墙地砖缺陷的智能检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·图像模式识别技术的现状与发展 | 第8-10页 |
| ·模式识别技术及其发展现状 | 第8-9页 |
| ·图像模式识别技术的研究现状和发展 | 第9-10页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·本文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 墙地砖图像的采集及预处理 | 第16-25页 |
| ·图像的采集 | 第16-17页 |
| ·光照系统 | 第16页 |
| ·摄像系统 | 第16-17页 |
| ·图像采集卡 | 第17页 |
| ·图像的增强 | 第17页 |
| ·图像的噪声处理 | 第17-19页 |
| ·背景去除 | 第19-22页 |
| ·基于投影的墙地砖边界提取 | 第19-20页 |
| ·灰度门限法分割原理 | 第20-22页 |
| ·实验比较 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 墙地砖缺陷的特征提取 | 第25-35页 |
| ·基于灰度共生矩阵的特征提取 | 第25页 |
| ·基于灰度共生矩阵的特征提取 | 第25-30页 |
| ·灰度共生矩阵的生成 | 第25-26页 |
| ·共生矩阵的定义 | 第26-27页 |
| ·共生矩阵常用的统计量 | 第27-28页 |
| ·基于共生矩阵的墙地砖纹理特征分析 | 第28-30页 |
| ·基于差分矩阵的特征提取 | 第30-31页 |
| ·差分矩阵的生成 | 第30-31页 |
| ·纹理特征量的提取 | 第31页 |
| ·综合共生矩阵和颜色特征的特征提取 | 第31-32页 |
| ·基于共生矩阵和颜色特征的识别方法实验与结果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 墙地砖缺陷的识别 | 第35-41页 |
| ·模式识别 | 第35页 |
| ·BP 神经网络 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络设计需要考虑的问题 | 第36-38页 |
| ·本文BP 神经网络识别过程 | 第38-39页 |
| ·三种特征提取识别结果比较 | 第39-40页 |
| ·实验的样本设计 | 第39页 |
| ·实验结果比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 作者简介 | 第45页 |
| 作者发表论文情况 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
