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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的坯布疵点检测方法研究
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基于机器视觉的坯布疵点检测方法研究
 
     论文目录
 
学位论文的主要创新点第3-4页
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
        1.1.1 布匹检测研究背景第8-9页
        1.1.2 机器视觉技术的发展与应用第9-10页
    1.2 织物疵点检测技术国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 织物疵点检测算法国内外研究现状第10-13页
        1.2.2 坯布疵点检测系统国内外研究现状第13-15页
    1.3 论文主要内容及结构安排第15-16页
第二章 非下采样Contourlet变换第16-28页
    2.1 Contourlet变换理论第17-20页
        2.1.1 拉普拉斯金字塔变换第17-18页
        2.1.2 方向滤波器第18-20页
    2.2 非下采样contourlet变换第20-26页
        2.2.1 非下采样Conourlet变换的结构第21-22页
        2.2.2 非下采样塔式滤波器组的结构第22-24页
        2.2.3 非下采样方向滤波器组的结构第24-26页
    2.3 非下采样contourlet变换在疵点检测上的优势第26-28页
第三章 基于NSCT的坯布疵点检测和分割第28-42页
    3.1 图像预处理第28-31页
        3.1.1 预处理评价指标第28-29页
        3.1.2 常见的预处理方法第29-31页
    3.2 低频子带处理第31-34页
        3.2.1 非线性增益第32-33页
        3.2.2 改进的数学形态学第33页
        3.2.3 低频子带二值化第33-34页
    3.3 基于NSCT融合子带标准差的高频子带处理第34-40页
        3.3.1 分解层数第34-35页
        3.3.2 子带选取第35-38页
        3.3.3 基于标准差的疵点分割第38-40页
    3.4 实验结果与分析第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于BP神经网络的疵点分类第42-54页
    4.1 人工神经网络理论第42-45页
        4.1.1 神经元模型第42-44页
        4.1.2 BP神经网络第44-45页
    4.2 特征提取第45-50页
        4.2.1 基于LBP的特征提取第45-47页
        4.2.2 其他特征第47-48页
        4.2.3 基于主成分分析的特征筛选第48-50页
    4.3 BP神经网络设计第50-52页
        4.3.1 BP网络层数和节点数确定第50-52页
        4.3.2 传递函数确定第52页
    4.4 疵点分类结果分析第52-54页
第五章 坯布疵点检测系统图形用户界面第54-60页
    5.1 坯布疵点检测系统图形用户界面框架第54-55页
    5.2 坯布疵点检测系统图形用户界面设计第55-59页
        5.2.1 用户登录界面第55-56页
        5.2.2 图像获取界面第56-57页
        5.2.3 轮廓波分解界面第57页
        5.2.4 疵点检测界面第57-59页
        5.2.5 疵点分类界面第59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60页
    6.2 展望第60-62页
参考文献第62-68页
发表论文与参加科研情况第68-70页
致谢第70页

 
 
论文编号BS2534543,这篇论文共70
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