摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-8页 |
第1章 绪论 | 第8-13页 |
·课题的研究背景及意义 | 第8页 |
·研究方法 | 第8-10页 |
·织物疵点自动检测系统国内外现状 | 第10-11页 |
·论文的主要内容与安排 | 第11-13页 |
第2章 基于灰度信息的疵点检测方法 | 第13-27页 |
·分块法 | 第13-20页 |
·下采样 | 第13页 |
·双线性插值原理 | 第13-16页 |
·中值滤波 | 第16页 |
·阈值化 | 第16-17页 |
·分块法流程 | 第17-18页 |
·疵点检测结果及分析 | 第18-20页 |
·改进的类间方差法 | 第20-23页 |
·大津法原理概述 | 第20-21页 |
·改进的类间方差法原理 | 第21-22页 |
·疵点检测结果及分析 | 第22-23页 |
·基于灰度直方图的方法 | 第23-25页 |
·基于灰度直方图的检测方法原理 | 第23-25页 |
·疵点检测结果及分析 | 第25页 |
·基于灰度信息的疵点检测方法分析 | 第25-26页 |
·小结 | 第26-27页 |
第3章 遗传算法概述 | 第27-38页 |
·遗传算法的基本思想 | 第27页 |
·遗传算法与传统优化方法的比较 | 第27-28页 |
·遗传算法有效性的理论基础 | 第28-30页 |
·模式定理 | 第28-29页 |
·积木块假设 | 第29-30页 |
·遗传算法的基本原理与方法 | 第30-37页 |
·编码方法 | 第31-32页 |
·选择方法 | 第32-33页 |
·交叉方法 | 第33-34页 |
·变异方法 | 第34页 |
·适应度函数 | 第34-36页 |
·约束条件的处理 | 第36页 |
·控制参数选择 | 第36-37页 |
·小结 | 第37-38页 |
第4章 基于Gabor 滤波器模板的疵点检测方法 | 第38-48页 |
·Gabor 滤波器 | 第38-39页 |
·疵点检测方法流程 | 第39-42页 |
·归一化处理 | 第40-41页 |
·Gabor 滤波器参数优化 | 第41页 |
·时域模板卷积处理 | 第41页 |
·二值化 | 第41-42页 |
·二值化结果融合 | 第42页 |
·采用遗传算法优化Gabor 滤波器参数 | 第42-45页 |
·编码方法 | 第42-43页 |
·选择操作 | 第43页 |
·交叉操作 | 第43-44页 |
·变异操作 | 第44-45页 |
·重插入操作 | 第45页 |
·疵点检测结果及分析 | 第45-47页 |
·小结 | 第47-48页 |
第5章 基于DM642 图像处理系统的疵点检测软件设计 | 第48-64页 |
·TMS320DM642 图像处理系统介绍 | 第48-53页 |
·DM642 图像处理系统组成 | 第48页 |
·ICETEK-DM642-PCI 评估板构成 | 第48-52页 |
·DM642 地址空间分配 | 第52页 |
·DM642 数据访问流程 | 第52-53页 |
·软件开发环境及流程 | 第53-55页 |
·CCS 软件介绍 | 第54页 |
·CCS 编程环境语言介绍 | 第54-55页 |
·CCS 平台上软件开发流程 | 第55页 |
·软件开发框架 | 第55-58页 |
·DSP/BIOS 框架 | 第56页 |
·基于DSP/BIOS 的程序开发流程 | 第56-57页 |
·DSP/BIOS 程序的启动过程 | 第57-58页 |
·疵点检测软件设计 | 第58-62页 |
·软件设计思路 | 第58-59页 |
·图像采集模块 | 第59-60页 |
·BMP 文件获取模块 | 第60页 |
·疵点检测模块 | 第60-61页 |
·图像保存模块 | 第61-62页 |
·图像显示模块 | 第62页 |
·疵点检测结果 | 第62-63页 |
·小结 | 第63-64页 |
第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
·论文工作总结 | 第64-65页 |
·论文展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-69页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
致谢 | 第70页 |