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织物瑕疵在线检测技术的研究和实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
1 绪论第12-19页
   ·研究背景和意义第12-13页
   ·国内外织物瑕疵检测研究现状第13-17页
     ·织物瑕疵检测系统应用现状第13-14页
     ·织物瑕疵检测算法研究现状第14-17页
   ·本课题主要的研究内容和章节安排第17-19页
2 图像预处理算法第19-29页
   ·图像噪声处理第19-24页
     ·均值滤波第19-20页
     ·中值滤波第20页
     ·高斯滤波第20-21页
     ·效果对比第21-24页
   ·阈值化第24-25页
     ·全局阈值第24页
     ·局部阈值第24页
     ·局部自适应阈值第24-25页
   ·图像增强第25-28页
     ·对比度拉伸第25-27页
     ·直方图均衡化第27-28页
   ·本章小结第28-29页
3 毛巾计数研究与实现第29-48页
   ·特征分析第29-30页
   ·直线检测算法第30-40页
     ·最小二乘法第30-31页
     ·最小距离法第31-32页
     ·Freeman链码第32-33页
     ·Radon变换第33-35页
     ·霍夫变换第35-36页
     ·LSD第36-40页
   ·基于LSD的改进算法第40-45页
   ·边沿中心点与毛巾计数算法优化第45-46页
   ·与其他算法对比第46-47页
   ·本章小结第47-48页
4 织物瑕疵检测第48-58页
   ·纹理分析第48页
   ·瑕疵检测算法第48-51页
     ·数学形态法第48-49页
     ·灰度共生矩阵法第49-50页
     ·傅里叶分析法第50页
     ·小波变换第50-51页
   ·基于模板匹配的检测算法第51-56页
   ·与其他检测算法对比第56-57页
   ·本章小结第57-58页
5 瑕疵特征提取第58-64页
   ·瑕疵分割算法第58-59页
     ·基于区域第58页
     ·基于边缘第58-59页
   ·区域生长法及后处理算法第59-61页
   ·与其他分割算法对比第61-62页
   ·特征值选取第62-63页
   ·本章小结第63-64页
6 瑕疵分类第64-71页
   ·分类算法第64-66页
     ·基于距离度量第64页
     ·基于模糊集第64页
     ·人工神经网络第64-66页
   ·BP神经网络第66-70页
     ·网络结构第66-67页
     ·模型构建第67-68页
     ·网络算法设计第68-70页
   ·本章小结第70-71页
7 软件设计第71-73页
   ·软件平台开发概述第71页
   ·界面功能介绍第71-72页
   ·检测流程第72页
   ·算法优化第72页
   ·本章小结第72-73页
8 总结与展望第73-75页
   ·论文研究工作总结第73-74页
   ·未来工作展望第74-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页
附录第81-82页

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