首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于稀疏编码的织物瑕疵检测算法研究

论文创新点第1-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
1 绪论第13-22页
   ·选题背景及意义第13-14页
   ·国内外研究状况第14-19页
     ·统计方法第15页
     ·频域方法第15-16页
     ·模型方法第16-17页
     ·学习方法第17-18页
     ·各类方法总结分析第18页
     ·研究现况第18-19页
   ·织物瑕疵检测算法架构第19-20页
   ·本文研究内容第20-22页
2 基于稀疏编码字典训练的织物瑕疵检测第22-44页
   ·引言第22页
   ·基于稀疏编码的织物瑕疵检测第22-28页
     ·稀疏编码简介第22-24页
     ·稀疏编码的求解第24-26页
     ·基于稀疏编码的织物瑕疵检测第26-28页
   ·改进后的基于稀疏编码的织物瑕疵检测第28-29页
   ·基于瑕疵形状的均值滤波器设计第29-31页
   ·基于其他字典的特征提取第31-33页
     ·基于K均值聚类的字典训练第31-32页
     ·基于ICA的字典训练第32-33页
   ·算法流程第33页
   ·实验分析第33-42页
     ·检测标准第34-35页
     ·测试数据库简介第35-37页
     ·基于斜纹布的实验(自己的数据库)第37-39页
     ·基于TILDA数据库的实验第39-42页
     ·效率估计第42页
   ·本章总结第42-44页
3 小规模字典的织物瑕疵检测第44-63页
   ·引言第44页
   ·基于小规模字典的特征提取第44-49页
     ·K均值聚类与稀疏编码关系第44-45页
     ·基于Gabor filter的小规模过完全基训练第45-48页
     ·特征提取第48-49页
   ·训练检测第49-50页
   ·算法流程第50-51页
   ·实验分析第51-62页
     ·基于斜纹布的实验(自己的数据库)第51-53页
     ·基于TILDA数据库的实验第53-61页
     ·效率估计第61-62页
   ·本章总结第62-63页
4 双尺度字典的织物瑕疵检测第63-75页
   ·引言第63-64页
   ·单尺度检测的问题第64-65页
   ·尺度的织物瑕疵检测第65-68页
   ·花纹布周期的确定第68-70页
   ·算法流程第70-71页
   ·实验分析第71-74页
     ·参数设置第71页
     ·检测率误检率比较第71-72页
     ·计算量分析第72-74页
   ·本章总结第74-75页
5 基于多核DSP的织物瑕疵检测第75-81页
   ·绪论第75页
   ·测试软硬件架构第75-77页
   ·多核并行处理流程第77-78页
   ·实验分析第78-80页
     ·并行算法性能的评价标准第78-79页
     ·测试与讨论第79-80页
   ·本章总结第80-81页
6 总结与展望第81-84页
   ·全文总结第81-82页
   ·展望第82-84页
参考文献第84-90页
攻读博士期间发表的论文及科研项目情况第90-91页
致谢第91页

论文共91页,点击 下载论文
上一篇:彩色打印机色彩特性化关键技术研究
下一篇:脉冲耦合神经网络在智能交通系统中的应用技术研究