布匹瑕疵实时视觉检测技术的研究与开发

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布匹瑕疵实时视觉检测技术的研究与开发

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布匹瑕疵实时视觉检测技术的研究与开发

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
· 课题研究背景及意义	第7-8页
· 国内外研究动态	第8-11页
· 布匹瑕疵检测装置的研究现状	第8-9页
· 布匹瑕疵检测算法研究现状	第9-11页
· 本文研究任务及主要内容	第11-13页
第二章布匹瑕疵检测系统整体方案设计	第13-19页
· 布匹质量检测要求及算法分析	第13-14页
· 检测要求	第13页
· 算法分析	第13-14页
· 系统整体方案设计	第14-18页
· 硬件设备选择	第14-18页
· 软件流程设计	第18页
· 本章小结	第18-19页
第三章图像预处理及阈值分割算法	第19-28页
· 图像预处理	第19-23页
· 图像滤波去噪	第19-21页
· 图像锐化	第21页
· 消除光照不均的影响	第21-23页
· 图像的阈值分割	第23-27页
· Otsu阈值分割法	第24页
· 二维Otsu分割法	第24-26页
· 一维最小交叉熵值分割法	第26页
· Renyi熵分割法	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第四章基于Gabor滤波器和神经网络的布匹瑕疵检测	第28-40页
· 神经网络与小波神经网络模型	第28-30页
· 神经网络模型	第28-29页
· 小波神经网络模型	第29-30页
· Gabor滤波器	第30-32页
· Gabor滤波器的构建	第30-31页
· Gabor滤波对纹理的效果	第31-32页
· Levenberg-Marquardt优化算法	第32-33页
· Gabor滤波器和神经网络的改进结合	第33-36页
· 算法描述	第33-34页
· 算法流程	第34-35页
· 检测图像及分析	第35-36页
· 基于支持向量机的瑕疵分类	第36-39页
· 特征提取	第36-38页
· 支持向量机分类	第38-39页
· 本章小结	第39-40页
第五章基于结构纹理分解的布匹瑕疵检测	第40-45页
· 基于总变差模型的结构纹理分解	第40-41页
· 改进的正则化总变差模型	第41-43页
· 算法架构	第41-42页
· 算法步骤	第42-43页
· 布匹瑕疵的结构纹理分解	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
主要结论与展望	第45-47页
主要结论	第45页
展望	第45-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-51页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第51页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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