| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-15页 |
| 1.3 耐光色牢度标准解读 | 第15-17页 |
| 1.4 主要研究思路和内容 | 第17-20页 |
| 第二章 颜色校准模块建立 | 第20-41页 |
| 2.1 颜色校准原理 | 第20-26页 |
| 2.1.1 颜色空间 | 第20-23页 |
| 2.1.2 分光光度仪与扫描仪原理 | 第23-24页 |
| 2.1.3 颜色校准 | 第24-25页 |
| 2.1.4 最小二乘法与DE分析 | 第25-26页 |
| 2.2 试验设计 | 第26-30页 |
| 2.2.1 实验装置和材料及其准备 | 第26-27页 |
| 2.2.2 校准模型搭建 | 第27-28页 |
| 2.2.3 模型求解验证技术路线图 | 第28-30页 |
| 2.3 颜色校准模型建立 | 第30-39页 |
| 2.3.1 色卡的光谱数据,RGB及XYZ值 | 第30-33页 |
| 2.3.2 模型系数求解 | 第33-34页 |
| 2.3.3 模型评价和改进 | 第34-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 织物数字图像表面颜色提取模块 | 第41-62页 |
| 3.1 数字图像原理 | 第41-46页 |
| 3.1.1 数字图像获取和简单的数字图像模型 | 第41-42页 |
| 3.1.2 图像的取样和量化 | 第42-43页 |
| 3.1.3 数字图像表示 | 第43-44页 |
| 3.1.4 彩色数字图像处理 | 第44-45页 |
| 3.1.5 几种主要图片存储格式 | 第45-46页 |
| 3.2 织物数字图像颜色表征方法 | 第46-61页 |
| 3.2.1 区域像素颜色平均值 | 第47页 |
| 3.2.2 奇异点去除 | 第47-54页 |
| 3.2.3 去除彩色边缘 | 第54-59页 |
| 3.2.4 最终的方法和算法实现 | 第59-61页 |
| 3.3 蓝色羊毛标准颜色值 | 第61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 耐光色牢度评级模块 | 第62-83页 |
| 4.1 蓝色羊毛标准专家数据提取 | 第62-68页 |
| 4.1.1 主要的色差公式 | 第62-65页 |
| 4.1.2 蓝标的各等级色差 | 第65-68页 |
| 4.2 基于线性拟合的模型建立 | 第68-70页 |
| 4.3 基于模糊数学的模型建立 | 第70-75页 |
| 4.3.1 模糊数学原理 | 第70-71页 |
| 4.3.2 评价模型的建立 | 第71-75页 |
| 4.4 基于BP神经网络的模型建立 | 第75-82页 |
| 4.4.1 BP神经网络原理 | 第75-77页 |
| 4.4.2 色牢度评级的BP神经网络模型建立与实现 | 第77-80页 |
| 4.4.3 BP模型的验证结果 | 第80-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 系统验证 | 第83-89页 |
| 5.1 耐光色牢度专家评级系统搭建 | 第83-85页 |
| 5.1.1 专家系统原理 | 第83-84页 |
| 5.1.2 耐光色牢度专家系统模块组成 | 第84-85页 |
| 5.2 系统验证 | 第85-88页 |
| 5.2.1 数据结果 | 第85-87页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第87-88页 |
| 5.3 本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 结论 | 第89页 |
| 6.2 本论文不足 | 第89-90页 |
| 6.3 展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 附录 | 第94-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |