| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·工业视觉系统概述 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·坯布疵点检测系统结构设计 | 第8-9页 |
| ·系统算法层次设计 | 第9页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究内容 | 第10-11页 |
| 2 基于 FPGA 的线阵 CCD 驱动算法设计 | 第11-20页 |
| ·FPGA 技术 | 第11-13页 |
| ·FPGA 的特点 | 第11页 |
| ·Quartus Ⅱ软件介绍 | 第11-12页 |
| ·VHDL 硬件描述语言简介 | 第12-13页 |
| ·CCD 传感器 | 第13-14页 |
| ·CCD 器件分类 | 第13页 |
| ·线阵 CCD 器件 | 第13-14页 |
| ·线阵 CCD 芯片 TCD1206SUP | 第14-16页 |
| ·TCD1206SUP 的结构与特性 | 第14-15页 |
| ·TD1206SUP 驱动时序分析 | 第15-16页 |
| ·基于 FPGA 的 TCD1206SUP 驱动模块设计 | 第16-19页 |
| ·分频模块设计与分析 | 第17页 |
| ·数据选择器模块的设计 | 第17-18页 |
| ·CCD 驱动信号产生器模块的设计 | 第18-19页 |
| ·顶层模块设计与仿真结果分析 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 织物图像的预处理 | 第20-32页 |
| ·疵点种类特点介绍 | 第20-21页 |
| ·快速检测 | 第21页 |
| ·图像预处理 | 第21-28页 |
| ·图像类型转换 | 第21-22页 |
| ·图像噪声的消除 | 第22-24页 |
| ·图像对比度增强 | 第24-28页 |
| ·基于数学形态学的疵点边缘检测 | 第28-31页 |
| ·数学形态学 | 第28-29页 |
| ·疵点边缘检测算法 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于小波分解的织物图像特征值提取 | 第32-40页 |
| ·小波的基本理论 | 第32-34页 |
| ·连续小波变换 | 第33页 |
| ·离散小波变换 | 第33页 |
| ·二维小波变换 | 第33-34页 |
| ·织物图像的小波变换 | 第34-36页 |
| ·小波基函数的选取 | 第34页 |
| ·图像的小波分解 | 第34-36页 |
| ·织物图像的特征值提取 | 第36-39页 |
| ·织物纹理的统计特征参数提取 | 第37-38页 |
| ·特征值参数的归一化处理 | 第38页 |
| ·实验结果统计分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 基于 CART 树特征选择的 BP 神经网络疵点分类 | 第40-57页 |
| ·误差回传神经网络(BP) | 第40-46页 |
| ·CART 树 | 第46-50页 |
| ·分类结果分析与算法验证 | 第50-56页 |
| ·基于 BP 神经网络的分类结果分析 | 第50-53页 |
| ·基于 CART 树特征选择的 BP 神经网络分类算法验证 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间发表文章 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
