| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·木材无损检测发展概况 | 第11-13页 |
| ·机器视觉技术综述 | 第13-16页 |
| ·机器视觉在国内外的发展现状 | 第13页 |
| ·机器视觉相关技术理论的发展 | 第13-16页 |
| ·本研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 2 强化木地板表面缺陷分析 | 第18-28页 |
| ·强化木地板基本概念 | 第18-19页 |
| ·强化木地板表面缺陷种类及分析 | 第19-22页 |
| ·生产工艺 | 第19页 |
| ·强化木地板表面缺陷种类 | 第19页 |
| ·强化木地板表面缺陷产生原因 | 第19-22页 |
| ·强化木地板表面缺陷特点分析 | 第22页 |
| ·实验用缺陷样本介绍 | 第22-27页 |
| ·数字图像获取 | 第22-26页 |
| ·实验样板图像特点分析 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 强化木地板表面图像分割方法研究 | 第28-54页 |
| ·图像分割理论 | 第28-29页 |
| ·图像分割技术分类 | 第29-32页 |
| ·图像分割评价 | 第32-35页 |
| ·图像分割评价方法 | 第32-35页 |
| ·强化木地板的图像分割方法选择 | 第35页 |
| ·基于 OTSU(最大类间方差)的图像分割方法 | 第35-38页 |
| ·最大类间方差的基本原理 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-38页 |
| ·基于蚁群算法的图像分割方法 | 第38-45页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第38-39页 |
| ·基于蚁群算法的图像分割 | 第39-40页 |
| ·二维灰度直方图的一维投影 | 第40页 |
| ·蚁群算法部分参数修正 | 第40-41页 |
| ·基于蚁群算法的图像分割流程 | 第41-42页 |
| ·试验结果 | 第42-45页 |
| ·基于遗传算法和最大熵的图像分割实现 | 第45-51页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第45-46页 |
| ·基于最大熵值选定 | 第46页 |
| ·基于遗传算法和最大熵的图像分割方法流程 | 第46-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·分割算法评价 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 4 强化木地板表面图像的特征参数提取 | 第54-70页 |
| ·特征提取概述 | 第54-55页 |
| ·强化木地板表面图像特征分析 | 第55-56页 |
| ·图像特征 | 第55-56页 |
| ·强化地板表面图像特征选择与分析 | 第56页 |
| ·强化地板表面图像特征计算 | 第56-60页 |
| ·颜色特征参数计算 | 第56-58页 |
| ·纹理特征参数计算 | 第58-60页 |
| ·地板表面图像特征计算结果 | 第60页 |
| ·常用的特征提取准则 | 第60-64页 |
| ·基于主成分分析的强化地板表面图像特征提取 | 第64-69页 |
| ·主成分分析概述 | 第64-65页 |
| ·主成分分析的数学原理 | 第65-66页 |
| ·程序流程 | 第66-67页 |
| ·基于主成分分析的降维结果 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 5 基于人工神经网络的分类器设计 | 第70-84页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第70-73页 |
| ·基于 RBF网络的分类器设计 | 第73-77页 |
| ·RBF网络原理 | 第73-74页 |
| ·RBF网络基函数的选择 | 第74页 |
| ·RBF网络的学习算法 | 第74-76页 |
| ·RBF网络的参数设置 | 第76-77页 |
| ·基于 BP网络分类器的设计 | 第77-81页 |
| ·BP网络原理概述 | 第77-78页 |
| ·BP网络的学习步骤 | 第78-80页 |
| ·BP网络算法参数设置 | 第80-81页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第81-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 6 结论与展望 | 第84-86页 |
| ·结论 | 第84页 |
| ·创新 | 第84-85页 |
| ·展望 | 第85-86页 |
| 附表1 强化木地板表面特征参数计算结果(原图像) | 第86-93页 |
| 附表2 强化木地板表面特征参数计算结果(分割后图像) | 第93-100页 |
| 参考文献 | 第100-107页 |
| 个人简介 | 第107-108页 |
| 导师简介 | 第108-109页 |
| 在读博士期间发表论文 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |