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 |