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自主行走农业机器人视觉导航信息处理技术研究

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-9页
第一章 绪 论第9-16页
 1.1 研究背景及意义第9-11页
 1.2 研究现状第11-15页
  1.2.1 概况及存在问题第11-14页
  1.2.2 研究途径及方向第14-15页
 1.3 研究内容第15-16页
第二章 基于知识的农田景物区域检测第16-43页
 引言第16-18页
 2.1 自主行走农业机器人农田作业环境场景模型第18-21页
  2.1.1 问题的提出第18-20页
  2.1.2 农业机器人农田作业环境场景模型第20-21页
 2.2 农田景物图像的预处理第21-23页
 2.3 农田景物图象二值化第23-25页
  2.3.1 二值化第23-24页
  2.3.2 二值化门限的确定第24-25页
 2.4 二值膨胀第25-31页
  2.4.1 膨胀基本变换运算第25-27页
  2.4.2 象素区域第27-30页
  2.4.3 农田景物图象二值膨胀第30-31页
 2.5 农作物区域检测第31-34页
 2.6 实验结果与分析第34-43页
第三章 基于小波变换的农田景物边缘检测第43-64页
 引言第43-45页
 3.1 小波变换和时频局部化分析第45-49页
 3.2 小波变换的奇异点和信号变化剧烈处间的联系第49-53页
 3.3 图象小波边缘检测及其构造第53-57页
  3.3.1 图象小波边缘检测第53-55页
  3.3.2 零点反对称紧支撑二进小波构造第55-57页
 3.4 零点反对称紧支撑二进小波的选择及滤波器特性分析第57-61页
  3.4.1 低通滤波器l_(n)的选择第57-59页
  3.4.1 高通滤波器g_(n)的选择第59-61页
 3.5 实验结果与分析第61-64页
第四章 基于农田景物边缘的农业机器人自定位方法第64-89页
 引言:第64-66页
 4.1 农业机器人视觉定位坐标系统第66-68页
 4.2 农业机器人视觉定位实现策略第68-80页
  4.2.1 农业机器人位姿估算第68-71页
  4.2.2 农业机器人工作场景中虚点的提取第71-80页
 4.3 摄象机校准第80-86页
  4.3.1 摄象机模型第80-82页
  4.3.2 摄象机标定第82-86页
 4.4 农业机器人视觉定位系统的实现第86-88页
 4.5 结论第88-89页
第五章 结束语第89-92页
 5.1 论文工作总结第89-90页
 5.2 进一步研究工作及展望第90-92页
参考文献第92-100页
博士研究生期间发表的论文第100-101页
致  谢第101页

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