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孵化蛋自动照蛋及分选系统的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
1 绪论第10-17页
   ·课题的研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-15页
     ·图像处理技术和机器视觉技术及其农产品检测中的应用第11-14页
     ·国内外蛋品加工设备的研究状况第14-15页
   ·论文的研究目标和研究内容第15-16页
     ·研究目标第15-16页
     ·研究内容第16页
   ·小结第16-17页
2 孵化蛋成活性检测图像采集系统第17-28页
   ·检测对象第17页
   ·机器视觉系统硬件选型第17-24页
     ·相机及选型第18-21页
     ·镜头及选型第21-23页
     ·光源的确定第23-24页
   ·孵化蛋群体图像采集第24-28页
     ·视觉装置第24-25页
     ·试验材料第25页
     ·试验方法第25-28页
3 图像处理及模型建立第28-56页
   ·单枚蛋的定位第28-30页
   ·运动模糊图像的复原第30-39页
     ·图像退化的数学模型第30-31页
     ·匀速直线运动模糊的退化模型第31-33页
     ·运动模糊图像的复原方法原理及在本研究中的应用第33-38页
     ·复原结果比较和复原算法的确定第38-39页
   ·图像颜色特征参数提取第39-43页
   ·数学模型的建立第43-53页
     ·7日龄孵化蛋判别模型第43-51页
     ·11日和18日龄孵化蛋成活性检测模型第51-53页
   ·结果分析与检验第53-54页
   ·结论第54-56页
4 孵化蛋成活性在线检测分选系统控制设计第56-70页
   ·系统总体设计第56-58页
     ·系统的工作路线第56-58页
     ·硬件选择第58页
   ·图像自动采集系统第58-60页
     ·外触发相机第59页
     ·外触发电路的设计第59-60页
   ·图像处理系统第60-61页
   ·分选系统控制部分设计第61-69页
     ·可编程控制器PLC第61-62页
     ·计算机与PLC的连接第62-66页
     ·通讯的程序实现及关键程序第66-69页
   ·设计结果第69-70页
5 结论与讨论第70-72页
   ·结论第70-71页
   ·讨论第71-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页
附录第76页

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