摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-27页 |
1.1 研究目的和意义 | 第11-12页 |
1.2 工件表面缺陷检测技术研究现状 | 第12-22页 |
1.2.1 人工检测方法 | 第14页 |
1.2.2 无损检测方法 | 第14-16页 |
1.2.3 图像检测方法 | 第16-22页 |
1.3 图像处理技术在工件表面缺陷检测中的关键技术分析 | 第22-24页 |
1.4 论文的主要研究内容及组织结构 | 第24-27页 |
第2章 图像采集与预处理算法研究 | 第27-47页 |
2.1 引言 | 第27页 |
2.2 图像采集系统的构成 | 第27-30页 |
2.2.1 照明系统 | 第27-28页 |
2.2.2 摄像系统 | 第28-30页 |
2.2.3 图像采集卡 | 第30页 |
2.3 图像增强 | 第30-35页 |
2.3.1 图像灰度变换增强 | 第30-33页 |
2.3.2 直方图均衡增强 | 第33-34页 |
2.3.3 图像背景校正 | 第34-35页 |
2.4 基于加权的中值和均值滤波算法 | 第35-46页 |
2.4.1 传统滤波算法 | 第36-38页 |
2.4.2 基于加权的中值和均值滤波去噪算法实现 | 第38-41页 |
2.4.3 基于加权的中值和均值滤波算法应用验证 | 第41-46页 |
2.5 本章小结 | 第46-47页 |
第3章 图像目标分割算法研究 | 第47-77页 |
3.1 引言 | 第47页 |
3.2 图像目标分割算法 | 第47-54页 |
3.2.1 阈值分割算法 | 第47-50页 |
3.2.2 模糊分割算法 | 第50-54页 |
3.3 基于像元搜索的弱小目标分割算法的研究 | 第54-59页 |
3.3.1 基于缺陷像元搜索算法的理论基础 | 第54页 |
3.3.2 基于像元搜索的目标分割算法实现 | 第54-56页 |
3.3.3 基于像元搜索的目标分割算法应用验证 | 第56-59页 |
3.4 基于改进数据场和FCM的目标分割算法 | 第59-73页 |
3.4.1 问题描述 | 第60页 |
3.4.2 数据场的概念 | 第60-63页 |
3.4.3 基于改进数据场和FCM的目标分割算法的实现 | 第63-68页 |
3.4.4 基于改进数据场和FCM的目标分割算法应用验证 | 第68-73页 |
3.5 基于数学形态学图像分割后处理 | 第73-75页 |
3.5.1 结构元素 | 第73页 |
3.5.2 形态学的膨胀、腐蚀运算 | 第73-75页 |
3.5.3 数学形态学在二值图像处理中的验证 | 第75页 |
3.6 本章小结 | 第75-77页 |
第4章 图像目标特征提取算法研究 | 第77-97页 |
4.1 引言 | 第77页 |
4.2 问题的提出 | 第77-78页 |
4.3 基于模糊k近邻的局部保持特征提取算法 | 第78-84页 |
4.3.1 局部保持的特征提取算法 | 第78-80页 |
4.3.2 局部保持的特征提取算法存在的问题 | 第80-81页 |
4.3.3 基于模糊k近邻的局部保持投影特征提取算法的实现 | 第81-82页 |
4.3.4 基于模糊k近邻的LPP特征提取算法的应用验证 | 第82-84页 |
4.4 基于多尺度变换的全局-核局部保持嵌入算法 | 第84-95页 |
4.4.1 全局特征提取算法 | 第84-86页 |
4.4.2 Curvelet变换基本理论 | 第86-87页 |
4.4.3 多尺度变换的全局-核局部保持投影算法的实现 | 第87-90页 |
4.4.4 多尺度变换的全局-核局部保持嵌入算法应用验证 | 第90-95页 |
4.5 本章小结 | 第95-97页 |
第5章 基于图像处理的表面缺陷检测技术在工程中的应用 | 第97-115页 |
5.1 引言 | 第97-98页 |
5.2 工件表面图像采集实验台及常见缺陷形式 | 第98-102页 |
5.2.1 工件表面图像采集实验台 | 第98-100页 |
5.2.2 冷轧钢板表面常见缺陷形式 | 第100-101页 |
5.2.3 焊缝表面常见缺陷形式 | 第101-102页 |
5.3 冷轧钢板表面缺陷检测 | 第102-109页 |
5.3.1 基于加权中值和均值滤波算法应用 | 第102-103页 |
5.3.2 基于改进数据场的FCM目标分割算法的应用 | 第103-105页 |
5.3.3 基于多尺度变换的全局-核局部保持嵌入降维算法应用 | 第105-109页 |
5.4 焊缝表面缺陷检测 | 第109-113页 |
5.5 本章小结 | 第113-115页 |
第6章 总结与展望 | 第115-119页 |
6.1 全文工作总结 | 第115-117页 |
6.2 展望 | 第117-119页 |
参考文献 | 第119-131页 |
致谢 | 第131-133页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第133-134页 |