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基于机器视觉的新疆库尔勒香梨颜色及轻微碰伤无损检测关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·国内外研究进展第11-16页
     ·国外对水果品质无损检测的研究第12-14页
     ·国内对水果品质无损检测的研究第14-16页
   ·研究目标、内容和方法第16-17页
     ·研究目标第16页
     ·研究内容第16页
     ·研究方法第16-17页
   ·小结第17-18页
第二章 机器视觉系统总体设计及搭建第18-25页
   ·系统硬件组成第18-23页
     ·相机第18-19页
     ·图像采集卡第19-20页
     ·光照系统第20-23页
     ·计算机设备第23页
   ·系统调试第23-24页
   ·小结第24-25页
第三章 基于机器视觉的香梨颜色分级第25-37页
   ·实验准备第25页
   ·图像预处理第25-31页
     ·特征参量选取第25-26页
     ·背景分割第26-29页
     ·噪音去除第29-30页
     ·特征提取第30-31页
   ·分级方法研究第31-36页
     ·基于数据信息的颜色分级第31-32页
     ·基于BP神经网络的香梨颜色分级第32-34页
     ·基于RBF神经网络的香梨颜色分级第34-36页
   ·小结第36-37页
第四章 香梨轻微碰伤模拟及检测第37-44页
   ·香梨轻微损检测的意义第37页
   ·香梨轻微碰伤装置设计第37-38页
   ·实验样本准备第38页
   ·撞击力测定第38-40页
   ·碰伤力与检测结果的关系第40-42页
     ·图像预处理第40-41页
     ·碰伤区域提取第41-42页
     ·检测结果分析第42页
   ·小结第42-44页
第五章 基于高光谱成像技术的香梨轻微碰伤检测第44-64页
   ·高光谱系统组成第44-47页
     ·高光谱成像仪第45-46页
     ·光源第46页
     ·电移台第46页
     ·软件第46-47页
   ·样本介绍及采集第47-48页
   ·高光谱数据降维第48-57页
     ·主成分分析法第48-53页
     ·独立分量分析法第53-57页
     ·降维结果比较第57页
   ·碰伤区域提取第57-62页
     ·第四主成分图像的碰伤区域提取第57-58页
     ·寻找香梨碰伤的特征波长并提取碰伤区域第58-61页
     ·第四独立分量图像的碰伤区域提取第61-62页
   ·检测结果比较第62-63页
     ·主成分分析法和独立分量分析法在香梨碰伤检测的比较第62-63页
     ·基于高光谱图像和彩色图像的碰伤检测比较第63页
   ·小结第63-64页
第六章 结论及展望第64-66页
   ·结论第64页
   ·展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
作者简介第71-72页
导师评阅表第72页

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