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轮胎X光图像自动识别系统算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-9页
1 前言第9-20页
   ·课题背景第9-12页
     ·国内轮胎厂的发展情况第9页
     ·国内外X光机的应用情况第9-10页
     ·国内外轮胎X光图像处理软件发展及应用现状第10-11页
     ·实现轮胎自动检测的意义第11-12页
   ·轮胎X光图像自动识别综述第12-15页
     ·轮胎X光图像的获取及图像特征描述第12-14页
     ·通过X光检测的主要轮胎缺陷描述第14-15页
   ·对轮胎X光图像自动识别的要求第15页
   ·轮胎X光图像自动识别研究中存在的难点第15-16页
   ·本文提出的自动识别算法的结构第16-17页
   ·本论文的创新之处第17-18页
   ·本论文的结构第18-19页
   ·工作完成情况第19-20页
2 图像的预处理第20-25页
   ·图像处理窗口的划分第20页
   ·图像去噪处理第20-24页
     ·图像去噪方法概述第20-21页
     ·二进小波变换及其快速算法第21-23页
     ·二进小波在轮胎图像去噪处理中的应用第23-24页
   ·图像对比度增强第24-25页
3 基于图像匹配的轮胎缺陷识别算法第25-40页
   ·本文提出的基于图像匹配的缺陷识别算法概述第25页
   ·图像匹配方法概述第25-28页
     ·图像匹配方法概述第25页
     ·基于相关性的匹配第25-26页
     ·基于特征的匹配第26-28页
     ·基于变换域的匹配第28页
   ·基于一维投影和简约KMP算法的快速匹配算法第28-31页
     ·算法简介第28页
     ·图像的一维灰度投影第28-29页
     ·特征字符串的求取第29-30页
     ·KMP简约算法第30页
     ·匹配算法实现第30-31页
   ·基于一维快速匹配的思想对轮胎缺陷的判别第31-36页
     ·算法概述第31页
     ·判别步骤第31-33页
     ·匹配结果分析第33-36页
   ·基于局部不变特征的直方图相关匹配方法第36-40页
     ·基于局部不变特征的直方图相关匹配方法简介第36页
     ·角放射分割强度直方图的获取第36-37页
     ·MAD和MLD第37-38页
     ·HSD第38-39页
     ·匹配步骤第39-40页
4 图像分割及特征提取第40-45页
   ·图像分割及特征提取概述第40-42页
     ·图像分割概述第40-41页
     ·边缘提取概述第41页
     ·本文采用的特征提取方法概述第41-42页
   ·基于阈值的图像分割第42-43页
   ·细化及孤立点的去除第43-45页
5 基于各缺陷特点的自动识别算法第45-61页
   ·帘线弯曲的识别第45-48页
     ·算法概述第45页
     ·实现步骤第45-48页
   ·帘线间距过大及缺少帘线的识别第48-51页
     ·算法概述第48-49页
     ·实现步骤第49-51页
   ·杂质以及帘线断裂的识别第51-53页
     ·算法概述第51页
     ·图像标签化第51-53页
     ·实现步骤第53页
     ·杂质大小的确定第53页
   ·边部劈缝的识别第53-55页
     ·算法概述第53-54页
     ·实现步骤第54-55页
   ·胎侧气泡的识别第55-61页
     ·算法概述第55-57页
     ·区域生长法第57页
     ·实现步骤第57-60页
     ·气泡大小的确定第60-61页
6 具体实现与测试结果第61-84页
   ·图像预处理部分的处理结果第61-64页
     ·处理窗口的划分结果第61-62页
     ·噪声处理结果第62-63页
     ·图像对比度增强结果第63-64页
   ·图像粗匹配结果第64-69页
   ·图像分割及特征提取结果第69-70页
   ·基于各缺陷特点的识别结果第70-82页
     ·帘线弯曲第70-72页
     ·帘线间距过大及缺少帘线第72-74页
     ·杂质及帘线断裂第74-77页
     ·边部劈缝第77-80页
     ·胎侧气泡第80-82页
   ·轮胎质量检测结果准确率第82-84页
结论第84-85页
参考文献第85-89页
附录第89-92页
致谢第92-93页
攻读学位期间发表的学术论文第93-94页
独创性声明第94页
关于论文使用授权的说明第94页

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