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基于计算机视觉的牛肉产量自动分级技术研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·研究的背景和意义第11-12页
   ·牛肉产量分级标准研究现状第12-16页
     ·国外牛肉产量分级标准第12-15页
       ·美国的牛肉产量分级标准第12-13页
       ·日本的牛肉产量分级标准第13-14页
       ·韩国的牛肉产量分级标准第14-15页
       ·澳大利亚的牛肉产量分级标准第15页
     ·国内牛肉产量分级标准第15-16页
   ·基于机器视觉的牛肉分级技术研究现状第16-18页
     ·国外研究进展第17-18页
     ·国内研究进展第18页
   ·研究出发点和内容第18-19页
     ·研究出发点第18-19页
     ·研究内容第19页
   ·本章小结第19-21页
第二章 牛肉眼肌切面图像特征及其分割方法第21-32页
   ·牛胴体眼肌切面图像特征第21-22页
   ·肉牛屠宰工艺及方法第22页
   ·肉牛常规测定指标与测定方法第22-23页
   ·常见的颜色模型第23-25页
     ·RGB模型第23-24页
     ·LAB模型第24页
     ·HSI模型第24-25页
   ·常规图像分割方法第25-29页
     ·基于阈值的分割方法第26-28页
     ·基于区域特性的分割方法第28页
     ·基于边缘的分割方法第28-29页
     ·基于统计模式分类的分割方法第29页
   ·牛胴体眼肌切面图像分割方法第29-31页
     ·国外对牛胴体眼肌切面图像分割方法的研究第29-30页
     ·国内对牛胴体眼肌切面图像分割方法的研究第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 牛胴体眼肌切面图像的分割第32-52页
   ·牛胴体眼肌切面图像的获取第32-34页
     ·试验样本第32页
     ·试验仪器与设备第32-33页
     ·图像采集第33-34页
   ·牛胴体眼肌切面图像分割第34-50页
     ·最大类间方差法对有效眼肌区域的分割第34-45页
       ·罩子内壁固定区域的分割第35-40页
       ·牛胴体眼肌切面图像去噪第40-42页
       ·有效眼肌的提取第42-45页
     ·色差法对有效眼肌区域的分割第45-50页
       ·图像灰度化第45-47页
       ·对比度拉伸第47-48页
       ·二值化分割第48-49页
       ·有效眼肌的提取第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第四章 牛胴体分级信息的检测第52-60页
   ·眼肌面积和背膘厚的计算第52-54页
     ·有效眼肌面积的计算第52页
     ·背膘厚度的测量第52-54页
   ·图像分割效果的评价第54-59页
     ·有效眼肌提取误差率第54-57页
     ·有效眼肌面积测量误差率第57-59页
     ·背膘厚度测量误差率第59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 牛胴体产量等级预测模型第60-70页
   ·雪花牛的概况第60-61页
   ·产量等级指标的选取第61页
   ·实验方法第61-62页
     ·实验地点与材料第61-62页
     ·牛胴体的分割第62页
     ·参数测定第62页
     ·统计方法第62页
   ·牛肉产量的回归预测模型研究第62-65页
     ·牛肉产量表示方法第63页
     ·胴体产肉量相关性分析第63-64页
     ·胴体产肉量回归分析第64页
     ·胴体产肉量的预测方程第64-65页
   ·胴体产肉量预测模型检验第65-67页
     ·预测模型内部交叉验证第65-66页
     ·预测模型外部交叉验证第66-67页
   ·胴体产量等级评定标准的研究第67-68页
     ·胴体产量等级评定方法第67-68页
     ·胴体产量等级校正第68页
   ·本章小结第68-70页
第六章 结论与展望第70-72页
   ·结论第70-71页
   ·展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-79页
攻读硕士学位期间发表的论文目录第79页

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