持向量机简介	第10页
· 统计学习理论和机器学习	第10-12页
· 线性分类器	第12-15页
· 特征空间	第15页
· 误差界	第15-16页
· VC维理论	第16-17页
· 结构风险最小准则	第17页
· 线性可分空间的支持向量机	第17-20页
· 核函数	第20-23页
第三章计算机视觉	第23-29页
· 计算机视觉简介	第23页
· 颜色特征	第23-24页
· 纹理特征	第24-25页
· 形状特征	第25-26页
· 图像相似性匹配	第26-29页
第四章系统设计及图像预处理	第29-35页
· 焊环生产工艺路线原始筛选流程	第29页
· 焊环筛选系统模型	第29-30页
· 图像采集的硬件组成	第30页
· 焊环图像灰度化处理	第30-31页
· 焊环图像去噪	第31-32页
· 焊环图像分割	第32-34页
· 焊环图像的形态学处理	第34-35页
第五章实验	第35-45页
· 灰度共生矩阵简介	第35页
· GLCM的定义	第35-37页
· 灰度共生矩阵的特点	第37页
· GLCM特征参数	第37-39页
· 内外圆特征	第39-42页
· 实验条件	第42页
· 支持向量机参数	第42-43页
· 实验结果	第43-45页
第六章研究成果总结及对未来的展望	第45-46页
· 研究主要成果总结	第45页
· 下一步工作研究展望	第45-46页
参考文献	第46-48页
在学期间研究成果	第48-49页
致谢	第49页

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