机器视觉技术在煤矸石智能识别中的应用研究

目录

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致谢

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义 (Background and significance of the research)

1.2 国内外研究现状 (Research status at home and abroad)

1.3 研究内容与方法(Research content and methods)

1.4 论文结构安排 (Structure of the paper)

2 计算机视觉相关理论基础介绍

2.1 图像处理(Image processing)

2.2 图像分类(Image classification)

2.3 卷积神经网络(Convolutional neural network)

2.4 本章小结 (Summary)

3 图像分割在煤矸石分选中的应用研究

3.1 图像获取与图像预处理（Image acquisition and image-preprocessing）

3.2 传统的图像分割方法(Traditional image segmentation methods)

3.3 基于改进的分水岭算法的煤矸石图像分割 (Coal gangue image segmentation based on improved watershed algorithm)

3.4 本章小结（Summary）

4 基于分类方法与特征结合的煤矸石分选

4.1 支持向量机 (Support vector machines)

4.2 随机森林（Random forest algorithm）

4.3 灰度共生矩阵（Gray level co-occurrence matrix）

4.4 HOG特征（Histogram of oriented gradient feature）

4.5 本章小结 (Summary)

5 基于深度卷积神经网络的煤矸石识别

5.1 卷积神经网络 (Convolutional neural network)

5.2 卷积神经网络在煤矸石分选中的应用 (Application of convolutional neural network in coal gangue sorting)

5.3 本章小结 (Summary)

6 结论

6.1 总结 (Summary)

6.2 展望（Outlook）

参考文献

作者简历

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