| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 果实外形检测方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 果实外形检测设备研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 猕猴桃果实外形检测系统设计 | 第19-26页 |
| 2.1 猕猴桃果实外形检测系统总体方案 | 第19页 |
| 2.2 猕猴桃果实外形检测系统硬件设备的选择 | 第19-24页 |
| 2.2.1 RGB-D相机的选择 | 第19-22页 |
| 2.2.2 照明光源的选择 | 第22-23页 |
| 2.2.3 检测系统硬件平台的搭建 | 第23-24页 |
| 2.3 猕猴桃果实外形检测系统的软件选择与设计 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 猕猴桃果实外形和体积测定及图像信息采集方法研究 | 第26-33页 |
| 3.1 猕猴桃果实样本选取 | 第26-27页 |
| 3.1.1 试验目的 | 第26页 |
| 3.1.2 试验样本选取 | 第26-27页 |
| 3.2 猕猴桃果实外形和体积参数测量方法研究 | 第27-31页 |
| 3.2.1 尺寸测量 | 第27-28页 |
| 3.2.2 体积测量 | 第28-30页 |
| 3.2.3 质量测量 | 第30-31页 |
| 3.3 猕猴桃果实图像信息采集方法 | 第31-32页 |
| 3.3.1 图像采集分析 | 第31页 |
| 3.3.2 样本图像采集方法 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于RGB图像的猕猴桃外形检测方法研究 | 第33-43页 |
| 4.1 颜色空间分析 | 第33-34页 |
| 4.2 猕猴桃果实图像滤波方法 | 第34-36页 |
| 4.2.1 图像滤波方法 | 第34-35页 |
| 4.2.2 图像滤波结果分析 | 第35-36页 |
| 4.3 猕猴桃果实图像形态学处理方法 | 第36-38页 |
| 4.3.1 形态学处理方法 | 第36-37页 |
| 4.3.2 形态学处理结果分析 | 第37-38页 |
| 4.4 猕猴桃果实图像边缘检测方法 | 第38-39页 |
| 4.4.1 Canny算子 | 第38-39页 |
| 4.4.2 边缘检测分析 | 第39页 |
| 4.5 长和最大直径检测分析 | 第39-42页 |
| 4.5.1 像素点大小的计算方法 | 第39-40页 |
| 4.5.2 长和最大直径检测 | 第40页 |
| 4.5.3 长和最大直径检测结果分析 | 第40-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于点云图像的猕猴桃外形和体积检测方法研究 | 第43-56页 |
| 5.1 猕猴桃果实点云图像的配准和处理 | 第43-45页 |
| 5.1.1 猕猴桃果实点云的获取 | 第43-44页 |
| 5.1.2 猕猴桃果实点云的配准 | 第44-45页 |
| 5.1.3 猕猴桃果实点云处理 | 第45页 |
| 5.2 长和最大直径检测分析 | 第45-48页 |
| 5.2.1 长和最大直径检测 | 第45-46页 |
| 5.2.2 长和最大直径检测结果分析 | 第46-48页 |
| 5.3 最小直径检测分析 | 第48-49页 |
| 5.3.1 最小直径检测 | 第48页 |
| 5.3.2 最小直径检测结果分析 | 第48-49页 |
| 5.4 体积检测分析 | 第49-55页 |
| 5.4.1 体积检测 | 第49-50页 |
| 5.4.2 体积检测结果分析 | 第50-54页 |
| 5.4.3 体积检测结果与质量相关性分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 结论 | 第56-57页 |
| 6.2 创新点 | 第57页 |
| 6.3 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |