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羽毛杆微小折痕检测技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第10-17页
第一章 绪论第17-28页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状及分析第18-22页
        1.2.1 机器视觉检测现状第18-20页
        1.2.2 缺陷检测现状及其应用第20-22页
    1.3 基于机器视觉的毛杆折痕检测内容第22-24页
    1.4 研究目标、内容和关键技术第24-26页
        1.4.1 研究目标、内容第24-26页
        1.4.2 拟解决的关键问题第26页
    1.5 本文章节安排第26-28页
第二章 羽毛片检测系统第28-37页
    2.1 羽毛检测系统硬件结构第28-34页
    2.2 羽毛检测系统软件结构第34-35页
    2.3 检测系统性能指标第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 羽毛杆图像分割提取第37-54页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 谱聚类第38-40页
    3.3 Normalized Cut算法第40-42页
    3.4 图割理论与GCBAC算法第42-48页
        3.4.1 网络图及流的概述第42-43页
        3.4.2 割的概述第43页
        3.4.3 最大流最小割定理第43-44页
        3.4.4 图割理论在图像分割中的运用第44-45页
        3.4.5 基于GCBAC的图像分割第45-48页
    3.5 仿真实验及结果分析第48-52页
        3.5.1 基于Normalized Cut的分割结果第48-50页
        3.5.2 改进的GCBAC算法分割结果第50-51页
        3.5.3 归一化割结合改进的GCBAC算法分割结果第51-52页
    3.6 本章小结第52-54页
第四章 缺陷分割及特征提取方法研究第54-79页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 缺陷子图像分割第55-60页
        4.2.1 基线漂移与光线校正第55-56页
        4.2.2 光线校正仿真实验第56-58页
        4.2.3 折痕缺陷定位与分割第58-60页
    4.3 基于局部Radon变换不变特征提取第60-68页
        4.3.1 Radon变换第60-61页
        4.3.2 构建Radon变换不变量第61-62页
        4.3.3 不变矩特征提取第62-63页
        4.3.4 实验结果与分析第63-68页
    4.4 流形上的热导方程与羽毛杆去噪第68-78页
        4.4.1 理论背景和相关定义第68-70页
        4.4.2 流形上的热导方程及热核唯一性分析第70-72页
        4.4.3 基于谱图理论的图像去噪第72-75页
        4.4.4 实验结果与分析第75-78页
    4.5 本章小结第78-79页
第五章 黎曼流形上的折痕识别第79-103页
    5.1 引言第79页
    5.2 基本数学知识第79-83页
        5.2.1 拓扑空间的相关概念第79-80页
        5.2.2 微分流形第80-81页
        5.2.3 切向量和切空间第81-82页
        5.2.4 黎曼流形与测地线第82-83页
    5.3 协方差描述子第83-85页
    5.4 基于流形核函数的KMDA算法第85-93页
        5.4.1 Log-Euclidean度量第85-86页
        5.4.2 李群结构第86-87页
        5.4.3 核函数第87-89页
        5.4.4 KMDA算法原理第89-90页
        5.4.5 实验结果与分析第90-93页
    5.5 黎曼度量与Fisher判别分析第93-96页
        5.5.1 仿射不变度量第93-94页
        5.5.2 改进的Fisher判别分析第94-95页
        5.5.3 实验与分析第95-96页
    5.6 流形上的LPP算法第96-102页
        5.6.1 核矩阵构造第96-97页
        5.6.2 基于流形核的LPP第97-99页
        5.6.3 实验结果与分析第99-102页
    5.7 本章小结第102-103页
第六章 流形上的核稀疏表示及折痕识别第103-116页
    6.1 引言第103-104页
    6.2 稀疏表示理论基础第104-107页
        6.2.1 稀疏求解第104-106页
        6.2.2 稀疏表示的分类第106-107页
    6.3 Bregman散度与核函数第107-109页
        6.3.1 Bregman散度第107页
        6.3.2 基于Bregman散度的核函数第107-109页
    6.4 核字典学习第109-113页
    6.5 实验结果与分析第113-115页
    6.6 本章小结第115-116页
结论第116-119页
参考文献第119-131页
攻读博士学位期间发表或完成的论文第131-134页
致谢第134页

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