| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文工作与结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第14-17页 |
| 2.1 数字图像处理 | 第14-15页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第15页 |
| 2.3 OpenCV计算机视觉库 | 第15-16页 |
| 2.4 Android开发平台 | 第16-17页 |
| 第三章 粮食收购服务系统总体方案设计 | 第17-25页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第17-19页 |
| 3.1.1 需求目标 | 第17-18页 |
| 3.1.2 总体功能需求 | 第18-19页 |
| 3.2 系统设计原则 | 第19页 |
| 3.3 系统总体架构设计 | 第19-21页 |
| 3.4 粮食收购服务系统服务端设计 | 第21-24页 |
| 3.4.1 基于Web Service的服务端平台设计 | 第21页 |
| 3.4.2 基于HTTPS协议的网络通信设计 | 第21-23页 |
| 3.4.3 服务端与客户端交互方式与数据格式 | 第23-24页 |
| 3.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 购粮方服务模块Android客户端的实现 | 第25-58页 |
| 4.1 购粮方服务模块Android客户端的总体设计 | 第25-28页 |
| 4.1.1 设计需求及目标 | 第25页 |
| 4.1.2 主要功能模块 | 第25-27页 |
| 4.1.3 架构设计 | 第27-28页 |
| 4.2 基于Retrofit+RxJava的网络通信框架 | 第28-32页 |
| 4.2.1 Retrofit和RxJava特点及优势 | 第28-29页 |
| 4.2.2 Retrofit+RxJava网络通信框架的搭建 | 第29-31页 |
| 4.2.3 HTTPS协议的支持 | 第31-32页 |
| 4.3 Android客户端主框架的设计与实现 | 第32-34页 |
| 4.4 仓储信息模块 | 第34-38页 |
| 4.5 智能监控模块 | 第38-43页 |
| 4.6 收购单管理模块 | 第43-47页 |
| 4.7 管理员模块 | 第47-50页 |
| 4.7.1 人员分配 | 第47-49页 |
| 4.7.2 定等定价 | 第49-50页 |
| 4.8 个人中心以及登录模块 | 第50-55页 |
| 4.8.1 个人中心模块 | 第50-53页 |
| 4.8.2 登录模块 | 第53-55页 |
| 4.9 客户端测试 | 第55-57页 |
| 4.9.1 功能测试 | 第55-56页 |
| 4.9.2 性能测试 | 第56-57页 |
| 4.10 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 售粮方服务模块客户端的实现 | 第58-71页 |
| 5.1 总体设计 | 第58-62页 |
| 5.1.1 需求及目标 | 第58-61页 |
| 5.1.2 功能模块 | 第61-62页 |
| 5.2 信息绑定及预约 | 第62-66页 |
| 5.2.1 信息完善 | 第62-65页 |
| 5.2.2 主动预约 | 第65-66页 |
| 5.3 多方位及时推送 | 第66页 |
| 5.4 自主查询 | 第66-69页 |
| 5.4.1 粮价查询 | 第66-67页 |
| 5.4.2 售粮查询 | 第67-69页 |
| 5.5 售粮反馈 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 质检环节中粮食不完善粒检测方法的研究 | 第71-95页 |
| 6.1 粮食籽粒不完善粒检测需求分析 | 第71-72页 |
| 6.2 不完善粒检测流程分析 | 第72-73页 |
| 6.3 图像预处理 | 第73-76页 |
| 6.3.1 原始图像采集 | 第73页 |
| 6.3.2 图像灰度化、二值化及去噪 | 第73-76页 |
| 6.4 粮食籽粒个体提取 | 第76-79页 |
| 6.5 籽粒图像特征提取 | 第79-86页 |
| 6.5.1 籽粒形态特征 | 第80-83页 |
| 6.5.2 籽粒颜色特征 | 第83-85页 |
| 6.5.3 籽粒纹理特征 | 第85-86页 |
| 6.6 主成分分析 | 第86-89页 |
| 6.7 基于BP神经网络的不完善粒分类 | 第89-94页 |
| 6.7.1 神经网络模型建立 | 第89-91页 |
| 6.7.2 BP神经网络的改进 | 第91-92页 |
| 6.7.3 识别结果分析 | 第92-93页 |
| 6.7.4 误判分析 | 第93-94页 |
| 6.8 本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第95-96页 |
| 7.2 前景展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第101页 |
