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基于多轮廓图的马铃薯三维表面重建方法研究

致谢第7-8页
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
主要符号对照表第16-19页
第一章 绪论第19-33页
    1.1 研究背景和意义第19-24页
        1.1.1 我国马铃薯产业概况第19-20页
        1.1.2 基于机器视觉的马铃薯表面缺陷检测第20-23页
        1.1.3 基于机器视觉的马铃薯形状检测第23-24页
    1.2 维形状检测方法第24-27页
        1.2.1 傅里叶描述子方法第25页
        1.2.2 几何参数方法第25-26页
        1.2.3 傅里叶描述子与几何参数结合方法第26-27页
        1.2.4 Zernike等不变矩描述形状方法第27页
    1.3 三维重建技术研究现状第27-29页
        1.3.1 基于双目视觉的三维重建第27-28页
        1.3.2 基于深度图像的三维重建第28-29页
        1.3.3 其他三维重建方法的三维重建第29页
    1.4 本文主要研究内容与技术路线第29-31页
        1.4.1 研究目标第29页
        1.4.2 研究内容第29-30页
        1.4.3 本文各章节内容安排第30-31页
        1.4.4 技术路线第31页
    1.5 本章小结第31-33页
第二章 图像采集系统第33-36页
    2.1 系统整体搭建第33页
    2.2 光源、相机与镜头的选择第33-34页
    2.3 图像读取第34-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第三章 马铃薯三维表面重建研究第36-64页
    3.1 二维图像处理第36-44页
        3.1.1 马铃薯轮廓检测第36-39页
        3.1.2 马铃薯边界点存贮第39-40页
        3.1.3 图像旋转矫正第40-44页
    3.2 二维与三维空间转换第44-49页
        3.2.1 二维轮廓与三维骨架映射关系推导第44-46页
        3.2.2 空间转换算法实现第46-47页
        3.2.3 实验结果第47-49页
    3.3 马铃薯三维模型表面的曲面形成方法第49-54页
        3.3.1 概述第49-50页
        3.3.2 最小二乘拟合法第50-51页
        3.3.3 最小二乘法曲面拟合第51-52页
        3.3.4 实验结果第52-54页
    3.4 模型精确度分析第54-61页
        3.4.1 指标选取第54页
        3.4.2 表面离轴距离分析第54-59页
        3.4.3 表面曲率分析第59-61页
    3.5 模型实用性分析第61-62页
        3.5.1 算法用时分析第61页
        3.5.2 模型数据量分析第61-62页
    3.6 本章小结第62-64页
第四章 基于轮廓的三维重建软件实现第64-72页
    4.1 软件需求分析第64页
        4.1.1 商业需求第64页
        4.1.2 软件概述第64页
        4.1.3 软件功能分析第64页
    4.2 软件开发工具第64-66页
        4.2.1 Visual C++2010软件开发工具第64-65页
        4.2.2 OpenCV、PCL开源图像处理函数库第65-66页
    4.3 三维重建软件第66-71页
        4.3.1 三维重建流程图第66页
        4.3.2 软件界面说明第66-70页
        4.3.3 软件操作介绍第70-71页
    4.4 本章小结第71-72页
第五章 三维重建在农产品检测中的应用第72-76页
    5.1 模型应用于计算表面积第72-73页
        5.1.1 农产品表面积计算概述第72页
        5.1.2 模型应用与分析第72-73页
    5.2 模型应用于形状检测第73-74页
        5.2.1 农产品形状检测概述第73页
        5.2.2 模型应用与分析第73-74页
    5.3 本章小节第74-76页
第六章 总结与展望第76-79页
    6.1 研究结论第76-77页
    6.2 主要创新点第77-78页
    6.3 展望第78-79页
参考文献第79-83页
科研成果第83页

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