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纺织行业智能化纺织面料检测方案

TOC\o1-2\h\u7295第1章引言 3

59681.1研究背景 3

317271.2研究目的与意义 4

5138第2章纺织面料检测技术概述 4

271572.1传统纺织面料检测方法 4

316082.1.1目视检测法 4

2502.1.2面密度检测法 4

101452.1.3色牢度检测法 5

85942.1.4物理机械功能检测法 5

286072.2智能化纺织面料检测技术发展 5

432.2.1计算机视觉技术 5

44152.2.2基于光谱技术的检测方法 5

157262.2.3纤维识别技术 5

264472.2.4机器学习与深度学习技术 5

144192.2.5传感器技术 5

29472.2.6虚拟现实与增强现实技术 5

26799第3章纺织面料检测指标与要求 6

42593.1纺织面料物理功能检测指标 6

203023.1.1强度功能 6

207143.1.2结构功能 6

122083.1.3舒适功能 6

213103.1.4质量稳定性 6

104693.2纺织面料化学功能检测指标 6

100253.2.1纤维成分分析 6

118093.2.2色素含量分析 7

219173.2.3环保功能 7

94593.2.4防护功能 7

135063.3纺织面料色牢度检测指标 7

241433.3.1洗涤色牢度 7

80423.3.2光照色牢度 7

22473.3.3气候因素色牢度 7

217183.3.4特殊处理色牢度 7

28069第4章智能化检测技术原理与设备 8

112504.1智能化检测技术原理 8

60904.1.1图像处理技术 8

238664.1.2机器学习与深度学习技术 8

149634.1.3智能传感器技术 8

2174.2常用智能化检测设备 8

80334.2.1在线检测系统 8

27654.2.2离线检测设备 8

243034.2.3智能传感器设备 8

74364.2.4数据分析与处理设备 8

312534.2.5自动化执行设备 9

2056第5章图像处理技术在纺织面料检测中的应用 9

280265.1纺织面料图像预处理 9

214965.1.1图像去噪 9

199545.1.2图像增强 9

168545.1.3图像分割 9

169325.2纺织面料缺陷识别算法 9

268745.2.1基于阈值的缺陷识别 9

26045.2.2基于机器学习的缺陷识别 9

324225.2.3基于深度学习的缺陷识别 9

34415.3纺织面料纹理特征提取 10

325345.3.1基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 10

266335.3.2基于小波变换的纹理特征提取 10

275835.3.3基于局部二值模式的纹理特征提取 10

31838第6章机器学习与深度学习在纺织面料检测中的应用 10

125236.1机器学习算法概述 10

294346.1.1支持向量机（SVM） 10

53326.1.2决策树（DT） 10

86076.1.3随机森林（RF） 10

258306.1.4梯度提升决策树（GBDT） 11

235636.2深度学习算法概述 11

311936.2.1卷积神经网络（CNN） 11

10676.2.2循环神经网络（RNN） 11

127276.2.3对抗网络（GAN） 11

72946.3纺织面料检测模型的构建与优化 11

141016.3.1数据预处理 11

304586.3.2模型选择与训练 12

263696.3.3模型优化 12

11187第7章数据采集与处理 12

295597.1纺织面料数据采集方法 12

76937.1.1图像采集 12

36707.1.2实物样本采集 12

195327.1.3数据来源与分类 12

23497.2数据预处理与标注 13

175847.2.1图像预处理 13

308187.2.2实物样本预处理 13

134547.2.3数据标注 13

72837.3数据增强与扩充 13

268767.3.