紙病檢測系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁
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1、山東輕工業(yè)學(xué)院碩士學(xué)位論文紙病檢測系統(tǒng)的研究姓名：孫建鎮(zhèn)申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：機(jī)械電子工程指導(dǎo)教師：邱書波20060501ABSTRACTPapersurfacedefectisanimportantfactorthataffectpaperqualityinmodempapermanufacturingprocess，andpapersurfacedefectinspectionhasgreatsignificanceinquali

2、tycontr01Traditionalhumaninspectioncannotachievesatisfyingresults，SOtheresearchonpapersurfacedefectinspectionsystemissignificantandmeaningfulfortheautomatizationofpapermakingprocessIntiffspaperwestudiedthepapersurfacedef

3、ectinspectiontechniquebasedonwavelettransformandfocusedonthealgorithmofdefectinspectionusingwavelettheoryThenwediscussedthefeaturesusedfordefectclassificationanddecidedtoadoptBPNeuralnetworkclassifierforclassificationThe

4、detailsareasfollows：(1)Aftercarefullystudiedrelevantthesis，thispaperintroducedthestructureofpapersurfacedefectinspectionsystemandthefactorsthataffectedinspectionThenthepresentdetectionschemesusedforpapersurfacedefectsins

5、pectionwasclassifiedintothreetypes：thresholding，morphologicaloperationandgray—levelstatisticsWithreferencetothedefectinspectionschemeofothersurfacedefectsoftextureimagesuchastextile，woodandsteel，weproposedtousewavelettra

6、nsformfordefectinspection(2)Accordingtothecharacteristicsoftextureimageespeciallythecharacteristicofpapersurfaceimage，weproposedtwodefectinspectionscheme：thefirstonewasbasedonimagefusionandstationarywavelettransformwhich

7、wasshiftinvariant；thesecondwasbasedonsingularitydetectionExperimentalresultsprovethattheseschemeshavegoodimmunitytonoiseandcanachievegoodinspectionresults(3)Frequentlyusedfeaturesinclassificationandinspectionwereintroduc

8、edandclassifiedFourfeatures，egcontrast，sumofvariance，angularsecondmoment，sumofaverage，wereusedasinputfeatureofBPneuralnetworkfordefectclassification(4)ThispaperwassuEqman‘zedandfurtherresearchwasdiscussedKeyword：Surfaced

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