| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 疵点识别研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 织物疵点分类算法 | 第11-14页 |
| 1.2.2 纺织品疵点自动化检测系统产品 | 第14-17页 |
| 1.3 文章总体结构 | 第17-18页 |
| 2 面向织物疵点检测的Zynq图像分析系统架构 | 第18-26页 |
| 2.1 基于Zynq的织物疵点识别嵌入式图像检测系统总体结构 | 第18页 |
| 2.2 基于Zynq-7000 的织物疵点图像分析系统的硬件架构 | 第18-22页 |
| 2.2.1 ZedBoard开发板介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Zynq-7000 All Programmable SoC体系结构简介 | 第19-21页 |
| 2.2.3 USB摄像头 | 第21-22页 |
| 2.2.4 HDMI接口 | 第22页 |
| 2.3 基于Zynq-7000 的织物疵点图像分析的软件系统 | 第22-24页 |
| 2.3.1 嵌入式软件环境 | 第22-23页 |
| 2.3.2 织物图像特征提取和疵点分类算法概述 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 疵点识别系统图像采集及特征提取 | 第26-38页 |
| 3.1 疵点识别算法方案设计 | 第26页 |
| 3.2 织物图像采集 | 第26-27页 |
| 3.3 图像预处理 | 第27-29页 |
| 3.3.1 直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 3.3.2 中值滤波处理 | 第28-29页 |
| 3.4 疵点特征提取方法 | 第29-36页 |
| 3.4.1 局部二进制模式 | 第29-33页 |
| 3.4.2 灰度共生矩阵 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 支持向量机织物疵点分类 | 第38-56页 |
| 4.1 织物疵点识别分类 | 第38页 |
| 4.2 支持向量机 | 第38-48页 |
| 4.2.1 支持向量机概述 | 第38-39页 |
| 4.2.2 支持向量机原理 | 第39-42页 |
| 4.2.3 核函数 | 第42-43页 |
| 4.2.4 多分类支持向量机 | 第43页 |
| 4.2.5 核函数的参数选择 | 第43-44页 |
| 4.2.6 SVM疵点分类 | 第44-48页 |
| 4.3 最小二乘支持向量机 | 第48-51页 |
| 4.3.1 最小二乘支持向量机原理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 核函数选择 | 第50页 |
| 4.3.3 核参数选择 | 第50页 |
| 4.3.4 多分类最小二乘支持向量机 | 第50-51页 |
| 4.3.5 最小二乘支持向量机分类结果及分析 | 第51页 |
| 4.4 贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机 | 第51-53页 |
| 4.4.1 贝叶斯框架下的LS-SVM | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于贝叶斯框架下LS-SVM疵点分类模型的建立 | 第52-53页 |
| 4.4.3 贝叶斯框架下的LS-SVM分类结果 | 第53页 |
| 4.5 三种分类器的分类结果分析 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 基于Zynq平台的织物疵点图像分析嵌入式环境的搭建 | 第56-62页 |
| 5.1 嵌入式系统 | 第56页 |
| 5.2 Linux嵌入式操作系统 | 第56-58页 |
| 5.2.1 嵌入式操作系统的安装 | 第57页 |
| 5.2.2 安装交叉编译环境 | 第57-58页 |
| 5.3 搭建ZedBoard上的Linux系统 | 第58-60页 |
| 5.3.1 编译u-boot | 第58-59页 |
| 5.3.2 编译内核和设备树 | 第59页 |
| 5.3.3 制作根文件系统 | 第59-60页 |
| 5.4 Qt软件和OpenCV函数库的安装 | 第60-61页 |
| 5.4.1 Qt软件 | 第60页 |
| 5.4.2 OpenCV函数库 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 Zynq平台的织物疵点识别的验证与分析 | 第62-70页 |
| 6.1 嵌入式图像检测系统的软件设计 | 第62页 |
| 6.1.1 基于Qt的图形界面设计 | 第62页 |
| 6.1.2 嵌入式软件设计 | 第62页 |
| 6.2 图像疵点分类系统测试 | 第62-69页 |
| 6.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 7 总结和展望 | 第70-72页 |
| 7.1 全文总结 | 第70页 |
| 7.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 作者攻读学位期间发表论文清单 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
