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基于机器视觉的果树树冠体积测量系统研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景与意义第10-14页
        1.1.1 树冠体积参数研究背景第10页
        1.1.2 树冠体积参数测量系统研究的重要性第10-11页
        1.1.3 树冠体积参数测量系统研究的必要性第11-14页
    1.2 国内外果树树冠体积测量系统研究现状第14-16页
        1.2.1 基于激光传感器技术的体积测量系统第14-15页
        1.2.2 基于超声波技术的体积测量系统第15页
        1.2.3 基于机器视觉技术的体积测量系统第15-16页
    1.3 研究内容第16-17页
        1.3.1 研究目的第16页
        1.3.2 主要内容第16-17页
        1.3.3 技术路线第17页
    1.4 本章小结第17-18页
第二章 果树树冠体积测量系统研究第18-36页
    2.1 引言第18页
    2.2 材料与方法第18-27页
        2.2.1 测量系统组成第18-20页
        2.2.2 数据获取第20-23页
        2.2.3 树冠图像分割第23-27页
    2.3 多点测量法第27-29页
        2.3.1 实施原理第27页
        2.3.2 树冠图像分析算法设计第27-29页
    2.4 单点测量法第29-32页
        2.4.1 实施原理第29-30页
        2.4.2 树型结构研究第30-32页
        2.4.3 拟合体特征参数提取第32页
    2.5 树冠特征参数测量原理第32-33页
        2.5.1 像素代表实际面积第32-33页
        2.5.2 试验样本有效性分析第33页
    2.6 体积测量方法适用范围分析第33-34页
    2.7 本章小结第34-36页
第三章 果树树冠体积测量模型构建及精度分析第36-48页
    3.1 引言第36页
    3.2 多点测量法模型构建及精度分析第36-41页
        3.2.1 经典模型构建第36-38页
        3.2.2 五点标定模型构建第38-39页
        3.2.3 模型测量精度分析第39-41页
    3.3 单点测量法模型构建及精度分析第41-46页
        3.3.1 参数补偿模型第41-45页
        3.3.2 测量精度分析第45-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 便携式果树树冠体积测量系统研究第48-64页
    4.1 引言第48页
    4.2 现有树冠体积测量平台研究第48-50页
    4.3 便携式果树树冠体积测量系统设计第50-52页
        4.3.1 系统硬件平台第50页
        4.3.2 系统软件平台第50-52页
    4.4 便携式果树树冠体积测量系统开发第52-56页
        4.4.1 测量系统开发方案选择第52-55页
        4.4.2 真机测试第55-56页
    4.5 树冠体积测量系统应用开发第56-60页
        4.5.1 交互式应用界面设计第57-58页
        4.5.2 图像获取第58-60页
        4.5.3 图像处理算法第60页
    4.6 系统测试第60-62页
        4.6.1 系统精度测试第60-61页
        4.6.2 系统通用性、快速性测试第61-62页
    4.7 本章小结第62-64页
第五章 结论与展望第64-66页
    5.1 结论第64页
    5.2 研究创新点第64-65页
    5.3 后续研究展望第65-66页
研究生期间撰写发表的论文第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-76页
附录第76-84页
    附录1 梨树体积预测模型误差统计(2015.09)第76-78页
    附录2 桂花树体积预测模型误差统计(2015.10)第78-79页
    附录3 柿子树体积预测模型误差统计(2016.05)第79-80页
    附录4 便携式测量系统性能验证(桂花树2015.10)第80-81页
    附录5 便携式测量系统性能验证(梨树2016.05)第81-82页
    附录6 试验果树树冠彩色图像第82-84页

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