原木检测算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15页 |
| 1.2 原木检测的发展与国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 原木的人工检测方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 原木的X射线检测方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 原木的超声波检测方法 | 第17-19页 |
| 1.2.4 原木的应力波检测方法 | 第19-20页 |
| 1.2.5 原木的光学检测方法 | 第20-21页 |
| 1.3 原木的缺陷与分类及其对木材加工的影响 | 第21-24页 |
| 1.3.1 节子 | 第21-22页 |
| 1.3.2 裂纹 | 第22-23页 |
| 1.3.3 伤疤 | 第23页 |
| 1.3.4 生物危害 | 第23-24页 |
| 1.4 本文主要工作和内容安排 | 第24-25页 |
| 第二章 原木缺陷的特征提取 | 第25-41页 |
| 2.1 图像特征的分类 | 第25-29页 |
| 2.1.1 点特征 | 第25-26页 |
| 2.1.2 线特征 | 第26页 |
| 2.1.3 面特征 | 第26页 |
| 2.1.4 纹理特征 | 第26-28页 |
| 2.1.5 颜色特征 | 第28-29页 |
| 2.2 SITF特征 | 第29-35页 |
| 2.2.1 SIFT特征的优点 | 第29-30页 |
| 2.2.2 SIFT特征提取步骤 | 第30-35页 |
| 2.3 原木缺陷的SIFT特征提取 | 第35-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 原木缺陷的BOW特征模型 | 第41-49页 |
| 3.1 BOW模型概述 | 第41-42页 |
| 3.2 K-means聚类 | 第42-46页 |
| 3.2.1 聚类分析理论 | 第42-43页 |
| 3.2.2 聚类的基本步骤 | 第43-44页 |
| 3.2.3 K-means算法流程 | 第44-46页 |
| 3.3 词频-逆文档频率统计 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 原木缺陷自动分类算法 | 第49-59页 |
| 4.1 SVM分类器 | 第49-51页 |
| 4.2 原木检测自动分类实验 | 第51-57页 |
| 4.2.1 算法步骤及实验流程 | 第51-52页 |
| 4.2.2 实验参数及实验条件 | 第52-54页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
