基于机器视觉的布料瑕疵检测若干关键技术研究与实现

目录

声明

第1章 绪论

1.1 本文研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 布料瑕疵识别常用方法

1.4 主要研究内容

1.5 论文的组织结构

第2章 布料图像预处理技术

2.1 布料图像预处理

2.2 布料图像灰度化

2.3 布料图像去噪

2.4 布料图像增强处理

2.5 布料图像锐化处理

2.6 本章小结

第3章 基于Otsu和Canny的自适应边界特征提取方法研究

3.1 Canny技术基本原理

3.2 改进的图像梯度幅值计算方法

3.3 Otsu阈值方法求取阈值

3.4 实验结果与验证

3.5 本章小结

第4章 基于BP神经网络的识别方法研究

4.1 人工神经网络基础

4.2 基于BP神经网络的学习模型

4.3 基于BP神经网络的识别验证

4.4 本章小结

第5章 布料瑕疵检测系统设计与实现

5.1 布料瑕疵检测系统总体架构设计

5.2 布料瑕疵检测流程设计

5.3 软件功能参数设计

一、相机参数规划

二、 图像采集规则设计

5.4 系统传输功能的应用

5.5 布料瑕疵检测系统原型的设计与实现

5.5 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参 考 文 献

致谢