引言 | 第1-13页 |
第一章 文献综述 | 第13-25页 |
·国外对织物平整度等级评价的研究现状 | 第13-18页 |
·仪器法评价织物平整度 | 第13页 |
·采用二维图像和主动立体测定技术评价织物的平整度 | 第13-15页 |
·利用三维重建算法客观描述织物的折皱外观 | 第15-17页 |
·织物折皱的特征提取 | 第17-18页 |
·织物平整度等级的客观评定 | 第18页 |
·目前国内的研究现状 | 第18-19页 |
·本文研究内容 | 第19-20页 |
参考文献 | 第20-25页 |
第二章 基于光度立体视觉和阴影恢复形状的物体三维表面形态的重建算法 | 第25-50页 |
·光度立体视觉法 | 第25-37页 |
·物体的表面光照模型 | 第25-27页 |
·基于光照模型的物体三维表面形态重建算法 | 第27-29页 |
·算法验证 | 第29-37页 |
·阴影恢复形状算法 | 第37-47页 |
·算法介绍 | 第37-42页 |
·算法验证 | 第42-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
参考文献 | 第48-50页 |
第三章 织物外观平整度的特征提取与选择 | 第50-65页 |
·表征织物平整度的特征参数 | 第51-63页 |
·对比度 | 第51-52页 |
·功率谱密度 | 第52-54页 |
·分形维数 | 第54-56页 |
·表面面积 | 第56-57页 |
·粗糙度 | 第57-58页 |
·扭曲度 | 第58页 |
·峰度 | 第58-59页 |
·平均偏移量 | 第59-60页 |
·整体折皱密度 | 第60-61页 |
·尖锐度 | 第61-63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-65页 |
第四章 织物外观平整度主、客观评定的方法与装置 | 第65-86页 |
·织物折皱外观光照图像的获取方法与装置 | 第65-66页 |
·织物试样折皱外观的三维重建和特征提取 | 第66-67页 |
·织物试样折皱外观的三维重建和特征提取 | 第67-81页 |
·基于光度立体视觉法的织物折皱三维重建和特征提取 | 第67-76页 |
·基于阴影恢复形状算法的织物折皱三维重建和特征提取 | 第76-81页 |
·织物试样外观平整度等级的主观评定 | 第81-84页 |
·本章小结 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-86页 |
第五章 应用自组织神经网络客观评定织物外观平整度等级 | 第86-99页 |
·kohonen自组织神经网络简介 | 第87-88页 |
·Kohonen自组织神经网络的结构模型 | 第88-89页 |
·Heb学习规则简介 | 第89-91页 |
·Heb学习规则的流程 | 第91-92页 |
·应用Kohonen自组织神经网络客观评定织物外观平整度等级 | 第92-96页 |
·本章小结 | 第96-97页 |
参考文献 | 第97-99页 |
第六章 模糊模式识别在织物外观平整度等级评定中的应用 | 第99-113页 |
·模糊模式识别简介 | 第99-103页 |
·模糊规则 | 第99-100页 |
·模糊推理系统 | 第100-101页 |
·模糊模式识别算法的三个步骤 | 第101-102页 |
·模糊模式识别的工作流程: | 第102-103页 |
·基于Mamdani模糊模型的织物平整度等级评定 | 第103-111页 |
·模板各等级去模糊化值计算 | 第104-107页 |
·织物外观平整度等级的实际评定 | 第107-111页 |
·本章小结 | 第111-112页 |
参考文献 | 第112-113页 |
第七章 基于自适应模糊神经网络的织物外观平整度等级评定 | 第113-127页 |
·自适应模糊神经网络(ANFIS)简介 | 第113-115页 |
·基于减法聚类的自适应模糊神经网络 | 第115-116页 |
·应用基于减法聚类的自适应神经网络客观评定织物试样的平整度等级 | 第116-125页 |
·AATCC模板自适应模糊神经网络模型的确定 | 第116-120页 |
·应用自适应模糊神经网络评定织物试样的平整度等级 | 第120-125页 |
·本章小结 | 第125-126页 |
参考文献 | 第126-127页 |
第八章 结论与展望 | 第127-131页 |
·本文的主要贡献 | 第127-129页 |
·本文存在的问题和需要进一步深入的研究工作: | 第129-131页 |
致谢 | 第131-132页 |
作者简介 | 第132-133页 |
攻博期间发表论文情况 | 第133-134页 |