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色织物表面缺陷检测算法研究

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色织物表面缺陷检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究背景及意义第9页
    1.3 国内外研究现状及发展情况第9-15页
        1.3.1 检测系统研究现状第10-11页
        1.3.2 检测方法研究现状第11-15页
    1.4 论文章节安排第15-17页
2 基于LBP和 HOG特征的图案织物缺陷检测第17-29页
    2.1 织物缺陷检测算法流程第17-20页
        2.1.1 直方图均衡化第17-18页
        2.1.2 计算织物周期第18-20页
    2.2 织物局部图像的LBP特征第20-22页
        2.2.1 原始LBP特征第20页
        2.2.2 改进后的LBP特征第20-22页
    2.4 织物局部图像的HOG特征第22-23页
        2.4.1 标准化Gamma空间和颜色空间第22页
        2.4.2 计算图像梯度第22-23页
        2.4.3 构建梯度方向直方图第23页
        2.4.4 归一化梯度直方图第23页
    2.5 特征降维第23-24页
    2.6 训练分类器第24-25页
    2.7 实验结果与分析第25-27页
        2.7.1 实验详述第25页
        2.7.2 检测结果及分析第25-27页
    2.8 本章小结第27-29页
3 基于卷积神经网络的色织物缺陷检测第29-49页
    3.1 织物缺陷检测算法设计第29-31页
        3.1.2 卷积神经网络第29-31页
    3.2 几种典型的卷积网络模型第31-35页
        3.2.1 LeNet-5 网络第31页
        3.2.2 AlexNet网络第31-33页
        3.2.3 VGGNet网络第33-35页
    3.3 基于卷积神经网络的色织物缺陷检测第35-41页
        3.3.1 迁移学习第35-36页
        3.3.2 织物数据集预处理第36-39页
        3.3.3 网络模型的设计第39-40页
        3.3.4 预训练和微调网络模型第40-41页
    3.4 实验结果与分析第41-48页
        3.4.1 检测结果与分析第42-44页
        3.4.2 准确率评估方法第44页
        3.4.3 参数设置第44-46页
        3.4.4 检测结果与讨论第46-48页
    3.5 本章小结第48-49页
4 基于非下采样轮廓波变换和广义高斯混合模型的织物缺陷检测第49-55页
    4.1 非下采样轮廓波变换第49-50页
    4.2 高斯混合模型第50-51页
        4.2.1 广义高斯分布第50页
        4.2.2 广义高斯混合模型第50-51页
    4.3 相对熵第51页
    4.4 实验结果与分析第51-54页
    4.5 本章小结第51-55页
5 总结与展望第55-57页
    5.1 全文总结第55-56页
    5.2 课题展望第56-57页
参考文献第57-65页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第65-67页
致谢第67页

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