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基于COCM的除草机视觉定位研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-17页
   ·农业机器人研究第9-11页
     ·引言第9页
     ·农业机器人特点第9-10页
     ·农业机器人研究与发展第10-11页
   ·机器视觉第11-14页
     ·机器视觉概述第11-12页
     ·机器视觉系统的组成第12页
     ·与机器视觉相关的学科领域第12-14页
   ·基于机器视觉的杂草识别国内外研究第14-15页
   ·课题研究背景及研究意义第15-16页
     ·课题研究背景第15页
     ·研究意义第15-16页
   ·论文创新点及结构第16-17页
     ·论文创新点第16页
     ·论文结构第16-17页
2 基于机器视觉的图像处理方法及测试第17-30页
   ·图像处理与识别第17-21页
     ·图像处理的研究内容第17-18页
     ·图像处理的基本方法第18-19页
     ·图像的色彩模式第19-21页
       ·RGB 模型第19-20页
       ·HSI 模型第20-21页
   ·颜色图像方向符号比对法(COCM)第21-26页
     ·以浓淡图像为对象的方向符号比对法(OCM)第22-24页
       ·方向符号化第22-24页
       ·比对方法第24页
     ·颜色图像方向符号比对法(COCM)第24-26页
   ·试验检验方案的鲁棒性第26-30页
3 颜色浓淡斑点的鲁棒性研究第30-41页
   ·浓淡斑点第30-33页
     ·浓淡斑点的定义第30页
     ·浓淡斑点的检出方法第30-31页
     ·浓淡斑点的鲁棒性第31-33页
   ·颜色浓淡斑点第33-34页
   ·试验检证鲁棒性第34-41页
     ·改变斑点表面与照相机中心轴之间的夹角,检证浓淡斑点的鲁棒性第34-38页
     ·自然光环境中,检证检出颜色斑点的鲁棒性第38-40页
     ·检验鲁棒性第40-41页
4 颜色浓淡斑点的三维空间位置测试第41-48页
   ·根据三角形标示测试三维位置第41-44页
     ·配置三角形标示第41-42页
     ·三维空间位置的测试第42-44页
   ·照相机校正第44-45页
   ·检验精度第45-48页
5 应用于葡萄园的除草机视觉定位研究第48-60页
   ·室外试验Ⅱ环境第49-50页
   ·室外试验Ⅱ中与室外试验I 中斑点检出结果的比较第50-51页
   ·对根据三角斑点标识进行空间测试的结果评价第51-52页
   ·室外实验Ⅲ:改良斑点第52-56页
   ·除草机除草作业与定位系统平台的开发设想第56-60页
     ·系统模块介绍第57-59页
     ·系统运行与设置第59-60页
6 结论与展望第60-62页
   ·结论第60页
   ·后续研究展望第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
个人简历第66页
攻读学位期间发表的学术论文目录第66页

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