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基于机器视觉的玉米果穗品质检测方法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 机器视觉在农产品检测中的应用第10-12页
        1.2.2 机器视觉在玉米检测中的应用第12-14页
    1.3 主要研究内容第14-15页
    1.4 小结第15-16页
第二章 玉米果穗图像采集与处理第16-31页
    2.1 玉米果穗图像采集第16-18页
    2.2 玉米果穗图像颜色模型转换第18-21页
        2.2.1 RGB颜色模型第18-19页
        2.2.2 HSV颜色模型第19页
        2.2.3 玉米果穗图像从RGB颜色模型到HSV颜色模型的转换第19-20页
        2.2.4 玉米果穗图像从HSV模型到灰度图的转换第20-21页
    2.3 图像平滑第21-24页
        2.3.1 均值平滑滤波第21-22页
        2.3.2 中值平滑滤波第22-24页
    2.4 图像分割第24-27页
        2.4.1 图像二值化的基本原理第24页
        2.4.2 阈值的选取第24-25页
        2.4.3 玉米果穗图像最大熵阈值分割第25-27页
    2.5 图像形态学操作第27-30页
        2.5.1 形态学操作理论基础第27-29页
        2.5.2 玉米果穗形态学操作第29-30页
    2.6 小结第30-31页
第三章 玉米果穗特征参数提取第31-46页
    3.1 玉米果穗特征选取第31-32页
    3.2 玉米果穗几何特征参数提取第32-40页
        3.2.1 玉米果穗轮廓提取第32-35页
        3.2.2 玉米果穗最小外接矩形第35-38页
        3.2.3 多个玉米果穗的处理及表示第38-39页
        3.2.4 玉米果穗大小特征参数提取第39-40页
        3.2.5 玉米果穗形状特征参数提取第40页
    3.3 玉米果穗颜色特征提取第40-42页
        3.3.1 基于HSV空间的玉米果穗颜色特征分析第40-42页
        3.3.2 特征参数提取第42页
    3.4 玉米果穗纹理特征提取第42-45页
        3.4.1 基于HSV空间的玉米果穗纹理特征分析第42-44页
        3.4.2 特征参数提取第44-45页
    3.5 小结第45-46页
第四章 玉米果穗品质识别第46-56页
    4.1 玉米果穗几何特征参数的测量结果与分析第46-49页
        4.1.1 大小特征参数的测量结果与分析第46-47页
        4.1.2 形状特征参数的测量结果与分析第47-49页
    4.2 玉米果穗特征库建立第49-50页
    4.3 玉米果穗品质识别方法第50-54页
        4.3.1 贝叶斯决策应用于玉米果穗识别的分析第51-53页
        4.3.2 正态分布应用于玉米果穗识别的分析第53-54页
    4.4 玉米果穗品质识别第54-55页
    4.5 小结第55-56页
第五章 玉米果穗品质检测软件系统设计与实现第56-68页
    5.1 软件开发平台介绍第56-57页
        5.1.1 OpenCV图像处理库第56页
        5.1.2 VC++与MFC第56-57页
    5.2 软件功能设计及实现第57-64页
        5.2.1 软件功能设计第57-59页
        5.2.2 软件功能实现第59-64页
    5.3 系统应用第64-67页
        5.3.1 果穗检测第64-66页
        5.3.2 检测结果与分析第66-67页
    5.4 小结第67-68页
结论与展望第68-71页
    结论第68-69页
    创新点第69页
    展望第69-71页
参考文献第71-75页
附录第75-78页
攻读学位期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79页

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