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纺织行业智能制造在纺织纤维识别中的应用方案

TOC\o1-2\h\u6476第1章绪论 4

278611.1研究背景与意义 4

42681.2国内外研究现状 4

273261.3研究内容与目标 5

26871第2章纺织纤维概述 5

290392.1纺织纤维的分类与特性 5

54572.1.1天然纤维 5

239952.1.2化学纤维 5

257212.2纺织纤维的识别方法 6

316762.2.1显微镜法 6

43992.2.2燃烧法 6

261272.2.3红外光谱法 6

294282.2.4色谱质谱联用法 6

20872.2.5智能识别技术 6

14746第3章智能制造技术 6

92303.1人工智能技术 6

129233.1.1纺织纤维识别的需求与挑战 6

325843.1.2人工智能算法在纤维识别中的应用 6

195433.1.3人工智能在纤维质量评估中的应用 7

142623.2机器视觉技术 7

305003.2.1机器视觉在纺织纤维识别中的作用 7

22193.2.2纤维图像预处理方法 7

100673.2.3纤维特征提取与选择 7

188343.3深度学习技术 7

164783.3.1深度学习在纺织纤维识别中的应用 7

314433.3.2卷积神经网络（CNN）在纤维识别中的应用 7

21973.3.3深度学习模型的训练与优化 7

68773.3.4迁移学习在纺织纤维识别中的应用 7

6277第4章纺织纤维图像预处理 8

31984.1纤维图像采集 8

26744.1.1纤维样本制备 8

248114.1.2图像采集设备 8

47884.1.3光源与照明 8

110514.1.4图像采集参数设置 8

122884.2纤维图像预处理方法 8

286134.2.1图像去噪 8

232594.2.2图像增强 8

68744.2.3图像分割 8

55814.2.4纤维特征提取 8

307404.2.5图像标准化与归一化 9

30894.2.6数据扩充 9

17171第5章纤维特征提取与选择 9

68645.1纤维特征提取方法 9

236165.1.1基于物理特性的纤维特征提取 9

166835.1.2基于化学特性的纤维特征提取 9

197535.1.3基于光谱分析的纤维特征提取 9

55355.2纤维特征选择方法 9

247925.2.1基于统计的特征选择方法 9

50055.2.2基于机器学习的特征选择方法 9

306565.2.3基于深度学习的特征选择方法 9

271075.3特征提取与选择的优化策略 10

154135.3.1多方法融合的特征提取策略 10

318085.3.2动态特征选择策略 10

172935.3.3优化算法在特征选择中的应用 10

4617第6章纺织纤维识别算法 10

187786.1传统机器学习算法 10

192696.1.1特征提取方法 10

239016.1.1.1光学特征提取 10

289876.1.1.2结构特征提取 10

251196.1.1.3纹理特征提取 10

105376.1.2机器学习算法应用 10

269696.1.2.1支持向量机（SVM） 10

3996.1.2.2决策树（DT） 10

93596.1.2.3随机森林（RF） 10

222346.1.2.4朴素贝叶斯分类器（NBC） 10

50006.2深度学习算法 10

129266.2.1卷积神经网络（CNN） 10

101266.2.1.1网络结构设计 10

81216.2.1.2激活函数选择 10

24536.2.1.3损失函数与优化器 10

29676.2.2循环神经网络（RNN） 10

252796.2.2.1长短时记忆网络（LSTM） 10

127846.2.2.2门控循环单元（GRU） 10

168516.2.3深度信念网络（DBN） 11

264846.2.4自动编码器（AE） 11

198766.3纤维识别算法对比与选择 11

207426.3.1识别准确性对比 11

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