基于绒毛深度信息的织物起毛起球计算机自动评级研究

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基于绒毛深度信息的织物起毛起球计算机自动评级研究

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基于绒毛深度信息的织物起毛起球计算机自动评级研究

论文目录
摘要	第1-10页
Abstract	第10-17页
第一章绪论	第17-34页
1.1 研究意义和背景	第17-18页
1.2 起毛起球的模拟方法和标准	第18-19页
1.3 起毛起球性能的描述方法	第19页
1.4 国内外研究与进展	第19-26页
1.4.1 基于光学二维图像的空间域检测方法	第20-21页
1.4.2 基于光学二维图像的频率域检测方法	第21-23页
1.4.3 基于三维扫描图像的检测方法	第23-25页
1.4.4 目前研究中存在的主要问题	第25-26页
1.5 研究目标、研究内容和创新点	第26-28页
1.5.1 研究目标	第26页
1.5.2 研究内容	第26-27页
1.5.3 创新点	第27-28页
参考文献	第28-34页
第二章 DFF原理及织物起毛起球自动评级系统构建	第34-53页
2.1 DFF原理	第34-36页
2.2 织物起毛起球检测系统的整体架构	第36-41页
2.2.1 全自动显微镜	第37页
2.2.2 光源选择	第37-39页
2.2.3 CCD图像采集设备	第39-40页
2.2.4 软件系统构建	第40-41页
2.3 图像采集参数设定	第41-46页
2.3.1 显微镜系统参数的测量	第41-44页
2.3.2 图层采集参数设定	第44-46页
2.4 序列图层采集实例	第46-49页
2.5 本章小结	第49-51页
参考文献	第51-53页
第三章基于序列多焦面图层的深度重建算法	第53-77页
3.1 序列图层预处理	第53-55页
3.1.1 均值滤波	第53-54页
3.1.2 高斯滤波	第54页
3.1.3 中值滤波	第54-55页
3.2 基于自适应区域选择的梯度方差清晰度评价方法	第55-65页
3.2.1 典型图像清晰度评价算法	第56-57页
3.2.2 基于自适应区域梯度方差的清晰度评价算法	第57-60页
3.2.3 清晰度评价区域的自适应选择	第60-65页
3.3 深度图像重建	第65-67页
3.3.1 深度图像重建流程	第65-66页
3.3.2 深度图像重建实例	第66-67页
3.4 实验分析与验证	第67-75页
3.4.1 图层预处理实验分析	第67-70页
3.4.2 清晰度评价实验分析	第70-75页
3.5 本章小结	第75-76页
参考文献	第76-77页
第四章基于深度信息的绒毛和织物本体分割	第77-101页
4.1 基于边缘检测的目标分割方法	第77-84页
4.1.1 基于一阶微分的边缘检测算子	第78-82页
4.1.2 基于二阶微分的边缘检测算子	第82-83页
4.1.3 样本分析	第83-84页
4.2 基于灰度阈值的目标分割方法	第84-85页
4.2.1 基于Otsu阈值的图像分割	第84-85页
4.2.2 样本分析	第85页
4.3 基于织物基准平面拟合的目标分割方法	第85-95页
4.3.1 算法原理	第85-87页
4.3.2 算法实施方案	第87-95页
4.4 实验分析	第95-99页
4.4.1 织物基准面拟合平面方程的显著性检验	第95-96页
4.4.2 织物基准面拟合平面方程的准确性检验	第96-97页
4.4.3 织物深度图像分割实例	第97-99页
4.5 本章小结	第99-100页
参考文献	第100-101页
第五章基于组合特征和支持向量机的起毛起球自动分级	第101-114页
5.1 试样准备	第101-102页
5.2 特征参数提取	第102-103页
5.3 检测区域大小设定	第103-106页
5.4 基于支持向量机的评级方法	第106-109页
5.4.1 支持向量机原理	第106-107页
5.4.2 支持向量模型优化	第107-108页
5.4.3 分类器准确性验证	第108-109页
5.5 织物起毛起球评级系统的功能实现	第109-111页
5.6 本章小结	第111-112页
参考文献	第112-114页
第六章织物起毛起球性能随摩擦时间变化的动态表征	第114-130页
6.1 试样准备	第114页
6.2 绒毛表观形态的观察	第114-122页
6.2.1 机织样本	第115-119页
6.2.2 针织样本	第119-122页
6.3 起毛起球特征参数曲线的建立	第122-125页
6.3.1 绒毛覆盖率	第123-124页
6.3.2 绒毛覆盖体积	第124-125页
6.3.3 粗糙度	第125页
6.4 起毛起球等级曲线的建立	第125-127页
6.5 本章小结	第127-129页
参考文献	第129-130页
第七章总结与展望	第130-133页
7.1 主要结论	第130-131页
7.2 课题展望	第131-133页
攻读学位期间发表的论文情况	第133-134页
致谢	第134页

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