织物疵点的计算机软件识别方法研究
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 织物疵点自动检测的重要意义 | 第8页 |
| 1．2 国内外疵点检测的研究成果及现状 | 第8-12页 |
| 1．2．1 国际织物疵点检测产品与技术的发展 | 第9-10页 |
| 1．2．2 国内织物疵点自动识别的研究现状 | 第10-12页 |
| 1．3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 织物疵点与形成原因简介 | 第13-19页 |
| 2．1 织物疵点种类 | 第13-14页 |
| 2．2 本文识别的疵点 | 第14-19页 |
| 第3章 本文疵点识别方法原理 | 第19-32页 |
| 3．1 特征提取方法 | 第19-24页 |
| 3．1．1 常见特征值提取方法简介 | 第19-20页 |
| 3．1．2 纹理识别—灰度共生矩阵 | 第20-23页 |
| 3．1．3 灰度阈值分割 | 第23-24页 |
| 3．2 疵点分类识别方法 | 第24-32页 |
| 3．2．1 神经网络在织物自动检测上的应用 | 第24-25页 |
| 3．2．2 BP神经网络 | 第25-27页 |
| 3．2．3 感知器神经网络 | 第27-32页 |
| 第4章 图像处理与疵点特征值的提取 | 第32-44页 |
| 4．1 预处理—确定织物经纬密度 | 第32-36页 |
| 4．2 图像再成 | 第36-39页 |
| 4．3 疵点图像提取 | 第39-41页 |
| 4．4 特征值提取 | 第41-44页 |
| 第5章 疵点的判断与分类 | 第44-50页 |
| 5．1 感知器神经网络的设计 | 第44-47页 |
| 5．2 网络训练及疵点识别 | 第47-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
