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冷轧带钢表面缺陷图像检测关键技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-31页
   ·课题背景及意义第15-16页
   ·表面缺陷检测系统的发展概况第16-20页
     ·传统表面缺陷检测方法第16-17页
     ·机器视觉表面缺陷检测方法第17-19页
     ·表面缺陷检测系统的国内现状第19-20页
   ·表面缺陷检测系统的技术分析第20-29页
     ·表面缺陷检测中的图像处理技术第20-26页
     ·实时图像处理系统的研究第26-29页
   ·表面缺陷检测系统面临的主要问题第29页
   ·本文主要研究内容第29-31页
第2章 冷轧带钢表面缺陷图像处理系统第31-45页
   ·引言第31页
   ·冷轧带钢表面缺陷检测系统总体结构第31-33页
     ·表面缺陷图像采集系统第32页
     ·表面缺陷图像处理系统第32-33页
     ·缺陷分类识别系统第33页
   ·表面缺陷图像处理系统的研究第33-43页
     ·多IP 核的图像并行处理系统设计第33-37页
     ·基于FPGA 的可重构图像处理系统的设计第37-39页
     ·表面缺陷图像处理系统的研制第39-43页
   ·可重构图像并行处理系统评价参数第43-44页
     ·并行算法运行时间第43-44页
     ·重构时间第44页
     ·加速比和效率第44页
   ·本章小结第44-45页
第3章 冷轧带钢表面缺陷图像预处理算法第45-69页
   ·引言第45页
   ·带钢表面缺陷图像的噪声分析第45-47页
     ·图像噪声成分分析第45-46页
     ·噪声类型分析第46-47页
   ·基于偏微分方程的图像预处理第47-62页
     ·偏微分方程去噪模型第47-49页
     ·图像的仿射不变和对比度不变第49-51页
     ·AMSS 方程的特性分析及算法实现第51-54页
     ·AMSS 方程图像滤波分析第54-62页
   ·AMSS 算子的自适应迭代停止准则第62-68页
     ·图像的对称交叉熵及其改进第63-64页
     ·对称交叉熵迭代停止准则第64页
     ·实验结果与分析第64-68页
   ·本章小结第68-69页
第4章 缺陷目标检测及特征提取方法的研究第69-94页
   ·引言第69页
   ·冷轧带钢表面缺陷分割方法第69-82页
     ·基于阈值的图像分割方法第69-71页
     ·局部阈值图像分割方法第71-73页
     ·过渡区理论及确定方法第73-77页
     ·基于过渡区的局部阈值图像分割方法第77-80页
     ·缺陷分割结果评价第80-82页
   ·缺陷特征向量提取方法第82-93页
     ·缺陷的灰度特征第82-86页
     ·缺陷的纹理特征第86-88页
     ·缺陷的不变矩特征第88-93页
   ·本章小结第93-94页
第5章 冷轧带钢表面缺陷分类方法研究第94-117页
   ·引言第94页
   ·典型缺陷分析第94-96页
   ·缺陷特征抽取第96-107页
     ·线性特征抽取方法第96-98页
     ·非线性特征抽取方法第98-102页
     ·组合特征的抽取方法第102-107页
   ·基于支持向量机缺陷分类方法第107-114页
     ·支持向量机分类第107-110页
     ·不确定SVDD 分类器第110-114页
   ·缺陷分类实验和分析第114-116页
   ·本章小结第116-117页
第6章 表面缺陷图像处理系统的实验研究第117-130页
   ·引言第117页
   ·实验系统的搭建第117-118页
   ·可重构图像并行处理的实验第118-129页
     ·系统算法设计整体方案第118-120页
     ·表面缺陷图像预处理实验第120-125页
     ·表面缺陷分割实验第125-126页
     ·系统重构实验结果及分析第126-129页
   ·本章小结第129-130页
结论第130-132页
参考文献第132-143页
攻读博士学位期间发表的学术论文及成果第143-145页
致谢第145-146页
作者简历第146页

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