机器视觉缺陷检测技术与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题背景及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·机器视觉检测技术 | 第15-16页 |
| ·图像增强 | 第16-17页 |
| ·缺陷检测技术及应用 | 第17-18页 |
| ·本课题的研究目标、研究内容和解决的关键技术 | 第18-19页 |
| ·研究目标 | 第18-19页 |
| ·研究内容和解决的关键技术 | 第19页 |
| ·本文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 光照模型与光线校正 | 第21-36页 |
| ·简单光照模型 | 第21-26页 |
| ·漫射照明及具体光源的照明 | 第22-25页 |
| ·透射效应 | 第25页 |
| ·光的衰减 | 第25-26页 |
| ·图像采集装置 | 第26-27页 |
| ·羽毛光照模型 | 第27-32页 |
| ·光照分析 | 第27-29页 |
| ·光照建模 | 第29-31页 |
| ·模型验证 | 第31-32页 |
| ·光线校正与仿真实验 | 第32-35页 |
| ·图像光线校正 | 第32-33页 |
| ·实验与结论 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于均值漂移的羽毛杆提取 | 第36-47页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·均值漂移理论 | 第37-41页 |
| ·漂移向量的基本形式 | 第37-38页 |
| ·漂移向量的扩展形式 | 第38-39页 |
| ·均值漂移算法 | 第39-40页 |
| ·收敛性分析 | 第40-41页 |
| ·核函数及带宽 | 第41-42页 |
| ·核函数的选择 | 第41-42页 |
| ·带宽的计算 | 第42页 |
| ·均值漂移在图像分割中的应用 | 第42-43页 |
| ·羽毛杆均值漂移分割 | 第43-46页 |
| ·仿真分析及关键技术 | 第43-44页 |
| ·实验与结论 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 变分水平集羽毛叶缺陷分割 | 第47-63页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·水平集理论 | 第48-51页 |
| ·曲线演化理论 | 第48-49页 |
| ·水平集方法 | 第49-50页 |
| ·水平集函数的初始化 | 第50-51页 |
| ·几种变分水平集图像分割模型 | 第51-55页 |
| ·测地线活动轮廓模型 | 第51-52页 |
| ·李纯明模型 | 第52-53页 |
| ·Mumford-Shah图像分割模型 | 第53-54页 |
| ·基于变分水平集的CV模型 | 第54-55页 |
| ·基于改进的变分水平集分割算法 | 第55-58页 |
| ·仿真及分析 | 第58-62页 |
| ·仿真实验与结论 | 第58-60页 |
| ·性能分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 缺陷特征与识别 | 第63-68页 |
| ·特征概述 | 第63-64页 |
| ·特征参数 | 第64-66页 |
| ·几何特征 | 第64-65页 |
| ·颜色特征 | 第65-66页 |
| ·羽毛叶缺陷特征与识别 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间发表论文和获奖 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
