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基于计算机视觉的蔬菜颜色检测系统研究

第一章 绪论第6-13页
    1.1 论文的目的及意义第6页
    1.2 计算机视觉在农业中应用的历史及现状第6-11页
        1.2.1 计算机视觉的组成与特点第7页
        1.2.2 农业生物模式的特点第7-8页
        1.2.3 计算机视觉在农业中的应用第8-9页
        1.2.4 计算机视觉在农业中应用目前在我国的现状第9-11页
    1.3 颜色在农产品中的应用第11-12页
    1.4 本文研究的主要内容第12-13页
第二章 颜色模型及其转换第13-32页
    2.1 引言第13页
    2.2 颜色的生物学基础第13-15页
    2.3 颜色空间的介绍第15-27页
        2.3.1 RGB颜色空间第15-17页
        2.3.2 XYZ颜色空间第17-25页
        2.3.3 CIEL*a*b*颜色模型第25-26页
        2.3.4 HIS颜色空间第26-27页
    2.4 颜色模型的相互转换第27-31页
        2.4.1 RGB颜色模型与CIEXYZ的转换第27-28页
        2.4.2 RGB颜色空间和XYZ颜色空间转化的非线性第28-29页
        2.4.3 XYZ与CIE1976L*a*b*之间的转换第29-30页
        2.4.4 HIS与RGB之间的非线性映射第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 系统的建立第32-47页
    3.1 引言第32页
    3.2 系统的工作步骤第32-33页
    3.3 图象处理软件的编制第33-36页
    3.4 标准光源的获得第36-41页
        3.4.1 光源的选择第36-38页
        3.4.2 标准A光源的获取第38-39页
        3.4.3 计算光源的(相关)色温第39-41页
        3.4.4 调节电流强度改变色温来获得标准照明体A第41页
        3.4.5 最终光源的确定第41页
    3.5 光照箱体的设计第41-46页
        3.5.1 测色的参照标准第41-43页
        3.5.2 光照箱第43-44页
        3.5.3 测量的几何条件第44-45页
        3.5.4 最终光照箱的确定第45-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 应用BP神经网络进行颜色模型非线性转化第47-68页
    4.1 神经网络概述第47页
    4.2 传统计算机与神经网络的区别第47-48页
    4.3 神经网络的特点第48-50页
        4.3.1 并行结构与并行处理第48页
        4.3.2 知识的分布式存贮第48页
        4.3.3 容错性第48-49页
        4.3.4 具有自组织、自学习及推理的自适应能力第49页
        4.3.5 非线性第49页
        4.3.6 非局域性第49-50页
        4.3.7 非凸性第50页
    4.4 神经网络发展简史第50-53页
    4.5 神经网络的选择第53-54页
    4.6 BP神经网络的基本原理第54-65页
        4.6.1 BP神经元第54-56页
        4.6.2 BP网络第56-59页
        4.6.3 BP算法的改进第59-60页
        4.6.4 BP神经网络的训练策略及结果第60-61页
        4.6.5 确定BP网络的结构第61-65页
    4.7 最终训练后的神经网络结构第65-67页
    4.8 本章小结第67-68页
第五章 高压加工蔬菜颜色测定及分析第68-75页
    5.1 高压加工对蔬菜颜色的影响第68-70页
        5.1.1 高压加工芹菜的颜色测试结果及分析第68-69页
        5.1.2 高压加工番茄和胡萝卜的颜色测试结果及分析第69-70页
    5.2 高压加工蔬菜贮藏中颜色变化的测试分析第70-74页
        5.2.1 芹菜贮藏中颜色变化的测试分析第71-72页
        5.2.2 番茄贮藏中颜色变化的测试分析第72-73页
        5.2.3 胡萝卜贮藏中颜色变化的测试分析第73-74页
    5.3 本章小结第74-75页
第六章 全文总结第75-77页
    6.1 论文工作总结第75-76页
    6.2 论文的不足之处及需要改进的工作第76-77页
参考文献第77-80页
致 谢第80-81页
摘 要第81-84页
Abstract第84页

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