基于声学和图像分析的玉米应力裂纹检测方法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·玉米结构缺陷检测的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·撞击声学在农产品品质检测中的应用 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉技术在谷物品质检测中的应用 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 声音信号和图像的采集 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·玉米应力裂纹检测原理 | 第13页 |
| ·玉米撞击试验 | 第13-18页 |
| ·玉米图像的采集 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-23页 |
| 第三章 声音信号处理和特征参数筛选 | 第23-43页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·声音信号的处理 | 第23-30页 |
| ·时域和频域特征参数的筛选 | 第30-41页 |
| ·倒谱域特征参数的筛选 | 第41-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第四章 玉米图像处理和裂纹特征提取 | 第43-51页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·玉米图像的分割 | 第43-44页 |
| ·玉米图像的边缘检测 | 第44-48页 |
| ·裂纹图像的提取 | 第48页 |
| ·裂纹条数的统计 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 信号和图像识别及结果分析 | 第51-65页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·声音信号时（频）域特征值的筛选 | 第51-52页 |
| ·声音信号的BP 神经网络识别 | 第52页 |
| ·声音信号的动态时间归正识别 | 第52-57页 |
| ·声音信号的隐马尔可夫模型识别 | 第57-61页 |
| ·玉米图像的识别结果 | 第61-62页 |
| ·声学分析和图像分析的比较 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 全文总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 摘要 | 第71-73页 |
| ABSTRACT | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 导师及作者简介 | 第77页 |
