鸭梨品质检测与分级计算机视觉系统的研究
| 1 引言 | 第1-13页 |
| ·研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外对水果品质研究的现状 | 第10-12页 |
| ·国外对水果品质的研究概况 | 第10-11页 |
| ·国内对水果的研究概况 | 第11-12页 |
| ·本研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 系统硬件结构及图像采集 | 第13-17页 |
| ·系统硬件组成 | 第13-15页 |
| ·CCD摄像头选择 | 第13-14页 |
| ·图像采集卡 | 第14页 |
| ·光照系统 | 第14-15页 |
| ·计算机设备 | 第15页 |
| ·系统校验 | 第15-16页 |
| ·鸭梨图像获取 | 第16-17页 |
| 3 图像预处理 | 第17-24页 |
| ·图像转换 | 第17-18页 |
| ·图像去噪 | 第18-20页 |
| ·移动平均法 | 第18页 |
| ·中值滤波法 | 第18-19页 |
| ·形态学滤波 | 第19-20页 |
| ·图像增强 | 第20页 |
| ·图像分割 | 第20-22页 |
| ·轮廓提取 | 第22-24页 |
| ·Roberts算子 | 第22页 |
| ·Prewitt算子 | 第22页 |
| ·Sobel算子 | 第22-23页 |
| ·Laplacian算子 | 第23-24页 |
| 4 鸭梨特征参数提取 | 第24-31页 |
| ·鸭梨横径 | 第24-25页 |
| ·果形指数 | 第25页 |
| ·鸭头特征确定 | 第25-27页 |
| ·模板匹配原理 | 第26页 |
| ·鸭头匹配 | 第26-27页 |
| ·色泽 | 第27-31页 |
| ·常用色彩模型 | 第27-29页 |
| ·颜色模型转化 | 第29-30页 |
| ·鸭梨颜色提取 | 第30-31页 |
| 5 基于人工神经网络的鸭梨分级 | 第31-40页 |
| ·人工神经网络模型 | 第31-33页 |
| ·人工神经元模型 | 第31-32页 |
| ·神经网络的激活转移函数 | 第32-33页 |
| ·神经网络的主要应用 | 第33页 |
| ·BP网络及其改进 | 第33-36页 |
| ·BP算法 | 第34-35页 |
| ·BP算法的改进 | 第35-36页 |
| ·用于鸭梨分级的BP网络设计 | 第36-40页 |
| ·BP网络设计 | 第36-40页 |
| 6 软件设计及实验结果 | 第40-45页 |
| ·虚拟仪器开发平台 | 第40-42页 |
| ·LabVIEW简介 | 第40-41页 |
| ·IMAQ Vision简介 | 第41页 |
| ·NI-IMAQ简介 | 第41-42页 |
| ·软件结构 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-45页 |
| 7 梨的外部缺陷检测 | 第45-47页 |
| ·缺陷提取 | 第45-46页 |
| ·缺陷面积计算 | 第46-47页 |
| 8 结论及建议 | 第47-48页 |
| ·研究结论 | 第47页 |
| ·建议 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录A 实验硬件设备 | 第51-52页 |
| 附录B 部分程序 | 第52-54页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57-59页 |
| 一线技术在节水灌溉测控系统中的应用 | 第59页 |
