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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉检测技术的皮革缺陷检测系统研究与开发
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基于机器视觉检测技术的皮革缺陷检测系统研究与开发
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题研究背景第11-13页
    1.2 皮革缺陷检测的国内外研究综述第13-17页
        1.2.1 皮革缺陷检测算法国内外研究现状第13-16页
        1.2.2 皮革缺陷检测系统国内外应用现状第16-17页
    1.3 论文主要研究内容和文章结构第17-18页
第二章 皮革检测系统工作原理及硬软件框架第18-32页
    2.1 皮革检测系统分析及性能要求第18-21页
        2.1.1 皮革缺陷检测方式第18-19页
        2.1.2 皮革缺陷系统的性能要求第19页
        2.1.3 皮革缺陷系统的设计方案第19-21页
    2.2 皮革检测系统硬件设计第21-26页
    2.3 皮革检测系统软件设计整体检测第26-31页
        2.3.1 皮革检测系统概述第26-28页
        2.3.2 皮革检测系统界面以及工作流程介绍第28-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于Gabor小波变换的皮革缺陷检测第32-50页
    3.1 常见皮革缺陷检测算法介绍第33-35页
    3.2 基于Gabor小波变换的特征提取第35-41页
        3.2.1 Gabor小波变换第35-37页
        3.2.2 Gabor滤波器组设计第37-39页
        3.2.3 皮革图像特征提取第39-41页
    3.3 皮革图像特征降维及图像分割第41-45页
        3.3.1 主成分分析(PCA)降维第41-42页
        3.3.2 基于一种新最大类间方差的图像分割技术第42-45页
    3.4 算法实现第45-48页
    3.5 实验结果分析第48-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第四章 基于灰度共生矩阵的皮革缺陷特征提取第50-54页
    4.1 灰度共生矩阵概述第50-52页
    4.2 皮革图像的灰度共生矩阵特征提取第52-53页
    4.3 本章小结第53-54页
第五章 基于SVM的皮革缺陷分类研究第54-61页
    5.1 支持向量机概述第54-56页
    5.2 SVM分类器的设计第56-57页
    5.3 基于SVM的皮革缺陷类别分类算法第57-58页
    5.4 实验结果及讨论第58-60页
    5.5 本章小结第60-61页
总结与展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间发表的论文第67-70页
致谢第70页

 
 
论文编号BS4338304,这篇论文共70
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