| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| 1．1 本研究的目的及其意义 | 第9-12页 |
| 1．1．1 水果分级的需求 | 第9-10页 |
| 1．1．2 传统分级技术 | 第10-11页 |
| 1．1．3 计算机视觉技术 | 第11-12页 |
| 1．2 国内外研究状况及存在的问题 | 第12-16页 |
| 1．3 本研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1．4 本研究的技术路线 | 第17页 |
| 参考文献 | 第17-23页 |
| 第二章 计算机视觉基础方法研究 | 第23-50页 |
| 2．1 引言 | 第23页 |
| 2．2 动态图像的捕获技术 | 第23-26页 |
| 2．2．1 打印口中断触发的动态捕获方法 | 第24-25页 |
| 2．2．2 带外触发的图象卡动态捕获方法 | 第25-26页 |
| 2．3 图像快速滤波算法 | 第26-29页 |
| 2．3．1 邻域象素平滑滤波 | 第26-27页 |
| 2．3．2 快速中值滤波 | 第27页 |
| 2．3．3 带方向快速中值滤波方法 | 第27-29页 |
| 2．4 快速定位技术 | 第29-31页 |
| 2．4．1 快速定位 | 第29-30页 |
| 2．4．2 区域标记 | 第30页 |
| 2．4．3 估算定位参数 | 第30-31页 |
| 2．4．4 结果分析 | 第31页 |
| 2．5 模糊运动图象处理方法 | 第31-37页 |
| 2．5．1 运动成象分析 | 第32-33页 |
| 2．5．2 差分恢复方法 | 第33-34页 |
| 2．5．3 象素分析法 | 第34-36页 |
| 2．5．4 结果分析 | 第36-37页 |
| 2．6 外边缘快速检测技术 | 第37-43页 |
| 2．6．1 传统边缘检测方法（微分类算子） | 第37-38页 |
| 2．6．2 新的边缘检测方法 | 第38-43页 |
| 2．7 图象增强方法 | 第43-45页 |
| 2．7．1 灰度变换法 | 第43页 |
| 2．7．2 直方图均衡变换 | 第43-45页 |
| 2．8 图象分割方法 | 第45-48页 |
| 2．8．1 基于灰度分布的分割方法 | 第46-48页 |
| 2．8．2 结果分析 | 第48页 |
| 2．9 本章小结 | 第48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 第三章 实时检测水果大小和形状的方法研究 | 第50-62页 |
| 3．1 引言 | 第50页 |
| 3．2 目标空间状态分析 | 第50-52页 |
| 3．3 形状模型研究 | 第52-55页 |
| 3．4 检测方向的确定 | 第55-57页 |
| 3．4．1 力矩平衡法 | 第55-56页 |
| 3．4．2 用果梗侧外形确定轴向 | 第56-57页 |
| 3．4．3 结果分析 | 第57页 |
| 3．5 按大小分级 | 第57-59页 |
| 3．5．1 果径大小检测 | 第57-58页 |
| 3．5．2 水果大小分级 | 第58-59页 |
| 3．6 按形状特征分级 | 第59-60页 |
| 3．7 本章小结 | 第60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 第四章 基于分形的颜色分级方法研究 | 第62-75页 |
| 4．1 引言 | 第62页 |
| 4．2 颜色空间模型 | 第62-66页 |
| 4．2．1 主要颜色模型 | 第63-65页 |
| 4．2．2 水果图象彩色模型确定 | 第65-66页 |
| 4．3 彩色特征 | 第66-70页 |
| 4．3．1 彩色特征值确定 | 第66-67页 |
| 4．3．2 直接以直方图中H的累计值作为彩色特征量 | 第67页 |
| 4．3．3 色度域平均直方图的各均值作为彩色特征量 | 第67-68页 |
| 4．3．4 色度域分形维数作为彩色特征量 | 第68-70页 |
| 4．4 人工神经网络颜色分类器 | 第70-73页 |
| 4．4．1 网络结构确定 | 第71页 |
| 4．4．2 网络训练 | 第71-73页 |
| 4．5 结果分析 | 第73-74页 |
| 4．6 本章小结 | 第74页 |
| 参考文献 | 第74-75页 |
| 第五章 缺陷识别方法研究 | 第75-86页 |
| 5．1 引言 | 第75页 |
| 5．2 缺陷的分割方法 | 第75-79页 |
| 5．2．1 现有方法的问题 | 第76页 |
| 5．2．2 新的缺陷分割方法 | 第76-79页 |
| 5．3 缺陷快速识别方法 | 第79-83页 |
| 5．3．1 基于空间形状的傅氏变换法识别方法 | 第79-81页 |
| 5．3．2 基于人工神经网络的识别方法 | 第81-83页 |
| 5．3．3 结果分析 | 第83页 |
| 5．4 缺陷面积及其变换 | 第83-84页 |
| 5．5 本章小结 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-86页 |
| 第六章 计算机视觉分级系统研究 | 第86-98页 |
| 6．1 引言 | 第86页 |
| 6．2 系统构成 | 第86-90页 |
| 6．2．1 视觉设备 | 第87-88页 |
| 6．2．2 定位传感器 | 第88页 |
| 6．2．3 机械部分 | 第88-90页 |
| 6．3 系统标定 | 第90-91页 |
| 6．4 软件设计 | 第91-96页 |
| 6．4．1 软件主体结构 | 第91页 |
| 6．4．2 软件流程设计 | 第91页 |
| 6．4．3 综合分级软件设计 | 第91-96页 |
| 6．5 试验结果分析 | 第96页 |
| 6．6 本章小结 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-98页 |
| 第七章 结论 | 第98-101页 |
| 7．1 主要结论 | 第98-99页 |
| 7．2 今后的研究与设想 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 附录 | 第102页 |