基于机器视觉的精确喷施智能除草装置杂草实时识别技术
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·国外识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内识别技术研究现状 | 第13页 |
| ·存在问题及结论 | 第13-15页 |
| ·研究内容、实验方案及关键问题 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·实验方案设计 | 第15-16页 |
| ·关键问题及解决措施 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 智能除草装置的设计与视觉系统的构建 | 第18-29页 |
| ·智能除草装置整体方案 | 第18-21页 |
| ·车身 | 第19-20页 |
| ·施药系统 | 第20-21页 |
| ·视觉系统机械结构部分设计 | 第21-24页 |
| ·实时视觉系统的构建 | 第24-26页 |
| ·采集卡 | 第24页 |
| ·电脑 | 第24-25页 |
| ·摄像机 | 第25页 |
| ·电源设备 | 第25-26页 |
| ·光源 | 第26页 |
| ·相机标定 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 背景分割方法的对比研究 | 第29-53页 |
| ·颜色空间 | 第29-30页 |
| ·灰度化与二值化方法的介绍 | 第30-33页 |
| ·灰度化方法 | 第30-31页 |
| ·二值化方法 | 第31-33页 |
| ·提高图像品质的方法 | 第33-35页 |
| ·影响图像品质的因素 | 第33-34页 |
| ·提高品图像品质的方法 | 第34-35页 |
| ·温室内采集图片进行实验 | 第35-41页 |
| ·图像的采集及灰度化处理 | 第35-37页 |
| ·图像的二值化及背景分割效果分析 | 第37-41页 |
| ·室外采集图片进行实验 | 第41-50页 |
| ·图像的采集 | 第41-42页 |
| ·图像的灰度化与二值化处理 | 第42-47页 |
| ·结果分析 | 第47-50页 |
| ·加人工光源实验 | 第50-52页 |
| ·图像采集与处理 | 第50-51页 |
| ·结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 杂草识别方法的对比研究 | 第53-61页 |
| ·基于种植信息的杂草识别研究 | 第53-57页 |
| ·棉花与杂草生长信息的差异 | 第53-54页 |
| ·利用种植信息识别杂草 | 第54-57页 |
| ·基于形态学特征的杂草识别研究 | 第57-60页 |
| ·形态学特征介绍 | 第57-58页 |
| ·利用骨架特征识别杂草 | 第58-60页 |
| ·结果分析 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 施药信息获取与施药策略研究 | 第61-67页 |
| ·施药策略研究 | 第61-63页 |
| ·施药区域划分 | 第61-62页 |
| ·施药策略 | 第62-63页 |
| ·施药信息的获取 | 第63-66页 |
| ·施药信息获取实现 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 视觉软件的开发 | 第67-72页 |
| ·MIL的介绍 | 第67页 |
| ·ActiveMIL | 第67页 |
| ·将ActiveMIL加入VC++ | 第67页 |
| ·软件的开发 | 第67-71页 |
| ·离线功能模块开发 | 第68-70页 |
| ·在线作业功能模块开发 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| ·创新点 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在读期间发表的论文及参与课题 | 第80页 |
