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用于苹果自动加工及包装线的计算机视觉检测分级系统

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题的研究背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状分析第11-14页
     ·国外的研究现状第11-12页
     ·国内的研究现状第12-14页
   ·课题研究的主要内容与系统实现的技术路线第14-16页
     ·本文的主要研究内容第14页
     ·系统实现的技术路线第14-16页
第2章 果实图像的全方位采集第16-39页
   ·全方位采集的数学模型第16-22页
     ·数学模型的概念第16-17页
     ·数学模型的选择第17-19页
     ·苹果瞬时稳态数学模型的建立第19-22页
     ·数学模型的验证第22页
   ·果梗、花萼处出现缺陷的概率第22-23页
   ·死角缺陷概率的降低第23-24页
   ·图像的采集第24-33页
     ·图像采集系统的硬件组成第25页
     ·光照箱的设计第25-31页
     ·影响采集效果的因素第31-32页
     ·图像的快速采集第32-33页
   ·系统的标定第33-38页
     ·摄像机几何模型第33-36页
     ·计算机视觉系统的标定第36-37页
     ·一种改进的形心自标定法第37-38页
     ·方法的验证第38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 图像的低层处理第39-55页
   ·图像的平滑处理第39-40页
     ·中值滤波第39-40页
     ·彩色图像平滑处理第40页
   ·运动模糊图像的恢复第40-46页
     ·图像退化模型第41-42页
     ·图像恢复方法比较第42-43页
     ·Z 变换图像恢复法第43-46页
   ·图像的背景分割第46-48页
   ·信息恢复第48-49页
   ·边缘检测第49-54页
     ·经典边缘检测法第50-52页
     ·快速模板边缘检测法第52-53页
     ·轮廓跟踪与表示第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第4章 果实尺寸和果形的快速检测分级第55-65页
   ·引言第55页
   ·一种新的尺寸检测算法第55-60页
     ·确定苹果图像的形心坐标第56页
     ·确定果梗(花萼)的坐标第56页
     ·尺寸检测算法第56-57页
     ·线性回归方法的尺寸修正第57-60页
   ·一种新的果形检测算法第60-63页
     ·立方模型果形检测法第61页
     ·果形的圆形度检测第61-63页
   ·尺寸和果形的分级第63-64页
     ·苹果尺寸的分级第63-64页
     ·苹果果形的分级第64页
   ·本章小结第64-65页
第5章 缺陷面积的检测分级第65-91页
   ·缺陷的快速分割法第65-74页
     ·现行的缺陷分割方法第65-66页
     ·颜色系统简介第66-67页
     ·缺陷区域颜色特征分析第67-70页
     ·一种新的缺陷分割的方法第70页
     ·改进的模糊C 均值聚类法第70-74页
   ·缺陷的快速检测法第74-75页
     ·逻辑关系的建立第74-75页
     ·缺陷的快速检测第75页
   ·真假缺陷的快速辨别第75-76页
   ·缺陷面积的计算方法第76-90页
     ·常用的缺陷面积计算方法第76-77页
     ·一种新的微积分像素变换的方法第77-79页
     ·曲率因子的确定第79-84页
     ·方法的修正第84-88页
     ·方法的验证第88-90页
     ·缺陷面积的分级第90页
   ·本章小结第90-91页
第6章 系统程序设计与试验分析第91-100页
   ·系统程序设计第91-92页
     ·系统程序的设计任务第91页
     ·系统的开发环境第91-92页
     ·Matlab 语言的特点第92页
   ·系统程序流程第92页
   ·系统软件的功能与试验结果分析第92-99页
     ·系统软件的界面设计第92页
     ·系统软件的功能分析第92-97页
     ·试验结果分析第97-99页
   ·本章小结第99-100页
结论第100-101页
参考文献第101-106页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第106-107页
致谢第107-108页
作者简介第108页

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