基于计算机视觉的墙地砖颜色分类和缺陷检测研究
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基于计算机视觉的墙地砖颜色分类和缺陷检测研究
论文目录
摘要
第1-6 页
ABSTRACT
第6-16 页
第一章 绪论
第16-29 页
· 现代化生产对产品自动检测和自动分类的迫切需求
第16-17 页
· 自动视觉检测技术与自动分类的研究与应用
第17-23 页
· 自动视觉检测技术的发展状况
第18-20 页
· 自动分类技术的发展与应用状况
第20-23 页
· 墙地砖表面质量自动控制的研究与发展现状
第23-25 页
· 本课题研究的意义、难点与主要研究内容
第25-29 页
第二章 墙地砖表面检测及颜色分类
第29-41 页
· 墙地砖生产工艺过程简介
第29 页
· 常见墙地砖缺陷分类及其检测方法
第29-34 页
· 表面颜色按视觉一致性的分类
第34-39 页
· 颜色特征获得与提取
第34-37 页
· 墙地砖颜色分类方法研究
第37-39 页
· 对自动表面检测及质量控制的迫切需求
第39 页
本章小结
第39-41 页
第三章 相关研究领域
第41-54 页
· 图像处理
第41-42 页
· 图像分析
第42-47 页
· 计算机视觉
第47-50 页
· 模式识别
第50-53 页
本章小结
第53-54 页
第四章 墙地砖表面图像的采集与预处理
第54-67 页
· 图像采集的相关外围设备
第54-58 页
· 照明系统
第54-55 页
· 摄像系统
第55-57 页
· 图像采集卡
第57-58 页
· 图像获取
第58-61 页
· 照明方案设计和比较
第58-59 页
· 摄像系统参数标定
第59-61 页
· 去噪
第61-62 页
· 有效区域提取与标识
第62-66 页
本章小结
第66-67 页
第五章 基于马尔可夫随机场纹理分析的缺陷检测
第67-80 页
· 马尔可夫随机场纹理分析方法
第68-71 页
· 图像的纹理分析
第68-69 页
· 马尔可夫随机场纹理分析方法
第69-71 页
· 微晶玻璃图像的马尔可夫随机场模型及参数估计
第71-74 页
· 微晶玻璃缺陷识别结果与讨论
第74-78 页
· 色斑缺陷检测
第74-76 页
· 孔穴缺陷检测
第76-78 页
本章小结
第78-80 页
第六章 基于彩色图像小波分析的颜色分类
第80-93 页
· 彩色图像小波纹理分析技术
第80-83 页
· 灰度图像的小波分解
第81-82 页
· 小波纹理分析的彩色图像扩展
第82-83 页
· 小波选择与特征集优化
第83-87 页
· 墙地砖分类结果与讨论
第87-92 页
本章小结
第92-93 页
第七章 分类器研究与设计
第93-110 页
· 已有研究中常用分类器及分类方法
第93 页
· 对传统ART2 网络的改进
第93-104 页
· 传统ART2 网络结构和学习算法
第94-95 页
· 传统ART2 网络参数分析及学习算法改进
第95-97 页
· 基于幅度信息的ART2 网络结构与算法
第97-101 页
· 基于幅度信息ART2 网络分类性能讨论
第101-104 页
· 改进算法ART2 网络用于微晶玻璃分类
第104-108 页
本章小结
第108-110 页
第八章 墙地砖自动检测与分类试验系统的研发
第110-117 页
· 灯箱设计与光源
第110-111 页
· 摄像系统
第111-112 页
· 图像采集卡与图像处理软件包
第112-114 页
· 视觉检测和颜色分类软件平台
第114-116 页
本章小结
第116-117 页
结 论
第117-119 页
参 考 文 献
第119-127 页
攻读博士学位期间发表的论文
第127-128 页
致 谢
第128页
本篇论文共
128
页,
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