基于机器视觉的大黄鱼形态参数快速检测方法
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 当前研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 鱼种分类及识别 | 第11-12页 |
| 1.3.2 鱼群计数 | 第12页 |
| 1.3.3 鱼体质量分级与尺寸估计 | 第12-13页 |
| 1.3.4 鱼群行为监测与智能投喂 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 检测系统硬件结构整体设计 | 第17-28页 |
| 2.1 检测指标分析 | 第17-18页 |
| 2.2 硬件设计方案 | 第18页 |
| 2.3 设备选型 | 第18-25页 |
| 2.3.1 机架 | 第18-19页 |
| 2.3.2 照明光源 | 第19-20页 |
| 2.3.3 工业相机 | 第20-22页 |
| 2.3.4 镜头 | 第22-23页 |
| 2.3.5 称重采集部分 | 第23-25页 |
| 2.3.6 计算机 | 第25页 |
| 2.4 硬件结构设计 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 检测系统软件设计与实现 | 第28-42页 |
| 3.1 软件总体设计 | 第28-30页 |
| 3.2 相机标定 | 第30-36页 |
| 3.2.1 标定板 | 第30-32页 |
| 3.2.2 标定算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 标定操作 | 第34-36页 |
| 3.3 图像预处理算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 阈值分割 | 第36-37页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第37-38页 |
| 3.4 称重模块 | 第38页 |
| 3.5 特征标记与测量 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验分析 | 第42-52页 |
| 4.1 称重测量验证 | 第42-44页 |
| 4.2 形态参数验证 | 第44-47页 |
| 4.2.1 标准尺寸测量 | 第44-45页 |
| 4.2.2 大黄鱼形态参数测量 | 第45-47页 |
| 4.3 大黄鱼分类特征识别 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61页 |
