基于机器视觉的实木地板分选技术研究

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基于机器视觉的实木地板分选技术研究

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基于机器视觉的实木地板分选技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
1 绪论	第11-20页
· 课题研究背景	第11-12页
· 木材缺陷检测技术及其应用	第12-13页
· 木材无损检测技术	第12-13页
· 木材无损检测技术的应用	第13页
· 机器视觉检测技术及其在木材缺陷检测中的应用	第13-17页
· 机器视觉检测技术	第14-15页
· 机器视觉技术在木材缺陷检测中的应用	第15-16页
· 机器视觉技术在木材纹理分类的应用	第16-17页
· 实木地板缺陷和纹理在线分选系统与待解决的问题	第17-18页
· 研究的主要内容	第18-20页
2 实木地板分等标准与分选系统构建	第20-30页
· 实木地板检验标准	第20-21页
· 实木地板分选系统的构建	第21-25页
· 图像采集部分	第23页
· 动力装置与执行机构部分	第23-24页
· 控制柜	第24-25页
· 实验样本	第25-29页
· 实木地板缺陷样本及特点	第25-28页
· 实木地板纹理样本及特点	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
3 实木地板表面缺陷图像分割算法研究	第30-48页
· 图像分割算法及其分类	第30-31页
· 超像素图像分割	第31-33页
· MeanShift与超像素图像分割算法比较	第33-39页
· MeanShift图像分割算法	第33-35页
· SLIC超像素分割算法	第35-37页
· HSLIC超像素分割算法	第37-39页
· 超像素合并	第39-47页
· 超像素合并的分类	第39-40页
· 自适应阈值的快速DBSCAN超像素合并	第40-47页
· 本章小结	第47-48页
4 基于随机森林算法的实木地板缺陷图像分类	第48-79页
· 随机森林算法	第48-54页
· 随机森林的理论概述	第48-50页
· 决策树	第50-52页
· 随机森林分类器构建过程	第52-54页
· 缺陷图像特征提取	第54-69页
· 图像特征的分类	第54-56页
· 缺陷颜色特征	第56-61页
· 缺陷形状特征	第61-65页
· 缺陷纹理特征	第65-69页
· 随机森林算法在缺陷分类中的应用	第69-78页
· 分类单特征	第70-71页
· 随机森林模型优化	第71-73页
· 改进的随机森林算法在缺陷分类中的应用	第73-78页
· 本章小结	第78-79页
5 基于大尺度纹理方向的实木地板纹理分类	第79-96页
· 实木地板纹理分析	第79-81页
· 纹理分析概述	第79-80页
· 实木地板纹理分析研究现状	第80-81页
· 实木地板纹理边缘提取	第81-87页
· LBP及直方图	第81-85页
· 基于双重LBP的大尺度纹理边缘提取	第85-87页
· 纹理特征方向提取	第87-91页
· HOG原理	第87-89页
· 基于HOG的纹理方向特征提取及分析	第89-91页
· 基于随机森林的纹理分类	第91-95页
· 实验数据分析	第91-94页
· 不均衡问题的解决	第94-95页
· 本章小结	第95-96页
结论	第96-98页
参考文献	第98-106页
攻读学位期间发表的学术论文	第106-107页
致谢	第107-108页

本篇论文共108页，点击这进入下载页面。

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