| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第7-12页 |
| 1.2.1 国内外织物疵点检测算法研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.2 国内外织物疵点检测系统研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究方法与内容 | 第12-14页 |
| 第二章 多尺度几何分析法 | 第14-26页 |
| 2.1 小波分析 | 第14-18页 |
| 2.1.1 一维小波变换 | 第14-16页 |
| 2.1.2 二维小波变换 | 第16-18页 |
| 2.2 多尺度几何分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 多尺度几何分析简述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 多尺度几何分析方法 | 第19-21页 |
| 2.3 轮廓波变换 | 第21-25页 |
| 2.3.1 拉普拉斯金字塔滤波器 | 第22页 |
| 2.3.2 方向滤波器组 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于非下采样小波包轮廓波变换的经编织疵分割 | 第26-41页 |
| 3.1 非下采样小波包轮廓波变换 | 第26-32页 |
| 3.1.1 小波包变换 | 第26-28页 |
| 3.1.2 非下采样方向滤波器 | 第28-32页 |
| 3.2 非下采样小波包轮廓波变换参数确定 | 第32-35页 |
| 3.2.1 基波选择 | 第32-34页 |
| 3.2.2 分解层数选择 | 第34-35页 |
| 3.3 经编织物疵点分割 | 第35-39页 |
| 3.3.1 最佳小波包分解与子带消噪 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于区域能量值的图像重构 | 第36-38页 |
| 3.3.3 自适应阈值分割与形态学处理 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于主成分分析与BP神经网络的经编织疵识别 | 第41-52页 |
| 4.1 经编织疵图像特征提取 | 第41-43页 |
| 4.2 基于主成分分析的特征筛选 | 第43-47页 |
| 4.3 BP神经网络设计 | 第47-50页 |
| 4.3.1 BP神经网络概述 | 第47-49页 |
| 4.3.2 BP神经网络参数设计 | 第49-50页 |
| 4.4 经编织疵识别 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 经编织疵在线检测系统设计 | 第52-60页 |
| 5.1 经编织疵在线检测硬件结构 | 第52-55页 |
| 5.2 经编织疵在线检测软件界面设计 | 第55-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 主要结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 主要结论 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |