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基于图像识别的千粒重仪研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·课题的提出第11页
   ·图像识别技术的发展第11-13页
     ·图像识别在农业中的研究发展第12页
     ·国内农产品检测的研究第12-13页
   ·千粒重的测定法第13页
     ·千粒重的定义及测量原理第13页
     ·自然水分千粒重的测定第13页
     ·干基千粒重的测定第13页
   ·千粒重仪的研究概况第13-14页
   ·本文研究方案第14-15页
   ·研究内容及技术路线第15-16页
     ·主要技术路线流程图第15页
     ·本研究的主要内容第15-16页
第二章 谷物排种装置的设计第16-25页
   ·排种装置第16-17页
     ·排种装置的选择第16页
     ·电磁排种装置的结构第16-17页
   ·电磁排种装置的工作原理及受力分析第17-19页
   ·排种器电磁部分设计及参数第19-21页
   ·排种器弹簧设计计算第21-22页
   ·电磁线圈控制电路设计第22-25页
     ·电磁线圈电源设计第22-23页
     ·电磁线圈控制电路设计第23-25页
第三章 图像预处理第25-34页
   ·引言第25页
   ·数字图像处理系统第25-27页
     ·数字图像处理系统的分类第25-26页
     ·微机图像处理系统的基本构成第26-27页
   ·图像灰度化第27页
   ·图像增强第27-28页
     ·图像直方图调整第28页
   ·图像滤波第28-30页
     ·邻域平均法第29页
     ·Gauss 滤波法第29页
     ·中值滤波第29-30页
   ·图像的边缘检测第30-33页
     ·边缘检测算子第31-32页
     ·高斯—拉普拉斯算子法第32-33页
     ·Canny 算子法第33页
   ·各种边缘检测算子的效果比较第33-34页
第四章 图像的特征提取及识别第34-44页
   ·图像的矩不变特征量第34页
     ·矩技术的发展及研究意义第34页
   ·规则矩以及矩不变量第34-37页
     ·规则矩的定义第34-35页
     ·矩不变量第35-36页
     ·图像不变矩第36-37页
   ·玉米图像的几何特征第37-39页
   ·基于人工神经网络的分类识别第39-41页
     ·人工神经网络第39-40页
     ·人工神经元模型第40页
     ·人工神经网络的结构第40-41页
     ·人工神经网络的学习第41页
   ·BP 网络分类器的设计第41-43页
     ·输入层的设计第42页
     ·隐含层的设计第42页
     ·输出层的设计第42页
     ·初始权值的选取第42-43页
     ·期望误差的选取第43页
   ·样本的选择及组织第43页
   ·网络的建立与训练第43-44页
第五章 称重检测部分设计第44-53页
   ·单片机的选择第44页
   ·称重传感器第44-48页
     ·电阻应变式称重传感器第44页
     ·电阻应变式传感器的主要组成部分第44-46页
     ·称重传感器信号检测及调零电路第46-47页
     ·信号放大电路第47-48页
   ·A/D 转换第48-50页
     ·A/D 转换的时钟信号第48-49页
     ·A/D 转换结果读取第49-50页
   ·谷物通过的监测第50-51页
     ·传感器的选择第50页
     ·光电传感器电路设计第50-51页
   ·对谷物的分离第51-53页
     ·直流电机的控制第51-52页
     ·电机工作过程第52-53页
第六章 串口通信及软件设计第53-59页
   ·计算机常用接口及选择第53页
   ·串行通信接口第53-54页
   ·串行通信连接电路第54页
   ·Matlab 环境下PC 机与单片机的串行通信第54-57页
     ·系统主程序设计第55页
     ·Matlab 中断方式下的串行通信第55-56页
     ·Matlab 常用的串行口通信中断事件第56-57页
   ·单片机的异步串行通信设计第57-59页
第七章 结论与设想第59-61页
   ·主要研究结论第59页
   ·进一步研究设想第59-61页
参考文献第61-66页
附录第66-69页
致谢第69-70页
作者简介第70页

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