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基于图像处理的车身漆膜缺陷识别与分类研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 汽车车身漆膜缺陷检测意义第11-12页
    1.2 车身漆膜缺陷检测研究现状第12-13页
    1.3 计算机视觉技术的发展第13-14页
    1.4 漆膜缺陷检测相关技术分析第14-15页
    1.5 本文研究内容及章节安排第15-17页
第2章 车身漆膜缺陷检测实验台设计第17-29页
    2.1 车身漆膜缺陷的种类第17-19页
    2.2 车身漆膜缺陷检测方案及实验台设计第19-20页
    2.3 车身漆膜缺陷检测装置设计第20-28页
        2.3.1 检测实验台几何位置及硬件的选择第20-24页
        2.3.2 检测实验台结构设计第24-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 车身漆膜缺陷检测相关技术研究第29-49页
    3.1 图像预处理第29-35页
        3.1.1 图像剪裁第29-30页
        3.1.2 消除图像光照不均匀性第30-32页
        3.1.3 图像降噪第32页
        3.1.4 基于形态学的图像增强第32-35页
    3.2 图像分割第35-40页
        3.2.1 常见图像分割方法第36-37页
        3.2.2 改进的图论图像分割法第37-40页
    3.3 车身漆膜缺陷特征参数确定第40-42页
        3.3.1 图像全局特征第40-41页
        3.3.2 图像局部特征第41-42页
        3.3.3 车身漆膜缺陷特征参数的选取第42页
    3.4 缺陷特征参数的降维第42-45页
    3.5 漆膜缺陷判别算法设计第45-47页
        3.5.1 分类器核函数和参数的选择第45-46页
        3.5.2 特征参数数据规格化第46-47页
    3.6 本章小结第47-49页
第4章 缺陷检测插件的开发第49-57页
    4.1 缺陷检测插件的开发第49-55页
        4.1.1 缺陷检测插件的总体结构第49-50页
        4.1.2 用户界面第50页
        4.1.3 插件功能的实现第50-55页
    4.2 GUI程序转化EXE可执行文件第55页
    4.3 本章小结第55-57页
第5章 漆膜缺陷检测实验第57-65页
    5.1 漆膜缺陷图像处理第58-59页
    5.2 漆膜缺陷识别第59-63页
        5.2.1 获取特征参数数据第59-61页
        5.2.2 缺陷特征识别分类第61-63页
    5.3 检测结果分析第63页
    5.4 本章小结第63-65页
第6章 总结与展望第65-67页
    6.1 全文总结第65页
    6.2 工作展望第65-67页
参考文献第67-73页
作者简介及科研成果第73-75页
致谢第75页

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