基于图像识别的产品表面质量检测系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·研究内容和目标 | 第12-13页 |
| ·论文章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像处理技术理论与软件设计 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像规格 | 第15-17页 |
| ·输入输出格式 | 第15页 |
| ·图像存储格式 | 第15-16页 |
| ·图像的规格化 | 第16-17页 |
| ·扩展的图像处理算法模块 | 第17-22页 |
| ·直方图与阈值化变换 | 第18-19页 |
| ·二值化 | 第19页 |
| ·滤波平滑 | 第19-20页 |
| ·膨胀与腐蚀 | 第20页 |
| ·图像分割与提取 | 第20-21页 |
| ·软件设计与实现 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像检测分类器设计与实现 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·输入与输出 | 第23页 |
| ·BP神经网络 | 第23-29页 |
| ·BP神经网络的原理和结构 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络的训练和识别算法 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络软件设计和实现 | 第27-29页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第29-36页 |
| ·主成分分析的数学原理 | 第29-33页 |
| ·主成分分析的软件设计和分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 图像检测存储系统的设计与实现 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·框架设计 | 第37-40页 |
| ·框架的组成与设计 | 第38-39页 |
| ·框架的软件设计和实现 | 第39-40页 |
| ·框架关键技术 | 第40-43页 |
| ·委托模式 | 第40-41页 |
| ·抽象与继承 | 第41-42页 |
| ·虚拟构造函数 | 第42-43页 |
| ·框架软件实现 | 第43页 |
| ·数据库设计 | 第43-45页 |
| ·数据库接口设计 | 第45-52页 |
| ·数据库接口层设计与实现 | 第45-50页 |
| ·框架接口层设计与实现 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 图像识别检测系统的应用和仿真 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·图像识别检测器的建立 | 第53-58页 |
| ·训练过程 | 第58-60页 |
| ·实验对象 | 第58-59页 |
| ·网络结构 | 第59页 |
| ·网络和PCA训练 | 第59-60页 |
| ·识别检测过程 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 1 本文总结 | 第63页 |
| 2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69页 |
