PS版表面瑕疵分类及检索系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·PS版瑕疵检测国内外研究现状 | 第10页 |
| ·PS版瑕疵检测方案比较 | 第10-11页 |
| ·论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-14页 |
| 2. PS版表面瑕疵分类及检索系统的总体设计 | 第14-17页 |
| ·课题技术指标 | 第14页 |
| ·总体方案概述 | 第14-15页 |
| ·硬件设计概述 | 第15页 |
| ·软件设计概述 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3. PS版表面瑕疵分类及检索系统的硬件设计 | 第17-23页 |
| ·光源及照明方式的选取 | 第17-18页 |
| ·光源的选取 | 第17-18页 |
| ·照明方式的选取 | 第18页 |
| ·CCD的选取与参数设置 | 第18-21页 |
| ·CCD参数的计算 | 第18-20页 |
| ·安装方式的选取 | 第20-21页 |
| ·控制系统 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 4. PS版表面瑕疵分类及检索系统的软件设计 | 第23-49页 |
| ·PS版表面瑕疵图像分析 | 第23-27页 |
| ·常见PS版表面瑕疵图像特征分析 | 第23-26页 |
| ·常见PS版表面瑕疵图像检测类型的选取 | 第26-27页 |
| ·PS版表面瑕疵图像预处理 | 第27-30页 |
| ·PS版表面瑕疵图像锐化 | 第27-28页 |
| ·PS版表面瑕疵图像滤波 | 第28-30页 |
| ·PS版表面瑕疵图像分割 | 第30-34页 |
| ·常用图像分割算法概述 | 第31页 |
| ·PS版表面瑕疵分割算法的选取 | 第31-32页 |
| ·PS版表面瑕疵分割结果分析 | 第32-33页 |
| ·基于形态学操作的小面积图像删除 | 第33-34页 |
| ·PS版表面瑕疵图像特征提取 | 第34-41页 |
| ·特征参数的提取和常用图像特征 | 第34-36页 |
| ·PS版表面瑕疵图像特征参数计算 | 第36-38页 |
| ·PS版表面瑕疵图像多特征的降维处理 | 第38-41页 |
| ·PS版表面瑕疵图像的分类识别 | 第41-48页 |
| ·模式识别概念及常用模式识别方法 | 第41-42页 |
| ·基于BP神经网络的PS版瑕疵分类器设计 | 第42-47页 |
| ·PS版表面瑕疵图像检测的神经网络实现 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5. 实验及结果分析 | 第49-55页 |
| ·仿真工具MATLAB | 第49-50页 |
| ·PS版表面瑕疵图像处理程序结构 | 第50-51页 |
| ·图像处理界面介绍 | 第51-53页 |
| ·图像锐化增强 | 第51页 |
| ·图像阈值分割 | 第51-52页 |
| ·删除小面积图像 | 第52页 |
| ·瑕疵特征参数提取 | 第52-53页 |
| ·瑕疵分类结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6. 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55页 |
| ·论文展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |
