基于数字图像处理的机织物结构参数识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第10页 |
| ·图像处理技术在机织物结构参数识别上的研究与应用 | 第10-15页 |
| ·国外研究现状、水平和发展趋势 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状、水平和发展趋势 | 第12-14页 |
| ·织物结构参数识别方法分类 | 第14页 |
| ·织物结构参数识别存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·研究目标、研究内容和创新点 | 第15-16页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·创新点 | 第15-16页 |
| 参考文献 | 第16-20页 |
| 第二章 织物图像的获取及纠偏 | 第20-34页 |
| ·织物图像的采集 | 第20页 |
| ·织物图像的纠偏 | 第20-29页 |
| ·白织物图像的纠偏 | 第20-26页 |
| ·色织物图像的纠偏 | 第26-29页 |
| ·纱线偏斜角度检测 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32页 |
| 参考文献 | 第32-34页 |
| 第三章 机织物经纬纱密度的自动识别 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·单色织物经纬纱密度的自动测定 | 第35-39页 |
| ·单系统多色织物经纬纱密度的自动测定 | 第39-44页 |
| ·双系统多色织物经纬纱密度自动测定 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |
| 第四章 单色织物组织的自动识别 | 第52-74页 |
| ·简单白织物组织识别 | 第52-56页 |
| ·其他单色织物组织识别 | 第56-72页 |
| ·基于FCM 算法的组织点识别 | 第56-59页 |
| ·基于BP 神经网络的织物组织识别 | 第59-67页 |
| ·基于组织数据库的织物组织识别 | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 第五章 色织物配色模纹图的自动识别 | 第74-84页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·色织物组织点分割 | 第74-79页 |
| ·色织物组织点颜色特征提取和分类 | 第79页 |
| ·色织物的配色模纹图自动识别 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 第六章 色织物的色纱排列参数和组织的识别 | 第84-118页 |
| ·基于HSL 和Lab 颜色空间的色织物图像分色 | 第84-91页 |
| ·基于色织物图像的色纱排列参数自动识别 | 第91-98页 |
| ·基于配色模纹图的色纱排列参数自动识别 | 第98-111页 |
| ·基于遗传算法的色纱排列参数自动识别 | 第98-105页 |
| ·基于逻辑分析法的色纱排列参数自动识别 | 第105-111页 |
| ·色织物组织的自动识别 | 第111-114页 |
| ·色织物组织点属性判别 | 第111-112页 |
| ·色织物组织识别 | 第112-114页 |
| ·色织物结构参数识别流程图和识别实例 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115页 |
| 参考文献 | 第115-118页 |
| 第七章 结语与展望 | 第118-120页 |
| ·本文的研究成果 | 第118-119页 |
| （一） 机织物图像的自动纠偏理论与方法 | 第118页 |
| （二） 机织物经纬纱密度的自动识别 | 第118页 |
| （三） 单色织物的组织识别 | 第118页 |
| （四） 织物配色模纹图的自动分析 | 第118-119页 |
| （五） 色纱排列参数的自动识别 | 第119页 |
| （六） 色织物组织的自动识别 | 第119页 |
| ·需进一步研究的内容 | 第119-120页 |
| （一） 纱线非平直状态下的定位 | 第119页 |
| （二） 复杂组织的结构参数识别 | 第119页 |
| （三） 机织物结构参数识别系统 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 附录：作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第121页 |
