基于支持向量机的金属表面细小瑕疵检测算法

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基于支持向量机的金属表面细小瑕疵检测算法

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基于支持向量机的金属表面细小瑕疵检测算法

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-32页
1.1 金属表面瑕疵检测的研究背景	第12-13页
1.2 基于机器视觉的金属表面瑕疵检测系统	第13-18页
1.2.1 机器视觉的发展	第14-15页
1.2.2 机器视觉的概念	第15-17页
1.2.3 典型机器视觉系统及其工业应用	第17-18页
1.3 现在常用的瑕疵检测的方法	第18-31页
1.3.1 纹理分析方法	第19-28页
1.3.2 模板匹配的图像缺陷识别算法	第28-31页
1.4 本文内容	第31-32页
第二章基于支持向量机的金属表面瑕疵检测算法	第32-54页
2.1 检测系统的构成	第32-34页
2.2 图像概述	第34-39页
2.2.1 图像与数字图像	第34-36页
2.2.2 图像的采样和量化	第36-37页
2.2.3 灰度直方图	第37-38页
2.2.4 确定阈值算法	第38-39页
2.3 模板制作	第39-40页
2.4 图像预处理	第40-53页
2.4.1 图像匹配	第41-49页
2.4.2 图像的归一化预处理	第49-53页
2.4.3 特征提取	第53页
2.5 本章小结	第53-54页
第三章支持向量机	第54-72页
3.1 引言	第54-57页
3.2 SVM 基本概念	第57-63页
3.2.1 机器学习理论概述	第57-58页
3.2.2 线性可分问题	第58-61页
3.2.3 非线性可分问题	第61-63页
3.3 SVM 算法分类	第63-66页
3.3.1 V-SVM	第63-64页
3.3.2 LS－SVM	第64-65页
3.3.3 W－SVM	第65-66页
3.4 SVM 训练算法	第66-68页
3.4.1 预处理	第66-67页
3.4.2 训练算法	第67-68页
3.5 支持向量机算法研究现状	第68-71页
3.6 本章小结	第71-72页
第四章基于支持向量机的图像分类实验结果及工作总结	第72-74页
4.1 实验结果	第72-73页
4.2 本文工作总结	第73页
4.3 将来工作的展望	第73-74页
参考文献	第74-79页
致谢	第79-80页
攻读硕士期间所发表的论文	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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