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摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1本课题的研究目的和意义
1.2机器视觉的发展历程
1.3机器视觉的应用
1.4板材分类的研究现状
1.5本文的主要内容
第二章 分类识别系统的原理与总体设计
2.1分类识别系统的原理
2.1.1图像获取
2.1.2图像处理
2.1.3板材分类
2.2分类识别系统的硬件构成
2.2.1工业相机
2.2.2工业镜头
2.2.3光源
2.2.4运动控制卡
2.2.5本系统的硬件选型方案
2.3分类识别系统的软件设计
2.3.1图像获取单元
2.3.2图像处理单元
2.3.3用户数据管理单元
2.4本章小结
第三章 集成高斯支持向量机的算法原理
3.1家具板材分类原理
3.2高斯混合模型
3.2.1高斯混合模型的定义
3.2.2高斯混合模型的数学描述
3.2.3高斯混合模型的训练
3.3EM算法
3.3.1 EM算法的含义
3.3.2EM算法的原理
3.3.3 EM算法估计高斯混合模型参数
3.4支持向量机
3.4.1支持向量机的含义
3.4.2线性可分支持向量机
3.4.3线性不可分支持向量机
3.4.4核函数的选择
3.5纠错码支持向量机
3.6集成高斯支持向量机的训练
3.7本章小结
第四章 分类识别系统的通讯模块设计
4.1通讯类型的选择
4.2 Socket函数解析
4.3 TCP协议的连接与终止
4.4 Socket通讯的实现过程
4.4.1 Socket程序的实现
4.4.2 Socket通讯模块的测试
4.5本章小结
第五章 分类识别系统的实现与试验分析
5.1板材图像的预处理
5.2板材纹理特征提取
5.3系统开发环境简介
5.4视觉识别系统的实现
5.4.1软件界面
5.5视觉识别系统的试验过程
5.5.1试验样本的采集
5.5.2特征参数集的选择
5.5.3高斯支持向量机的参数选择
5.5.4板材图像的纹理特征分析
5.5.5不同分类算法的识别率对比
5.6本章小结
结论与展望
参考文献
攻读学位期间的学术成果
学位论文独创性声明
学位论文版权使用授权声明
致谢
