| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 1 概述 | 第6-14页 |
| ·研究背景 | 第6页 |
| ·国内外基于图像处理的织物表面质量的研究现况 | 第6-9页 |
| ·国外基于图像处理的织物表面质量的研究现况 | 第6-8页 |
| ·国内基于计算机视觉的织物表面质量的研究现况 | 第8-9页 |
| ·织物的相关知识 | 第9-10页 |
| ·织物的基本概念 | 第9-10页 |
| ·织物的表面质量 | 第10页 |
| ·织物质量评价和控制方法的介绍 | 第10-11页 |
| ·织物质量评价方法 | 第10-11页 |
| ·织物质量控制方法 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-14页 |
| 2 基于图像处理的织物疵点检测研究 | 第14-32页 |
| ·基于图像处理的织物疵点图像的采集 | 第14页 |
| ·基于图像处理的织物疵点图像的预处理 | 第14-17页 |
| ·图像去噪 | 第14-15页 |
| ·小波分解 | 第15-17页 |
| ·基于图像处理的织物疵点图像特征提取 | 第17-25页 |
| ·常见疵点特征提取 | 第17-22页 |
| ·严重疵点特征提取 | 第22-25页 |
| ·织物疵点识别方法 | 第25-27页 |
| ·基于BP神经网络的织物疵点识别 | 第25-26页 |
| ·织物疵点识别的BP神经网络设计 | 第26-27页 |
| ·基于BP神经网络的织物疵点识别 | 第27-32页 |
| ·常见明显疵点判断识别 | 第27-28页 |
| ·严重的疵点判断识别 | 第28-32页 |
| 3 基于图像处理的织物表面质量评定 | 第32-38页 |
| ·织物表面质量评定 | 第32-33页 |
| ·织物表面质量评定标准 | 第32页 |
| ·4分制评分标准 | 第32-33页 |
| ·织物表面质量的计算机评定 | 第33-36页 |
| ·基于BP神经网络的织物疵点评分程序流程 | 第33-34页 |
| ·基于遗传算法的BP网络的织物疵点评分 | 第34-36页 |
| ·其他评定标准 | 第36-38页 |
| 4 基于图像处理的织物表面质量控制 | 第38-54页 |
| ·几种常见的织物疵点形成原因及解决措施 | 第38-42页 |
| ·断经 | 第38页 |
| ·粗纬 | 第38-39页 |
| ·断纬 | 第39-40页 |
| ·破洞 | 第40-41页 |
| ·跳花 | 第41页 |
| ·油污 | 第41-42页 |
| ·织物表面质量自动化控制 | 第42-50页 |
| ·织造工艺及质量控制 | 第42-43页 |
| ·基于遗传算法的BP神经网络的织物表面质量自动化管理 | 第43-47页 |
| ·织物疵点责任制 | 第47-50页 |
| ·织物质量控制的硬件管理措施 | 第50-51页 |
| ·严格执行国标，建立质量管理体系 | 第50-51页 |
| ·严格管理制造设备 | 第51页 |
| ·严格控制相关原料 | 第51页 |
| ·其他必要措施 | 第51-54页 |
| ·做好质量管理的计划 | 第51-52页 |
| ·质量管理执行 | 第52页 |
| ·员工培训方法 | 第52-54页 |
| 5 总结及展望 | 第54-56页 |
| ·论文总结 | 第54页 |
| ·未来研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 在校期间发表论文 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-70页 |