一种水质监测无人船系统的设计与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 监测无人船系统设计方案 | 第15-19页 |
| 2.1 功能需求和技术指标 | 第15页 |
| 2.2 系统总体方案设计 | 第15-17页 |
| 2.3 技术路线 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 系统硬件设计与实现 | 第19-33页 |
| 3.1 系统电源模块设计 | 第20-23页 |
| 3.1.1 电源设计 | 第20-21页 |
| 3.1.2 太阳能供电模块 | 第21-23页 |
| 3.2 系统主控制板模块设计 | 第23页 |
| 3.3 航行控制系统模块设计 | 第23-27页 |
| 3.3.1 电机驱动模块 | 第24页 |
| 3.3.2 定位模块 | 第24-25页 |
| 3.3.3 地磁传感器模块 | 第25页 |
| 3.3.4 超声波测距模块 | 第25-26页 |
| 3.3.5 视频采集系统模块 | 第26-27页 |
| 3.4 采集取样系统模块设计 | 第27-31页 |
| 3.4.1 在线采集系统设计 | 第27-28页 |
| 3.4.2 水质六要素传感器 | 第28-31页 |
| 3.4.3 取样功能设计 | 第31页 |
| 3.5 无线通信系统模块设计 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 障碍物轮廓识别避障算法 | 第33-49页 |
| 4.1 障碍物轮廓识别避障算法的实现 | 第33-34页 |
| 4.2 图像预处理 | 第34-35页 |
| 4.2.1 图像剪切 | 第34页 |
| 4.2.2 图像灰度化 | 第34-35页 |
| 4.3 边缘检测 | 第35-43页 |
| 4.3.1 图像滤波 | 第36-39页 |
| 4.3.2 边缘检测算子 | 第39-43页 |
| 4.4 改进的CANNY算子边缘检测方法 | 第43-45页 |
| 4.4.1 改进滤波方法和去除倒影 | 第43页 |
| 4.4.2 自适应阈值设定 | 第43-44页 |
| 4.4.3 改进结果 | 第44-45页 |
| 4.5 膨胀腐蚀处理 | 第45-46页 |
| 4.6 几何特征提取计算 | 第46-47页 |
| 4.7 障碍物判断 | 第47-48页 |
| 4.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统软件设计与实现 | 第49-67页 |
| 5.1 系统的软件设计方案 | 第49-50页 |
| 5.2 无人船下位机的程序设计 | 第50-59页 |
| 5.2.1 无人船航行控制系统的设计 | 第52-53页 |
| 5.2.2 自动避障系统的设计 | 第53-54页 |
| 5.2.3 无人船采集取样系统的设计 | 第54-55页 |
| 5.2.4 无人船通信系统的设计 | 第55-59页 |
| 5.3 视频采集程序设计 | 第59-62页 |
| 5.3.1 移植OPENCV软件 | 第59-61页 |
| 5.3.2 视频数据传输设计 | 第61-62页 |
| 5.4 无人船操作系统软件设计 | 第62-66页 |
| 5.4.1 无人船控制功能介绍 | 第63-64页 |
| 5.4.2 无人船数据显示 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 系统搭建及实验分析 | 第67-73页 |
| 6.1 平台搭建 | 第67-68页 |
| 6.2 下水调试 | 第68-69页 |
| 6.3 数据分析 | 第69-72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 总结 | 第73-74页 |
| 7.2 本文主要的创新点 | 第74页 |
| 7.3 未来展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 硕士研究生期间的学术成果 | 第80页 |
