基于生物信息与影像技术识别材料缺陷的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·生物信息学概述 | 第9-10页 |
| ·生物信息学中使用的智能模型 | 第10页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·材料表面缺陷检测技术 | 第13-14页 |
| ·研究内容和目标 | 第14页 |
| ·论文章节安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 材料缺陷检测系统的设计原则与软件设计 | 第16-20页 |
| ·检测系统的总体设计 | 第16-17页 |
| ·检测系统软件设计 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 图像处理与特征提取 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·研究材料、图像特征及存储格式 | 第20-24页 |
| ·扩展图像处理算法 | 第24-27页 |
| ·系统使用的图像处理算法及其程序实现 | 第27-30页 |
| ·提取特征向量 | 第30-31页 |
| ·裂纹图像的重建 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 图像检测分类器的设计与实现 | 第35-50页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·输入与输出 | 第36页 |
| ·支持向量机 | 第36-41页 |
| ·BP 神经网络 | 第41-45页 |
| ·Fisher 线性判别 | 第45-47页 |
| ·分类器集成实现 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 图像识别检测系统的仿真 | 第50-56页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·模拟数据的构建 | 第50-52页 |
| ·训练与预测过程 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 工作总结与进一步研究 | 第56-61页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·生物信息影像技术在材料缺陷检测中的进一步研究 | 第57-60页 |
| ·图像处理与识别算法应用于生物成像与处理中 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录1 | 第63-69页 |
| 附录2 | 第69-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
