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基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究
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基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-8页
第1章 绪论
第8-12页
· 课题背景及研究的目的和意义
第8-9页
· 国内外研究现状
第9-11页
· 本文主要研究内容
第11-12页
第2章 均匀纹理图像的缺陷检测方法
第12-23页
· 均匀纹理图像缺陷检测
第12-16页
· 子图像灰度差计算
第12-15页
· 灰度差的自适应阈值
第15-16页
· 实验结果与分析
第16-22页
· 检测界面
第16-17页
· 实验结果
第17-21页
· 子图像大小的影响
第21-22页
· 本章小结
第22-23页
第3章 基于机器学习的缺陷检测方法
第23-33页
· 图像预处理
第23-25页
· 图像感兴趣区域的提取
第23-24页
· 图像去噪
第24-25页
· Logistic回归模型检测缺陷
第25-28页
· 缺陷数向量提取
第25-26页
· Logistic回归模型
第26-28页
· 实验结果与分析
第28-32页
· 检测界面
第28-29页
· 检测结果
第29-31页
· 训练样本数的影响
第31-32页
· 本章小结
第32-33页
第4章 基于特征融合的缺陷检测方法
第33-52页
· 引言
第33-34页
· 子图像的平均灰度差检测缺陷
第34-36页
· 计算过程
第35页
· 学习过程
第35-36页
· 缺陷检测过程
第36页
· 图像的彩色直方图检测缺陷
第36-40页
· 引言
第36-37页
· 图像颜色一致性变换
第37-39页
· 原理与计算过程
第39页
· 学习与检测过程
第39-40页
· 像素间的均匀度检测缺陷
第40-43页
· 原理与计算过程
第40-41页
· 学习与检测过程
第41-43页
· 特征融合的缺陷检测
第43-44页
· 实验结果与分析
第44-51页
· 检测界面
第44页
· 单项特征检测结果
第44-46页
· 特征融合检测结果
第46-49页
· 训练与检测时间的影响因素
第49-50页
· 训练样本数的影响
第50-51页
· 本章小结
第51-52页
结论
第52-53页
参考文献
第53-58页
致谢
第58页
本篇论文共
58
页,
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。
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