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带钢表面缺陷图像检测理论及识别算法研究

致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
Extended Abstract第9-15页
图清单第15-19页
表清单第19-23页
变量注释表第23-25页
1 绪论第25-34页
   ·研究的目的和意义第25-26页
   ·带钢表面缺陷检测方法国内外研究现状第26-31页
   ·带钢表面缺陷图像检测面临的问题第31-32页
   ·课题来源和主要研究内容第32-33页
   ·章节安排第33-34页
2 带钢表面缺陷图像检测装置及缺陷分析第34-44页
   ·带钢表面缺陷图像检测装置第34-37页
   ·典型带钢表面缺陷及产生原因第37-43页
   ·本章小结第43-44页
3 带钢表面缺陷图像处理算法研究第44-72页
   ·基于图像复杂度的缺陷快速检测方法第44-55页
   ·基于图像局部方差和信息熵的带钢缺陷图像背景纹理滤波弱化方法第55-58页
   ·带钢表面图像亮度不均匀校正及对比度增强第58-70页
   ·本章小结第70-72页
4 带钢表面缺陷图像分割第72-102页
   ·图像分割算法概述第72-76页
   ·钢板表面特点对缺陷分割的影响第76-77页
   ·基于视觉注意机制的图像分割算法第77-101页
   ·本章小结第101-102页
5 带钢表面缺陷特征提取和分类第102-153页
   ·概述第102-104页
   ·缺陷图像特征提取第104-118页
   ·基于改进可拓理论的钢板表面缺陷分类第118-151页
   ·本章小结第151-153页
6 结论与展望第153-156页
   ·主要结论第153-154页
   ·创新点第154页
   ·展望第154-156页
参考文献第156-168页
附录第168-183页
作者简历第183-186页
学位论文数据集第186页

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