Методы и алгоритмы обработки изображений для автоматизированного контроля геометрических параметров объектов с неоднородной структурой поверхности

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОН 9 ТРОЛЯ И ОБРАБОТКИ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ
1.1.Анализ существующих методов и систем контроля геометри 9 ческих параметров объектов
1.2.0собенности технологического цикла производства продукции
деревообрабатывающей промышленности
1.3.Постановка задачи разработки математического обеспечения оптикоэлектронной системы контроля
1.4. Анализ методов математического описания процесса сегмен тации изображений объектов с неоднородной структурой поверхности
2. ТЕХНОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ГЕНЕТИ ЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ УСЛОВИЙ В ПОЛЕ КОНТРОЛЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ
2.1. Анализ существующих подходов к разработке алгоритмов ге нетического поиска
2.2. Обоснование принципов модификации генетических операто ров
2.3. Разработка технологий многоуровневого эволюционного по иска
2.4. Разработка системных принципов построения инструмен тальных средств формирования и обучения нейронных сетей на основе генетических алгоритмов
2.5. Разработка инструментальных средств синтеза нейронных се тей
2.5.1. Разработка генетического алгоритма формирования и обучения нейронных сетей
2.5.2. Разработка метода построения эволюционных инструмен тальных средств для формирования обучающей выборки
2.5.3. Разработка оператора локального поиска числа нейронов в скрытых слоях нейронной сети
3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОПТИКОЭЛЕКТРОННОГО КОНТРОЛЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТА С НЕОДНОРОДНОЙ СТРУКТУРОЙ ПОВЕРХНОСТИ
3.1. Состав оптикоэлектронной системы контроля геометрических
параметров объекта с неоднородной структурой поверхности
3.2.Комплексный алгоритм обработки и анализа изображений в зависимости от условий в поле измерения с использованием генетического подхода
3.3.Методика выбора целевой функции генетического алгоритма
3.4. Влияние выбора параметров генетического алгоритма на эффективность адаптивной обработки изображения
3.5. Классификация дефектов кромки древесностружечной плиты на основе нейросетевых технологий
3.6. Математические методы определения границ изображений объектов с неоднородной структурой поверхности
3.6.1.Контроль границ изображения объекта на основе цифрового сигусЫпреобразования
3.6.2.Полоснопропускающая фильтрация ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ