| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-33页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12页 |
| ·果蔬收获机器人的特点和发展现状 | 第12-14页 |
| ·果蔬收获机器人关键技术的研究 | 第14-25页 |
| ·行走装置 | 第14-15页 |
| ·机械手 | 第15-18页 |
| ·视觉系统 | 第18-23页 |
| ·末端执行器 | 第23-24页 |
| ·作物种植模式 | 第24-25页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第25-27页 |
| ·研究目的 | 第25页 |
| ·主要研究内容 | 第25-26页 |
| ·技术路线 | 第26-27页 |
| 参考文献 | 第27-33页 |
| 第二章 基于颜色分析的茄子图像分割方法 | 第33-48页 |
| ·图像采集 | 第33-34页 |
| ·茄子图像分析 | 第34-40页 |
| ·基于RGB色彩空间的茄子图像分析 | 第34-37页 |
| ·基于HSI色彩空间的茄子图像分析 | 第37-40页 |
| ·基于遗传算法的分割阈值自动选取 | 第40-41页 |
| ·分割结果及评价 | 第41-46页 |
| ·滤除残留噪音 | 第42-43页 |
| ·分割边缘的平滑 | 第43页 |
| ·不同分割方法的分割效果评价 | 第43-45页 |
| ·综合评价 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-48页 |
| 第三章 基于SOFM神经网络的茄子图像分割方法 | 第48-63页 |
| ·SOFM网络概述 | 第48-50页 |
| ·SOFM网络思想 | 第48页 |
| ·SOFM网络结构 | 第48-49页 |
| ·SOFM网络学习算法 | 第49-50页 |
| ·茄子图像分割的SOFM网络设计 | 第50-56页 |
| ·输入特征向量的确定 | 第51-52页 |
| ·输出神经元个数的确定 | 第52页 |
| ·训练步数的确定 | 第52-53页 |
| ·确定邻域关系 | 第53-54页 |
| ·确定学习函数 | 第54-55页 |
| ·网络训练和检验 | 第55-56页 |
| ·聚类图像的后续处理 | 第56-57页 |
| ·分割效果评价 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 第四章 广义Hough变换在识别部分遮挡茄子中的应用 | 第63-79页 |
| ·广义Hough变换简介 | 第63-66页 |
| ·Hough变换中的图像空间和参数空间 | 第63-64页 |
| ·Hough变换算法 | 第64页 |
| ·Hough变换优点 | 第64页 |
| ·广义Hough变换算法 | 第64-66页 |
| ·茄子三维表达方法和二维投影轮廓的计算 | 第66-70页 |
| ·用广义柱描述茄子3D形状 | 第66-68页 |
| ·用2D边缘描述3D任意形态的茄子 | 第68-70页 |
| ·样本茄子形状参数表的制作 | 第70-72页 |
| ·参考点(x_c,y_c)的选取 | 第70页 |
| ·旋转角度索引a_k的确定 | 第70页 |
| ·边缘梯度角索引θ_l的确定 | 第70-72页 |
| ·特征向量r_i和φ_i的计算 | 第72页 |
| ·广义Hough变换在识别立体遮挡茄子目标中的算法 | 第72页 |
| ·实验结果和分析 | 第72-76页 |
| ·实验1 | 第73-75页 |
| ·实验2 | 第75-76页 |
| ·实验总结与讨论 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 第五章 摄像机标定和双目立体视觉系统的建立 | 第79-95页 |
| ·实验仪器 | 第79-80页 |
| ·摄像机标定算法 | 第80-85页 |
| ·摄像机参考坐标系 | 第80-81页 |
| ·坐标系之间的线性关系 | 第81-82页 |
| ·自标定算法 | 第82-83页 |
| ·摄像机镜头畸变模型 | 第83-85页 |
| ·摄像机内参数标定实验 | 第85-88页 |
| ·摄像机标定技术流程 | 第85-87页 |
| ·内参数标定实验结果分析 | 第87-88页 |
| ·茄子收获机器人双目视觉系统的建立 | 第88-91页 |
| ·双目视觉原理 | 第88-89页 |
| ·双目立体视觉图像匹配的约束条件 | 第89页 |
| ·基线的选取 | 第89-91页 |
| ·摄像机外参数标定 | 第91页 |
| ·深度信息恢复实验 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-95页 |
| 第六章 茄子目标位姿信息的获取 | 第95-110页 |
| ·实验说明 | 第95页 |
| ·茄子图像分割 | 第95-99页 |
| ·茄子图像预处理 | 第95-96页 |
| ·Marr约束讨论 | 第96-98页 |
| ·用已知形心特征还原深度信息 | 第98-99页 |
| ·改进型广义Hough变换求图像形心 | 第99-105页 |
| ·茄子形状2D投影图 | 第99页 |
| ·制作茄子形状参数表 | 第99-101页 |
| ·缩放系数λ和旋转角度a初定 | 第101-103页 |
| ·改进型广义Hough变换求取参考点坐标 | 第103-105页 |
| ·改进型广义Hough变换结果分析 | 第105页 |
| ·目标位姿信息的获取 | 第105-107页 |
| ·目标三维坐标的求法 | 第105页 |
| ·夹持器翻转角度、张开行程以及目标剪切点的求法 | 第105-107页 |
| ·图形用户界面的设计 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-110页 |
| 第七章 机械臂避障路径规划 | 第110-128页 |
| ·机构选型和正运动学方程建立 | 第110-113页 |
| ·机构选型 | 第110-111页 |
| ·建立正运动学方程 | 第111-113页 |
| ·空间障碍物简化建模 | 第113-114页 |
| ·障碍物C-空间计算 | 第114-116页 |
| ·结构空间简介 | 第114页 |
| ·障碍物C-空间算法 | 第114-116页 |
| ·基于A~*算法的避障规划 | 第116-119页 |
| ·A搜索算法 | 第116-117页 |
| ·A~*算法 | 第117-118页 |
| ·A~*算法在本文的应用 | 第118-119页 |
| ·避障实验和分析 | 第119-125页 |
| ·实验说明 | 第119-120页 |
| ·实验步骤 | 第120-123页 |
| ·实验效果检验 | 第123-124页 |
| ·实验分析 | 第124-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-128页 |
| 第八章 结论和展望 | 第128-130页 |
| ·研究结论 | 第128-129页 |
| ·主要创新内容 | 第129页 |
| ·对后续研究工作的建议 | 第129-130页 |
| 附录 | 第130-138页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第138-140页 |
| 致谢 | 第140页 |