模糊小波算法在纺织品瑕点检测中的应用



模糊小波算法在纺织品瑕点检测中的应用

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模糊小波算法在纺织品瑕点检测中的应用

论文目录
第一章自动模式识别技术的技术发展	第1-14 页
1．1 模糊神经网络的发展及背景	第9-11 页
1．2 小波神经网络的发展及背景	第11-12 页
1．3 遗传算法	第12-13 页
1．4 课题研究内容与总体思路	第13-14 页
第二章瑕点类型与系统结构	第14-27 页
2．1 瑕点类型	第14-19 页
2．2 系统结构示意图	第19 页
2．3 图像运算处理的理论依据与滤波器的设计	第19-27 页
2．3．1 图像线性化的理论依据	第20 页
2．3．2 滤波器理论与设计	第20-27 页
第三章图像预处理	第27-32 页
3．1 图像采样	第27 页
3．2 调整图像的亮度和对比度	第27-28 页
3．3 转化为灰度图	第28-32 页
3．3．1 理论基础	第28-30 页
3．3．2 处理结果	第30-32 页
第四章边缘检测	第32-44 页
4．1 边缘检测算法	第32-41 页
4．2 经过边缘检测处理后的结果	第41-44 页
第五章模糊化和模糊推理	第44-53 页
5．1 模糊集合及其运算	第44-46 页
5．2 模糊集合与普通集合的相互转换	第46 页
5．3 模糊关系和扩展原理	第46-48 页
5．4 模糊性度量	第48-49 页
5．5 模糊规则和模糊推理	第49-50 页
5．6 隶属度函数的构造方法	第50-53 页
第六章特征提取	第53-62 页
6．1 知识库的形成	第53-54 页
6．2 特征提取	第54-56 页
6．3 具体实现	第56-60 页
6．3．1 选取小波函数	第56-58 页
6．3．2 特征提取	第58-60 页
6．4 知识库的更新	第60-62 页
第七章瑕点识别	第62-72 页
7．1 模糊策略与算法	第62-63 页
7．2 模糊化	第63-64 页
7．3 模糊推理机	第64-65 页
7．4 性能指标和规则库的优化	第65-71 页
7．4．1 性能指标	第65-67 页
7．4．2 规则库的优化	第67-71 页
7．5 模糊推理并输出最终识别结果	第71 页
7．6 算法示意图	第71 页
7．7 结论	第71-72 页
第八章前景展示	第72-76 页
参考文献	第76-78 页
致谢	第78页

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