农业温室机器人视觉导航技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 农业机器人的分类和特点 | 第9-10页 |
| 1.3 农业机器人国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 农业机器人国外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 农业机器人国内发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 温室机器人的发展 | 第13页 |
| 1.5 本文内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 机器人的视觉导航系统 | 第15-20页 |
| 2.1 机器人导航方法概述 | 第15-16页 |
| 2.2 机器人视觉导航的分类 | 第16页 |
| 2.3 农业机器人视觉导航技术的发展 | 第16-17页 |
| 2.4 机器人视觉导系统 | 第17-19页 |
| 2.4.1 机器人视觉的概述 | 第17页 |
| 2.4.2 机器人视觉系统的组成 | 第17-18页 |
| 2.4.3 机器人视觉系统的关键技术 | 第18-19页 |
| 2.4.4 机器人视觉系统的工作过程 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 机器人视觉导航的图像处理技术 | 第20-32页 |
| 3.1 图像采集 | 第20页 |
| 3.2 图像预处理 | 第20-25页 |
| 3.2.1 图像灰度化 | 第21-23页 |
| 3.2.2 灰度直方图 | 第23-24页 |
| 3.2.3 图像去噪 | 第24-25页 |
| 3.3 图像分割 | 第25-26页 |
| 3.4 图像去噪方法的研究 | 第26-31页 |
| 3.4.1 噪声来源与分类 | 第26-27页 |
| 3.4.2 中值滤波和小波去噪相结合的去噪方法 | 第27-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 农业温室内彩色图像的分割算法 | 第32-41页 |
| 4.1 色彩空间 | 第32-34页 |
| 4.1.1 RGB颜色空间 | 第32-33页 |
| 4.1.2 HSI颜色空间 | 第33-34页 |
| 4.2 图像分析 | 第34-37页 |
| 4.2.1 采集图像 | 第34页 |
| 4.2.2 RGB色彩空间的图像分析 | 第34-35页 |
| 4.2.3 HSI色彩空间的图像分析 | 第35-37页 |
| 4.3 本文的图像分割方法 | 第37-40页 |
| 4.3.1 阈值分割 | 第37-38页 |
| 4.3.2 图像合并、滤波 | 第38-39页 |
| 4.3.3 实验验证和分析 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 视觉导航的路径提取 | 第41-50页 |
| 5.1 HOUGH变换 | 第41-42页 |
| 5.1.1 传统Hough变换 | 第41-42页 |
| 5.1.2 改进的Hough变换 | 第42页 |
| 5.2 路径提取 | 第42-43页 |
| 5.2.1 路径提取步骤 | 第42-43页 |
| 5.2.2 路径提取结果 | 第43页 |
| 5.3 机器人的位姿确定 | 第43-47页 |
| 5.4 软件实现 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
