| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 织物枪刺植绒轨迹规划的研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 织物枪刺植绒轨迹规划的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 织物枪刺植绒轨迹规划的研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基于图像识别的织物枪刺植绒轨迹规划总体方案 | 第17-23页 |
| 2.1 彩色图像颜色聚类模块 | 第18-20页 |
| 2.2 基于聚类图像的植绒轨迹规划模块 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 颜色空间与彩色图像颜色聚类 | 第23-47页 |
| 3.1 颜色空间 | 第23-27页 |
| 3.1.1 RGB颜色空间 | 第23-24页 |
| 3.1.2 XYZ颜色空间 | 第24页 |
| 3.1.3 Lab颜色空间 | 第24-25页 |
| 3.1.4 HSI颜色空间 | 第25-27页 |
| 3.2 彩色图像颜色量化 | 第27-34页 |
| 3.2.1 常用的颜色量化算法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 本文使用的颜色量化算法 | 第28-34页 |
| 3.3 彩色图像颜色聚类 | 第34-45页 |
| 3.3.1 聚类算法分类 | 第35-36页 |
| 3.3.2 K均值聚类算法 | 第36-40页 |
| 3.3.3 自适应K均值聚类算法 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于聚类图像的植绒轨迹规划 | 第47-71页 |
| 4.1 边缘检测算法 | 第47-53页 |
| 4.1.1 微分算子法 | 第47-50页 |
| 4.1.2 基于曲面拟合的方法 | 第50-51页 |
| 4.1.3 Canny算法 | 第51-53页 |
| 4.2 轮廓跟踪算法 | 第53-63页 |
| 4.2.1 区域的表示方法 | 第53-58页 |
| 4.2.2 轮廓跟踪算法的原理及实现步骤 | 第58-63页 |
| 4.3 路径填充算法 | 第63-68页 |
| 4.3.1 扫描线填充算法 | 第64页 |
| 4.3.2 种子填充算法 | 第64页 |
| 4.3.3 螺旋填充算法 | 第64-68页 |
| 4.4 数控加工代码的生成 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第71-83页 |
| 5.1 NBS距离阈值有效性的验证 | 第71-73页 |
| 5.2 织物枪刺植绒轨迹规划的测试 | 第73-81页 |
| 5.2.1 枪刺植绒轨迹的仿真 | 第74-77页 |
| 5.2.2 数控加工代码的验证 | 第77-78页 |
| 5.2.3 填充轨迹的调整 | 第78-80页 |
| 5.2.4 工程验证 | 第80-81页 |
| 5.3 织物枪刺植绒轨迹规划系统的应用分析 | 第81-83页 |
| 5.3.1 效率分析 | 第81页 |
| 5.3.2 质量分析 | 第81页 |
| 5.3.3 成本分析 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 工作总结 | 第83页 |
| 6.2 未来展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |