| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1. 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1. 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2. 对靶施药技术及研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3. 对靶检测技术及研究现状 | 第9-15页 |
| 1.3.1. 超声波检测技术 | 第9-10页 |
| 1.3.2. 光谱分析技术 | 第10页 |
| 1.3.3. 机器视觉检测技术 | 第10页 |
| 1.3.4. 激光检测技术 | 第10-11页 |
| 1.3.5. 多传感器融合检测技术 | 第11-13页 |
| 1.3.6. 研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| 2. 系统硬件设计 | 第15-24页 |
| 2.1. 硬件平台整体设计 | 第15页 |
| 2.2. 激光测距仪 | 第15-19页 |
| 2.2.1. 激光产生的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2. 激光的特性 | 第16页 |
| 2.2.3. 激光测距的原理 | 第16-18页 |
| 2.2.4. LMS511型激光扫描仪 | 第18-19页 |
| 2.3. CCD彩色相机 | 第19-23页 |
| 2.3.1. 相机选择 | 第19-20页 |
| 2.3.2. DFK 23G618相机 | 第20-21页 |
| 2.3.3. 镜头的选择 | 第21-22页 |
| 2.3.4. LM3NCM镜头 | 第22-23页 |
| 2.4. 本章小结 | 第23-24页 |
| 3. 激光标定方法 | 第24-36页 |
| 3.1. 二维激光扫描仪工作原理 | 第24-25页 |
| 3.1.1. 物体表面对激光扫描仪测量的影响 | 第24页 |
| 3.1.2. 激光光斑对激光扫描仪测量的影响 | 第24-25页 |
| 3.2. 激光扫描仪软件连接及参数设置 | 第25-26页 |
| 3.2.1. LMS511参数设置 | 第25页 |
| 3.2.2. LMS511激光扫描仪返回数据预处理 | 第25-26页 |
| 3.3. 激光位置确定方法选择 | 第26-29页 |
| 3.3.1. IR滤光片 | 第26-27页 |
| 3.3.2. 硅光电池 | 第27页 |
| 3.3.3. 特殊标定板 | 第27-29页 |
| 3.4. 激光位置确定方法 | 第29-30页 |
| 3.5. 实验结果及分析 | 第30-35页 |
| 3.5.1. 实验方法 | 第30-31页 |
| 3.5.2. 实验数据及分析 | 第31-35页 |
| 3.5.3. 结论 | 第35页 |
| 3.6. 本章小结 | 第35-36页 |
| 4. 基于机器视觉的根蘖识别算法 | 第36-48页 |
| 4.1. 基于颜色特征的分割算法 | 第36-38页 |
| 4.2. 基于Lab空间的kmeans聚类分割 | 第38-39页 |
| 4.3. 基于颜色特征的Meanshift分割 | 第39-40页 |
| 4.4. 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 4.4.1. 葡萄根蘖分割效率评价 | 第41页 |
| 4.4.2. 葡萄根蘖分割效果评价 | 第41-46页 |
| 4.4.3. 结论 | 第46页 |
| 4.5. 本章小结 | 第46-48页 |
| 5. 基于激光和视觉信息的根蘖检测与实验验证 | 第48-57页 |
| 5.1. 视觉和激光信息信息融合方法 | 第48-51页 |
| 5.1.1. 标定板识别方法 | 第48页 |
| 5.1.2. 信息融合方法 | 第48-51页 |
| 5.2. 实验结果及分析 | 第51-56页 |
| 5.2.1. 识别与定位算法效率评价 | 第52-53页 |
| 5.2.2. 根蘖尺寸测量精度效果评价 | 第53-54页 |
| 5.2.3. 根蘖位置定位效果评价 | 第54-55页 |
| 5.2.4. 结论 | 第55-56页 |
| 5.3. 本章小结 | 第56-57页 |
| 6. 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1. 本文的工作总结及结论 | 第57-58页 |
| 6.2. 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 个人简介 | 第63-64页 |
| 导师简介 | 第64-65页 |
| 获得成果目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |