基于机器视觉的烟叶分级关键技术研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景和本文的研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 基于机器视觉的国内外烟叶分级研究进展 | 第9-13页 |
| 1.2.1 机器视觉技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外研究进展 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国内研究进展 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 基于机器视觉的烟叶分级系统总体设计 | 第15-28页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 烟叶分级硬件系统搭建 | 第16-23页 |
| 2.2.1 照明系统 | 第16-18页 |
| 2.2.2 图像采集系统 | 第18-23页 |
| 2.3 烟叶识别系统软件平台及功能 | 第23-26页 |
| 2.3.1 软件功能 | 第23-24页 |
| 2.3.2 软件开发平台 | 第24-25页 |
| 2.3.3 工业相机SD与计算机接.程序设计方法 | 第25-26页 |
| 2.4 烟叶分级系统的样机模型 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 烤烟图像颜色与长度特征提取方法研究 | 第28-50页 |
| 3.1 烟叶图像采集 | 第28-30页 |
| 3.1.1 图像采集环境 | 第28页 |
| 3.1.2 试验材料及方法 | 第28-30页 |
| 3.2 烟叶图像的预处理 | 第30-38页 |
| 3.2.1 图像的平滑 | 第30-32页 |
| 3.2.2 图像的锐化 | 第32-34页 |
| 3.2.3 图像的分割 | 第34-38页 |
| 3.3 烟叶图像颜色特征的提取 | 第38-46页 |
| 3.3.1 烟叶颜色分级的依据 | 第38页 |
| 3.3.2 颜色空间模型的选取 | 第38-41页 |
| 3.3.3 颜色特征提取算法研究 | 第41-44页 |
| 3.3.4 结果与分析 | 第44-46页 |
| 3.4 烟叶图像长度特征提取 | 第46-49页 |
| 3.4.1 烟叶长度的定义 | 第46-47页 |
| 3.4.2 长度特征提取算法研究 | 第47-49页 |
| 3.4.3 结果与分析 | 第49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于模糊择近原则的烟叶分级算法研究 | 第50-63页 |
| 4.1 模糊模式识别 | 第50-55页 |
| 4.1.1 模糊集合基本知识 | 第50-51页 |
| 4.1.2 模糊集合的模糊性度量 | 第51-54页 |
| 4.1.3 模糊模式识别的方法 | 第54-55页 |
| 4.2 基于模糊择近原则的烤烟烟叶分级算法 | 第55-61页 |
| 4.2.1 烟叶等级标准模型库建立 | 第55-57页 |
| 4.2.2 烤烟烟叶分级算法的实现 | 第57-58页 |
| 4.2.3 数据标准化处理 | 第58-61页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 烟叶分级软件系统的设计与实现 | 第63-71页 |
| 5.1 软件系统的工作流程 | 第63-64页 |
| 5.2 系统操作说明及结果显示 | 第64-68页 |
| 5.3 实验结果验证 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文的总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录Ⅰ 校期间发表的论文与研究成果 | 第78-79页 |
