基于机器视觉的网孔织物表面质量检测系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题概述 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·课题国内外研究动态 | 第10-14页 |
| ·机器视觉检测技术的发展概况 | 第10-11页 |
| ·网孔织物表面质量视觉检测系统的研究现状 | 第11-12页 |
| ·数字图像处理技术的发展动态 | 第12-14页 |
| ·课题研究内容 | 第14-15页 |
| ·课题研究所存在的关键问题 | 第15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 检测系统总体方案设计 | 第17-25页 |
| ·系统工作原理 | 第17-18页 |
| ·系统硬件 | 第18-21页 |
| ·传动方案设计 | 第18-19页 |
| ·采集方案设计 | 第19-21页 |
| ·控制方案设计 | 第21页 |
| ·软件部分 | 第21-24页 |
| ·软件环境 | 第21-22页 |
| ·图像处理流程 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 图像处理方法 | 第25-50页 |
| ·网孔织物图像疵点分析 | 第25-26页 |
| ·图像预处理 | 第26-33页 |
| ·噪声来源及类型 | 第27-29页 |
| ·图像去噪方法 | 第29-31页 |
| ·基于均值的网孔织物去噪方法 | 第31-33页 |
| ·边缘检测 | 第33-41页 |
| ·边缘及其分类 | 第34-35页 |
| ·边缘检测算子 | 第35-39页 |
| ·基于 Sobel 算子的边缘快速检测方法 | 第39-41页 |
| ·图像分割 | 第41-48页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第42-43页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第43-45页 |
| ·基于明暗度的自适应阈值分割方法 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 网孔织物疵点识别与分类 | 第50-61页 |
| ·模式识别理论 | 第50页 |
| ·基于纹理特性的网孔织物疵点分割方法 | 第50-52页 |
| ·网孔织物疵点特征提取 | 第52-57页 |
| ·网孔织物疵点类别概述 | 第52-53页 |
| ·常用特征描述 | 第53-56页 |
| ·网孔织物特征提取 | 第56-57页 |
| ·网孔织物表面质量疵点分类 | 第57-60页 |
| ·感知器神经网络分类器 | 第58-59页 |
| ·网孔织物疵点分类 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 网孔织物表面质量检测系统实现 | 第61-67页 |
| ·系统硬件实现 | 第61-62页 |
| ·系统检测软件 | 第62-65页 |
| ·软件检测流程 | 第62-64页 |
| ·软件检测界面 | 第64-65页 |
| ·系统检测结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67页 |
| ·工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75-76页 |
