| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·课题的题目及课题来源 | 第9页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·目前布匹检测水平和存在的问题 | 第10页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-12页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·如何采用有效的预处理来加强图像 | 第12页 |
| ·对有缺陷的图像如何有效的得到缺陷的轮廓 | 第12页 |
| ·如何对缺陷进行相关特征的提取 | 第12-13页 |
| ·利用相关的特征如何对缺陷进行归类，也即识别的问题 | 第13页 |
| ·如何提高检测的速度和精度 | 第13页 |
| ·章 节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 系统整体概述 | 第14-17页 |
| ·机器视觉的概念 | 第14页 |
| ·系统构成 | 第14页 |
| ·处理系统的基本结构 | 第14-15页 |
| ·开发平台选择 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第3章 图像采集 | 第17-20页 |
| ·光源 | 第17-18页 |
| ·相机的选择 | 第18页 |
| ·图像的数字化 | 第18页 |
| ·采集图像 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第4章 图像预处理 | 第20-32页 |
| ·图像增强概述 | 第20页 |
| ·系统分析 | 第20-21页 |
| ·常用的图像平滑技术及其理论基础 | 第21-29页 |
| ·局部平均法 | 第21-22页 |
| ·中值滤波法 | 第22-23页 |
| ·频域中的理想低通滤波、BUTTERWORTH 滤波及指数形滤波等 | 第23-25页 |
| ·利用数学形态学进行滤波的方法 | 第25-29页 |
| ·图像复原 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第5章 缺陷边缘轮廓提取-利用图像分割 | 第32-51页 |
| ·概述 | 第32-34页 |
| ·传统边界检测方法的数学基础 | 第34-35页 |
| ·实际应用方法的原理及实验 | 第35-38页 |
| ·Roberts 算子 | 第35-36页 |
| ·PREWITT 算子 | 第36页 |
| ·SOBEL 算子 | 第36-37页 |
| ·ISOTROPIC SOBEL 算子 | 第37页 |
| ·LAPLACIAN 算子 | 第37-38页 |
| ·比较新颖的边缘提取方法 | 第38-44页 |
| ·形态学边缘提取算子 | 第38页 |
| ·小波分析和多尺度边缘检测 | 第38-44页 |
| ·边界的去杂、连接 | 第44-46页 |
| ·运用各种算子所得出的效果及运行时间统计 | 第46页 |
| ·边界轮廓提取 | 第46-49页 |
| ·利用拉普拉斯算子进行缺陷边界轮廓的提取 | 第47页 |
| ·利用求凸包方法进行缺陷边界轮廓的提取 | 第47-49页 |
| ·边界平滑 | 第49页 |
| ·分割算法评价 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第6章 缺陷特征参数提取 | 第51-56页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·常用特性提取方法介绍 | 第51-55页 |
| ·边界编码法 | 第52-54页 |
| ·用（近似）不变曲率的弧的方法 | 第54页 |
| ·应用链码方法得出边界的形状特征 | 第54-55页 |
| ·实验数据 | 第55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第7章 缺陷形状分析 | 第56-61页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·常用的形状描述符 | 第56-57页 |
| ·矩形度 | 第56-57页 |
| ·圆形度 | 第57页 |
| ·重心矩 | 第57页 |
| ·区域的宏观形态特征 | 第57-59页 |
| ·区域的边界周长 | 第57-58页 |
| ·区域的面积 | 第58页 |
| ·区域的重心和主轴 | 第58-59页 |
| ·区域的偏心率 | 第59页 |
| ·实验数据 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第8章 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录1 学位期间所发表学术论文及参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |