纹理背景下硅钢表面缺陷的初检与分割研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 板带钢表面缺陷检测的国内外研究动态 | 第14-16页 |
| 1.3 纹理分割研究动态 | 第16-19页 |
| 1.3.1 纹理图像分割的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 纹理分割的应用 | 第18-19页 |
| 1.4 研究目的和意义 | 第19-20页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 纹理分析 | 第22-36页 |
| 2.1 纹理的定义 | 第22页 |
| 2.2 纹理分析 | 第22-31页 |
| 2.2.1 纹理分析方法 | 第23-29页 |
| 2.2.2 纹理特征度量分析 | 第29-31页 |
| 2.3 硅钢表面纹理分析 | 第31-35页 |
| 2.3.1 硅钢纹理的尺度性和规则性 | 第32页 |
| 2.3.2 硅钢纹理的空域特征分析 | 第32-34页 |
| 2.3.3 硅钢纹理的频域特征分析 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于频谱残差的硅钢表面缺陷初检 | 第36-48页 |
| 3.1 缺陷检测系统结构概述 | 第36-37页 |
| 3.2 常用缺陷检测方法 | 第37-39页 |
| 3.3 频谱残差缺陷检测 | 第39-43页 |
| 3.3.1 对数谱的描述 | 第40-41页 |
| 3.3.2 图像缺陷信息的提取 | 第41-43页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第43-47页 |
| 3.4.1 频谱残差提取缺陷信息 | 第43-46页 |
| 3.4.2 频谱残差后图像缺陷判定 | 第46页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于活动轮廓模型的缺陷分割 | 第48-60页 |
| 4.1 纹理分割技术分析 | 第48-50页 |
| 4.2 参数活动轮廓模型缺陷分割 | 第50-52页 |
| 4.3 几何活动轮廓模型缺陷分割 | 第52-58页 |
| 4.3.1 水平集方法 | 第53页 |
| 4.3.2 曲线演化 | 第53-54页 |
| 4.3.3 水平集方法的基本原理 | 第54-56页 |
| 4.3.4 典型分割模型 | 第56-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于结构张量和活动轮廓的缺陷分割 | 第60-76页 |
| 5.1 结构张量提取纹理特征 | 第60-62页 |
| 5.1.1 结构张量描述 | 第60-61页 |
| 5.1.2 结构张量改进 | 第61-62页 |
| 5.2 基于KL距离的活动轮廓分割模型 | 第62-65页 |
| 5.2.1 区域概率密度函数 | 第62-63页 |
| 5.2.2 KL距离 | 第63-64页 |
| 5.2.3 缺陷图像KL分割模型 | 第64-65页 |
| 5.3 KL分割模型的数值求解 | 第65-70页 |
| 5.3.1 Bregman距离 | 第65-66页 |
| 5.3.2 Bregman迭代 | 第66-67页 |
| 5.3.3 Split-Bregman方法 | 第67-68页 |
| 5.3.4 KL模型的求解 | 第68-70页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第70-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
