| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-20页 |
| 1.2.1 织物瑕疵点检测算法 | 第12-16页 |
| 1.2.2 织物瑕疵点分类算法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 织物瑕疵点检测系统 | 第17-20页 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 | 第20页 |
| 1.4 章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 色织物纹理周期自动提取 | 第22-37页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 距离匹配度函数（DMF） | 第23-25页 |
| 2.3 基于累加距离匹配度函数（SDMF）的周期性分析 | 第25-27页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第27-36页 |
| 2.5 小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于累加距离匹配度函数和局部二值模式的色织物瑕疵点检测 | 第37-48页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 分数阶微分图像增强 | 第37-39页 |
| 3.3 累加距离匹配度函数及其一阶前向差分自适应提取纹理周期 | 第39-41页 |
| 3.4 局部二值模式 | 第41-43页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 3.6 小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于组合特征和随机森林的色织物瑕疵点自动分类 | 第48-57页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 色织物瑕疵点组合特征提取 | 第48-52页 |
| 4.2.1 几何特征 | 第48-49页 |
| 4.2.2 纹理特征 | 第49-52页 |
| 4.3 随机森林分类器 | 第52-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 系统设计及分析 | 第57-69页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 硬件系统组成 | 第57-60页 |
| 5.3 图像采集及瑕疵点检测 | 第60-68页 |
| 5.3.1 图像采集过程 | 第61-62页 |
| 5.3.2 瑕疵点检测过程 | 第62-68页 |
| 5.4 小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附录：攻读硕士期间发表的论文和参与的项目 | 第79页 |
