机器视觉缺陷检测技术与应用—硕士毕业论文下载



机器视觉缺陷检测技术与应用

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机器视觉缺陷检测技术与应用

论文目录
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

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