| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目的意义及内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文内容结构 | 第12-13页 |
| 第二章 图像处理和识别的基本理论 | 第13-33页 |
| 2.1 预处理 | 第13-18页 |
| 2.1.1 几个基本概念 | 第13-15页 |
| 2.1.2 图像去噪 | 第15-18页 |
| 2.2 图像增强 | 第18-22页 |
| 2.3 边缘检测方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 边缘检测基本方法 | 第22-25页 |
| 2.3.2 几种经典边缘检测方法实验结果比较 | 第25-26页 |
| 2.4 图像识别 | 第26-31页 |
| 2.4.1 图像识别概述 | 第26页 |
| 2.4.2 图像特征提取的主要内容 | 第26-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于边缘检测改进算法的脐橙特征检测 | 第33-53页 |
| 3.1 边缘检测算法改进 | 第33-44页 |
| 3.1.1 传统的Canny边缘检测算法 | 第33-38页 |
| 3.1.2 Canny算法改进 | 第38-43页 |
| 3.1.3 实验结果 | 第43-44页 |
| 3.2 脐橙轮廓特征选取 | 第44-47页 |
| 3.3 脐橙体积估计 | 第47-50页 |
| 3.3.1 多元线性回归模型 | 第48页 |
| 3.3.2 多元线性回归模型分析的条件和自变量选取 | 第48-49页 |
| 3.3.3 脐橙体积模型与参数估计 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-53页 |
| 第四章 脐橙分拣系统设计与实现 | 第53-67页 |
| 4.1 脐橙分拣系统硬件部分组成 | 第53-60页 |
| 4.1.1 分拣系统的基本组成 | 第53-54页 |
| 4.1.2 分拣模块设计介绍 | 第54-59页 |
| 4.1.3 图像处理模块性能及容错测试 | 第59-60页 |
| 4.2 脐橙分级系统软件部分设计开发 | 第60-63页 |
| 4.2.1 系统软件开发工具 | 第60页 |
| 4.2.2 图像处理中的要求 | 第60-61页 |
| 4.2.3 软件界面设计及功能介绍 | 第61-63页 |
| 4.3 脐橙分拣系统运行结果 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |