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表面缺陷视觉在线检测关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第一章 绪论第10-25页
   ·课题研究意义和背景第10-12页
   ·国内外研究现状第12-20页
     ·机器视觉的发展状况第12-14页
     ·表面缺陷视觉检测研究现状第14-16页
     ·视觉检测算法研究现状第16-20页
   ·表面缺陷视觉在线检测关键技术分析第20-22页
   ·论文主要研究内容第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第二章 高质量图像的获取第25-52页
   ·高质量图像含义第25-26页
   ·照明方案分析第26-35页
     ·颜色相关检测第27-29页
     ·被测物表面反射性质相关的检测第29-32页
     ·透明物体的检测第32页
     ·凹凸内容的检测第32-34页
     ·曲面表面的检测第34-35页
   ·视觉检测系统结构参数计算第35-37页
   ·视觉检测系统景深建模第37-40页
   ·基于单线阵CCD 系统的表面凹坑缺陷检测第40-51页
     ·检测对象说明第40-41页
     ·照明实验第41-44页
     ·凹坑缺陷检测数学建模第44-51页
   ·本章小结第51-52页
第三章 缺陷的分割第52-99页
   ·几种类型的缺陷分割第52-58页
     ·非背景图案破坏型的模式缺陷的分割第52-53页
     ·模式背景图像的缺陷分割第53-57页
     ·非模式背景图像的缺陷分割第57-58页
   ·基于边缘的图像分割算法设计第58-66页
     ·边缘检测第59-61页
     ·边缘连接第61-62页
     ·外轮廓搜索第62-63页
     ·缺陷目标合并第63-66页
   ·容噪性图像边缘检测算法设计第66-75页
     ·小波边缘检测概述第66-67页
     ·容噪性小波边缘检测算法设计第67-75页
   ·有理系数小波滤波器的设计第75-98页
     ·基于多分辨分析的小波构造理论第76-80页
     ·有理系数小波滤波器的设计第80-84页
     ·有理数对称紧支双正交小波滤波器的设计第84-92页
     ·小波滤波器的性能比较第92-98页
   ·本章小结第98-99页
第四章 缺陷的判别第99-126页
   ·缺陷特征提取与特征选择第99-116页
     ·几何特征提取第100-103页
     ·灰度特征提取第103-106页
     ·投影特征提取第106-109页
     ·纹理特征提取第109-112页
     ·基于主成分分析法的特征选择第112-116页
   ·判别的输出结果第116-117页
   ·基于支持向量机的多类分类算法第117-121页
     ·结构风险最小化分类器设计思想第117-120页
     ·支持向量机的多类分类问题第120-121页
   ·缺陷判别算法的设计第121-125页
     ·缺陷特征的聚类分析第121-123页
     ·SVM 两类分类器设计的参数选择第123页
     ·本文提出的缺陷判别算法方案第123-125页
   ·本章小结第125-126页
第五章 算法效率分析第126-139页
   ·算法效率的衡量指标第126-128页
     ·算法开发过程第126-127页
     ·算法效率衡量指标第127-128页
   ·小波变换的效率分析第128-132页
   ·边缘检测算法的效率分析第132-137页
     ·空间滤波法算法复杂度第132页
     ·Canny 算法的复杂度第132-133页
     ·本文容噪性小波边缘检测算法的复杂度第133-137页
   ·SVM 算法执行时间第137-138页
   ·本章小结第138-139页
第六章 在线检测软件结构设计第139-151页
   ·在线检测软件需求分析第139-141页
   ·软件系统结构设计第141-145页
     ·算法程序流程设计第141-142页
     ·软件系统的多线程设计第142-145页
   ·文件系统设计第145-149页
     ·文件系统的结构设计第145-147页
     ·基于内存映射文件技术的实现第147-149页
   ·软件系统界面设计第149-150页
   ·本章小结第150-151页
第七章 钢板表面缺陷检测应用第151-171页
   ·检测指标与系统结构设计第151-155页
     ·检测指标第151页
     ·系统硬件选择第151-152页
     ·系统结构设计第152-154页
     ·实验环境第154-155页
   ·缺陷分割实验结果第155-157页
   ·缺陷特征参数与主成分分析第157-162页
   ·DAGSVM 决策树设计与缺陷分类实验第162-170页
     ·缺陷样本的聚类分析第162-164页
     ·基于 DAG SVM 的分类算法设计第164-167页
     ·SVM 两类分类器设计的参数选择第167-169页
     ·缺陷模式分类实验结果第169-170页
   ·本章小结第170-171页
第八章 全文总结与展望第171-175页
   ·全文总结第171-173页
   ·展望第173-175页
参考文献第175-185页
发表论文和科研情况说明第185-186页
致谢第186页

 
 
论文编号BS314,这篇论文共186
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