基于显著性检测和一类支持向量机的产品表面缺陷辨识方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4 本文的研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 2 总体方案设计 | 第15-19页 |
| 2.1 涂装产品的缺陷类型 | 第15-16页 |
| 2.2 检测系统的结构设计 | 第16-17页 |
| 2.3 缺陷检测的总体方案 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 表面缺陷的显著性检测方法 | 第19-33页 |
| 3.1 形变类缺陷检测方法 | 第19-22页 |
| 3.2 基于局部特征点的缺陷检测方法 | 第22-24页 |
| 3.3 基于自差影的显著性缺陷检测方法 | 第24-28页 |
| 3.4 显著性检测方法的实验分析 | 第28-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 缺陷图像的特征描述方法 | 第33-41页 |
| 4.1 特征描述方法的选取 | 第33-34页 |
| 4.2 基于灰度共生矩阵的特征描述方法 | 第34-38页 |
| 4.3 基于Hu不变矩的特征描述方法 | 第38-39页 |
| 4.4 基于直方图的特征描述方法 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于OC-SVM的表面缺陷检测方法 | 第41-52页 |
| 5.1 支持向量机的原理 | 第41-44页 |
| 5.2 基于SVM的表面缺陷检测方法 | 第44-47页 |
| 5.3 基于OC-SVM的表面缺陷检测方法 | 第47-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 实验结果与分析 | 第52-61页 |
| 6.1 检测效果评价指标 | 第52-53页 |
| 6.2 特征描述方法对比实验 | 第53-55页 |
| 6.3 不同训练模型对比实验 | 第55页 |
| 6.4 OC-SVM的预定义参数对比实验 | 第55-58页 |
| 6.5 检测方法的整体性能评价 | 第58-60页 |
| 6.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 7 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 全文总结 | 第61页 |
| 7.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
