摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-7页 |
1 绪论 | 第7-16页 |
·羊绒和羊毛纤维的形态结构和品质特征 | 第8-11页 |
·羊绒和羊毛纤维的形态结构 | 第8-9页 |
·羊绒和羊毛纤维的品质特征 | 第9-11页 |
·羊绒和羊毛纤维识别的必要性 | 第11页 |
·羊绒和羊毛纤维传统的鉴别方法 | 第11-13页 |
·光学投影显微镜法(LM 法) | 第11-12页 |
·扫描电子显微镜法( SEM 法) | 第12页 |
·基因分析法 | 第12页 |
·其他方法 | 第12-13页 |
·计算机图像处理对羊绒和羊毛纤维识别的研究 | 第13-14页 |
·计算机图像处理概述 | 第13页 |
·计算机图像处理技术在羊绒和羊毛纤维识别中的研究现状 | 第13-14页 |
·本课题的意义及主要研究内容 | 第14-15页 |
·本章小结 | 第15-16页 |
2 羊绒和羊毛纤维的图像处理 | 第16-30页 |
·羊绒和羊毛纤维SEM 图像的特点 | 第16页 |
·羊绒和羊毛纤维图像处理的总方案 | 第16-18页 |
·羊绒和羊毛纤维图像的预处理过程 | 第18-23页 |
·灰度化转换 | 第18-20页 |
·Sobel 算子锐化增强 | 第20-22页 |
·中值滤波去噪 | 第22-23页 |
·羊绒和羊毛纤维图像的处理过程 | 第23-29页 |
·改进分水岭边缘检测 | 第23-26页 |
·自适应阈值分割 | 第26-27页 |
·形态学运算 | 第27-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
3 羊绒和羊毛纤维图像特征参数的提取 | 第30-41页 |
·羊绒与羊毛纤维的特征指标 | 第30-32页 |
·直观指标 | 第30-31页 |
·相对指标 | 第31-32页 |
·羊绒与羊毛纤维特征指标的测定 | 第32-37页 |
·直线拟合法 | 第32-33页 |
·分段直线拟合测量纤维直径 | 第33-35页 |
·中心线法测量纤维鳞片高度 | 第35-37页 |
·羊绒和羊毛纤维的特征参数的测量结果及分析 | 第37-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
4 羊绒与羊毛纤维的识别分析 | 第41-47页 |
·典型BP 神经网络的模型 | 第41-44页 |
·人工神经网络模型 | 第41-43页 |
·BP 神经网络模型 | 第43-44页 |
·BP 的学习算法 | 第44页 |
·BP 神经网络的训练与识别 | 第44-46页 |
·样本特征值的归一化处理 | 第45页 |
·BP 神经网络的训练 | 第45-46页 |
·羊绒与羊毛纤维的识别 | 第46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
5 结论 | 第47-48页 |
致谢 | 第48-49页 |
参考文献 | 第49-53页 |
附录 | 第53页 |