浮法玻璃缺陷的智能识别方法

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪言	第8-12页
·背景与意义	第8-9页
·国内外发展现状及趋势	第9-10页
·研究内容	第10-12页
第二章 玻璃缺陷图像的特征提取	第12-37页
·玻璃缺陷图像的预处理	第12-18页
·常见玻璃缺陷概述	第12-13页
·玻璃图像的特点	第13-14页
·图像预处理	第14-16页
·中值滤波代码实现	第16-18页
·特征提取概述	第18-19页
·基于小波分析的特征提取	第19-24页
·小波分析概念	第19-20页
·小波变换的特征提取	第20-24页
·小波矩的特征提取	第24-28页
·矩的基本概念	第24-25页
·使用泽尔尼克矩来提取特征	第25-27页
·使用小波矩做图像特征提取	第27-28页
·基于小波包的特征提取	第28-33页
·小波包分解	第29-31页
·小波包变换算法实现	第31-33页
·玻璃缺陷图片的特征提取	第33-36页
·MATLAB计算图像的圆形度、长宽比、面积	第34-36页
·本章总结	第36-37页
第三章 玻璃缺陷图像的识别分类	第37-44页
·识别技术概述	第37-38页
·人工神经网络(ANN)的分类方法	第37-38页
·基于支持向量机(SVM)的分类方法	第38页
·使用支持向量机做玻璃缺陷检测	第38-40页
·玻璃缺陷的分类	第40-43页
·支持向量机算法实现	第42-43页
·本章结论	第43-44页
第四章 玻璃缺陷检测系统	第44-54页
·图像采集部分	第45页
·缺陷检测系统	第45-53页
·客户端设计	第46-50页
·服务器设计	第50-53页
·本章结论	第53-54页
第五章 总结与展望	第54-56页
·全文总结	第54-55页
·对后续的展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-60页
攻读研究生期间公开发表论文	第60页