| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 插图清单 | 第14-20页 |
| 表格清单 | 第20-22页 |
| 符号列表 | 第22-24页 |
| 目录 | 第24-28页 |
| 第1章 绪论 | 第28-50页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第28-36页 |
| 1.1.1 我国水果生产消费现状 | 第28-32页 |
| 1.1.2 基于机器视觉的水果品质分级 | 第32-34页 |
| 1.1.3 果形是评价水果品质的重要特征指标 | 第34-36页 |
| 1.2 基于机器视觉的水果形状描述国内外研究现状 | 第36-46页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第36-43页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第43-45页 |
| 1.2.3 研究现状小结 | 第45-46页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第46-47页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第46页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第46-47页 |
| 1.4 技术路线 | 第47-48页 |
| 1.4.1 研究对象 | 第47页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第47-48页 |
| 1.5 论文结构 | 第48页 |
| 1.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第2章 基于机器视觉的水果形状描述方法 | 第50-140页 |
| 2.1 概述 | 第50-51页 |
| 2.2 水果的三维形状描述方法 | 第51-66页 |
| 2.2.1 三维成像方法 | 第51-53页 |
| 2.2.2 三维目标形状描述 | 第53-54页 |
| 2.2.3 基于结构光三维点云的水果形状检测 | 第54-66页 |
| 2.3 水果的二维形状描述方法 | 第66-124页 |
| 2.3.1 传统的形状描述方法 | 第66-79页 |
| 2.3.2 改进的形状描述方法 | 第79-89页 |
| 2.3.3 多品种苹果品种形状特征检测研究 | 第89-103页 |
| 2.3.4 单品种苹果形状检测研究 | 第103-124页 |
| 2.4 基于机器视觉的水果形状在线快速描述方法研究 | 第124-139页 |
| 2.4.1 机器视觉系统 | 第125-126页 |
| 2.4.2 实验方案 | 第126-127页 |
| 2.4.3 水果形状特征值的选择 | 第127-128页 |
| 2.4.4 数据分析结果与讨论 | 第128-136页 |
| 2.4.5 结论 | 第136-139页 |
| 2.5 本章小结 | 第139-140页 |
| 第3章 水果形状检测与分级系统构建 | 第140-154页 |
| 3.1 机器视觉系统 | 第140-151页 |
| 3.1.1 光源 | 第140-141页 |
| 3.1.2 光照箱 | 第141-142页 |
| 3.1.3 摄像机 | 第142-144页 |
| 3.1.4 镜头的选择 | 第144-146页 |
| 3.1.5 计算机 | 第146页 |
| 3.1.6 背景色的选择 | 第146-151页 |
| 3.2 水果传输分级系统 | 第151-152页 |
| 3.2.1 传输分级系统组成 | 第151-152页 |
| 3.2.2 传输分级系统工作流程 | 第152页 |
| 3.3 本章小结 | 第152-154页 |
| 第4章 水果形状检测与分级软件实现 | 第154-166页 |
| 4.1 软件需求分析 | 第154-157页 |
| 4.1.1 概述 | 第154页 |
| 4.1.2 用户需求分析 | 第154页 |
| 4.1.3 软件功能分析 | 第154-157页 |
| 4.2 软件开发工具 | 第157-158页 |
| 4.2.1 Visual C++2010软件开发工具 | 第157页 |
| 4.2.2 OpenCV开源图像处理函数库 | 第157-158页 |
| 4.3 水果形状检测分级软件 | 第158-165页 |
| 4.3.1 软件界面说明 | 第158-159页 |
| 4.3.2 静态图像处理 | 第159-160页 |
| 4.3.3 动态图像处理 | 第160-164页 |
| 4.3.4 水果形状检测与分级操作说明 | 第164-165页 |
| 4.4 本章小结 | 第165-166页 |
| 第5章 基于机器视觉的水果形状在线检测与分级 | 第166-190页 |
| 5.1 水果图像的背景分割与目标提取 | 第166-173页 |
| 5.1.1 机器视觉系统 | 第167页 |
| 5.1.2 实验对象 | 第167页 |
| 5.1.3 实验方案 | 第167-168页 |
| 5.1.4 背景分割与目标提取 | 第168-171页 |
| 5.1.5 结果分析 | 第171-173页 |
| 5.1.6 结论 | 第173页 |
| 5.2 水果轮廓检测 | 第173-177页 |
| 5.2.1 概述 | 第173-175页 |
| 5.2.2 边缘检测 | 第175-176页 |
| 5.2.3 轮廓描述 | 第176-177页 |
| 5.3 基于多相机视觉系统的运动水果形状检测与分级 | 第177-188页 |
| 5.3.1 实验系统 | 第177页 |
| 5.3.2 实验方案 | 第177-179页 |
| 5.3.3 数据处理 | 第179-187页 |
| 5.3.4 结果与讨论 | 第187-188页 |
| 5.3.5 结论 | 第188页 |
| 5.4 本章小结 | 第188-190页 |
| 第6章 结论与展望 | 第190-196页 |
| 6.1 研究结论 | 第190-193页 |
| 6.2 创新点 | 第193页 |
| 6.3 进一步研究展望 | 第193-196页 |
| 参考文献 | 第196-208页 |
| 个人简历 | 第208-209页 |
