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留胚米胚芽完整度在线检测方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 大米品质检测国内外研究现状第12-13页
        1.2.2 米粒图像分割技术研究现状第13-14页
        1.2.3 留胚米胚芽检测研究现状第14-15页
    1.3 本论文主要内容和章节安排第15-17页
第2章 留胚米图像采集与预处理第17-29页
    2.1 留胚米图像采集第17-19页
        2.1.1 视觉成像分析第17-18页
        2.1.2 图像获取第18-19页
    2.2 图像变换第19-20页
        2.2.1 颜色模型分析第19-20页
        2.2.2 图像灰度化第20页
        2.2.3 实验结果与分析第20页
    2.3 图像去噪第20-24页
        2.3.1 噪声模型第21页
        2.3.2 中值滤波第21-22页
        2.3.3 高斯平滑滤波第22页
        2.3.4 形态学滤波第22-23页
        2.3.5 实验结果与分析第23-24页
    2.4 图像增强第24-27页
        2.4.1 幂次变换第24-25页
        2.4.2 同态滤波第25-26页
        2.4.3 实验结果与分析第26-27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 留胚米图像分割算法研究第29-43页
    3.1 背景阈值分割第29-30页
        3.1.1 最大类间法阈值分割第29页
        3.1.2 留胚米图像背景分割第29-30页
    3.2 区域分割第30-32页
        3.2.1 区域标记第30-31页
        3.2.2 区域描述第31-32页
        3.2.3 留胚米区域分割第32页
    3.3 留胚米粘连米粒分割第32-40页
        3.3.1 分割端点计算第32-35页
        3.3.2 留胚米粘连分割端点匹配第35-37页
        3.3.3 算法分割效果对比实验分析第37-40页
    3.4 单粒留胚米提取第40-41页
    3.5 本章小结第41-43页
第4章 基于卷积神经网络(CNN)胚芽完整度识别第43-57页
    4.1 卷积神经网络第43-48页
        4.1.1 卷积神经网络结构第43-45页
        4.1.2 卷积神经网络训练第45-48页
        4.1.3 Deeplearningtoolbox框架第48页
    4.2 留胚米胚芽位置识别第48-51页
        4.2.1 胚芽位置分析第48-49页
        4.2.2 胚芽位置识别CNN网络模型搭建第49-51页
        4.2.3 识别结果评估分析第51页
    4.3 留胚米胚芽完整度识别第51-54页
        4.3.1 胚芽完整度第51-52页
        4.3.2 留胚米胚芽完整度分类分析第52页
        4.3.3 胚芽完整度分类CNN网络模型搭建第52-54页
        4.3.4 识别结果分析第54页
    4.4 留胚米胚芽完整度识别实验结果与对比分析第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 留胚米胚芽在线检测系统实现第57-66页
    5.1 留胚米胚芽完整度在线检测系统总体设计第57页
    5.2 留胚米胚芽完整度在线检测平台设计第57-60页
        5.2.1 留胚米胚芽完整度在线检测平台第58-59页
        5.2.2 留胚米胚芽完整度在线检测平台控制方案第59-60页
    5.3 留胚米胚芽完整度在线检测软件系统设计第60-62页
        5.3.1 软件系统框架第60-61页
        5.3.2 上位机软件功能第61-62页
    5.4 留胚米胚芽完整度在线检测试验第62-65页
        5.4.1 留胚米胚芽指标分析第63-64页
        5.4.2 留胚米指标检测对比试验第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
结论第66-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果第72-73页
致谢第73页

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