| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·水果分级意义 | 第7-8页 |
| ·传统的水果分级方法 | 第8页 |
| ·基于机器视觉的水果自动分级方法 | 第8-12页 |
| ·国外研究情况 | 第9-10页 |
| ·国内研究情况 | 第10-12页 |
| ·本研究的主要内容 | 第12页 |
| 本章小结 | 第12-14页 |
| 第二章 基于定向装置的苹果机器视觉自动分级试验系统 | 第14-20页 |
| ·机器视觉与数字图像处理 | 第14-16页 |
| ·基于定向装置的机器视觉苹果自动分级 | 第16-19页 |
| ·苹果定向装置设计的基本思路 | 第16-17页 |
| ·苹果背景的确定 | 第17-19页 |
| ·光源的布置 | 第19页 |
| 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 苹果图像预处理方法研究 | 第20-25页 |
| ·直方图 | 第20页 |
| ·图像增强 | 第20-21页 |
| ·图像平滑 | 第21-24页 |
| ·领域平均法 | 第22页 |
| ·中值滤波 | 第22-23页 |
| ·分析与试验 | 第23-24页 |
| 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 苹果图像分割方法研究 | 第25-32页 |
| ·边缘检测法 | 第25-27页 |
| ·阈值分割法 | 第27-30页 |
| ·判别分析法 | 第27-28页 |
| ·最小误差法 | 第28-30页 |
| ·分割方法的选择 | 第30页 |
| ·轮廓跟踪 | 第30-31页 |
| 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 苹果大小和形状分级方法研究 | 第32-39页 |
| ·苹果图像的基本几何特征 | 第32-33页 |
| ·苹果大小特征提取方法研究 | 第33-36页 |
| ·传统方法分析 | 第33-34页 |
| ·当量直径法 | 第34-35页 |
| ·分析与试验 | 第35-36页 |
| ·苹果形状特征的提取 | 第36-38页 |
| ·傅立叶描述子 | 第36-37页 |
| ·圆形度提取方法研究 | 第37-38页 |
| ·分析与试验 | 第38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 基于BP神经网络的苹果颜色分级方法研究 | 第39-52页 |
| ·苹果颜色特征 | 第39-43页 |
| ·主要颜色模型 | 第39-41页 |
| ·苹果图像颜色模型的确定 | 第41页 |
| ·苹果图像颜色特征 | 第41-43页 |
| ·神经网络系统设计 | 第43-51页 |
| ·人工神经元模型 | 第43-44页 |
| ·BP 算法 | 第44-46页 |
| ·用于苹果颜色分级的 BP 网络设计 | 第46-47页 |
| ·网络训练与试验 | 第47-51页 |
| 本章小结 | 第51-52页 |
| 第七章 结论及进一步研究建议 | 第52-53页 |
| ·主要结论 | 第52页 |
| ·进一步研究建议 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 详细摘要 | 第56-59页 |