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周期纹理表面缺陷检测算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5页 | | 1 绪论 | 第8-14页 | | 1.1 课题背景及意义 | 第8-9页 | | 1.2 机器视觉检测技术国内外研究状况 | 第9-11页 | | 1.3 论文组织结构 | 第11-14页 | | 2 检测系统总体设计 | 第14-19页 | | 2.1 研究对象说明 | 第14-15页 | | 2.2 检测系统整体结构原理 | 第15-17页 | | 2.3 检测算法思想和检测流程 | 第17-18页 | | 2.4 本章小结 | 第18-19页 | | 3 图像预处理方法 | 第19-26页 | | 3.1 高斯滤波 | 第19-20页 | | 3.2 阈值分割 | 第20-22页 | | 3.3 二值图像的形态学过程 | 第22-25页 | | 3.4 本章小结 | 第25-26页 | | 4 基于频域的检测算法 | 第26-51页 | | 4.1 基于幅值谱去除周期纹理方法 | 第26-43页 | | 4.2 基于频谱归一化图像重建方法 | 第43-48页 | | 4.3 边界效应 | 第48-50页 | | 4.4 本章小结 | 第50-51页 | | 5 基于奇异值分解的检测算法 | 第51-58页 | | 5.1 奇异值分解理论 | 第51-52页 | | 5.2 基于SVD重建图像 | 第52-53页 | | 5.3 重构奇异值数量的选定 | 第53-56页 | | 5.4 实验分析 | 第56页 | | 5.5 本章小结 | 第56-58页 | | 6 系统展示和应用分析 | 第58-67页 | | 6.1 检测硬件原理和设备展示 | 第58-60页 | | 6.2 人机交互界面 | 第60-61页 | | 6.3 应用案例和检测测试 | 第61-66页 | | 6.4 本章小结 | 第66-67页 | | 7 总结与展望 | 第67-69页 | | 7.1 总结 | 第67-68页 | | 7.2 展望 | 第68-69页 | | 致谢 | 第69-70页 | | 参考文献 | 第70-73页 |
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论文编号BS4101502，这篇论文共73页
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