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 |