| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 农业机器人国内外发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 农业机器人国外概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 农业机器人国内概况 | 第11-13页 |
| 1.3 大蒜种植机的国内外现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及结构 | 第15-17页 |
| 第2章 种植机器人系统框架及设计综述 | 第17-27页 |
| 2.1 种植机器人的系统总体架构 | 第17-18页 |
| 2.2 种植机器人的图像识别算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 预处理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 角点检测 | 第19页 |
| 2.2.3 偏转角度检测 | 第19-20页 |
| 2.3 种植机器人的图像识别系统的软硬件框架 | 第20-22页 |
| 2.3.1 硬件平台 | 第20-21页 |
| 2.3.2 软件平台 | 第21-22页 |
| 2.4 种植机器人软件平台的搭建 | 第22-24页 |
| 2.4.1 软件平台搭建的概述 | 第22页 |
| 2.4.2 宿主机软件环境的搭建 | 第22-24页 |
| 2.5 种植机器人的行进装置 | 第24页 |
| 2.6 种植机器人的运输模块 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 图像预处理与角点识别 | 第27-47页 |
| 3.1 图像的预处理 | 第27-34页 |
| 3.1.1 图像灰度化 | 第27-28页 |
| 3.1.2 二值化 | 第28-29页 |
| 3.1.3 形态学去噪 | 第29-31页 |
| 3.1.4 轮廓提取 | 第31-34页 |
| 3.2 角点检测 | 第34-42页 |
| 3.2.1 经典角点检测算法 | 第34-38页 |
| 3.2.2 改进角点算法 | 第38-40页 |
| 3.2.3 效果对比 | 第40-42页 |
| 3.3 大蒜鳞芽检测 | 第42-43页 |
| 3.4 图像质心与偏转角度 | 第43-45页 |
| 3.4.1 图像质心 | 第43-44页 |
| 3.4.2 偏转角度 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 运输模块和行进装置的硬件平台设计 | 第47-61页 |
| 4.1 矫正托盘设计 | 第47-53页 |
| 4.1.1 电机驱动器 | 第47-49页 |
| 4.1.2 步进电机 | 第49-52页 |
| 4.1.3 矫正托盘系统 | 第52-53页 |
| 4.2 转移装置 | 第53-55页 |
| 4.2.1 单片机 | 第53页 |
| 4.2.2 电磁阀 | 第53-54页 |
| 4.2.3 气缸 | 第54页 |
| 4.2.4 转移装置系统 | 第54-55页 |
| 4.3 传送带传输设计 | 第55页 |
| 4.4 行进装置 | 第55-56页 |
| 4.5 从控制器最小系统 | 第56-58页 |
| 4.6 电源供电电路设计 | 第58-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 图像识别系统的设计与实现 | 第61-73页 |
| 5.1 视频图像采集 | 第62-65页 |
| 5.1.1 Linux的驱动 | 第62-63页 |
| 5.1.2 USB摄像头驱动的加载 | 第63页 |
| 5.1.3 V4L2的简介 | 第63-64页 |
| 5.1.4 V4L2的视频采集的实现 | 第64-65页 |
| 5.2 基于嵌入式Linux操作系统运行OpenCV视觉库 | 第65-68页 |
| 5.2.1 OpenCV视觉库 | 第65-66页 |
| 5.2.2 移植OpenCV | 第66-68页 |
| 5.3 QT系统的移植 | 第68-72页 |
| 5.3.1 QT平台简介 | 第68-69页 |
| 5.3.2 QT移植 | 第69-70页 |
| 5.3.3 图像识别系统的GUI设计 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 系统测试与验证 | 第73-77页 |
| 6.1 环境的搭建 | 第73-74页 |
| 6.2 测试过程 | 第74-76页 |
| 6.3 测试结果 | 第76页 |
| 6.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |