嵌入式水果自动分类系统研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 水果自动分类系统研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 系统框架设计 | 第13-23页 |
| 2.1 系统总体设计 | 第13-14页 |
| 2.1.1 系统总体架构 | 第13-14页 |
| 2.1.2 系统总体框架 | 第14页 |
| 2.2 系统硬件架构 | 第14-16页 |
| 2.2.1 树莓派 | 第14-15页 |
| 2.2.2 摄像头 | 第15-16页 |
| 2.2.3 计算机 | 第16页 |
| 2.3 系统的软件平台构建 | 第16-20页 |
| 2.3.1 Linux系统概述与选择 | 第16-17页 |
| 2.3.2 交叉编译环境搭建 | 第17页 |
| 2.3.3 操作系统的安装 | 第17-18页 |
| 2.3.4 OpenCV概述 | 第18页 |
| 2.3.5 OpenCV3.1安装 | 第18页 |
| 2.3.6 串口通信设置 | 第18-20页 |
| 2.4 系统各模块设计 | 第20-22页 |
| 2.4.1 水果轮廓检测模块设计 | 第20-21页 |
| 2.4.2 特征提取与识别模块设计 | 第21-22页 |
| 2.4.3 结果输出模块设计 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于树莓派的水果视频图像预处理 | 第23-31页 |
| 3.1 水果视频图像的获取 | 第23页 |
| 3.2 水果图像的预处理 | 第23-29页 |
| 3.2.1 灰度变换 | 第24-25页 |
| 3.2.2 图像二值化 | 第25-27页 |
| 3.2.3 图像形态学去噪 | 第27-28页 |
| 3.2.4 图像边缘检测与水果轮廓阈值提取 | 第28-29页 |
| 3.3 基于树莓派的水果检测 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 实时水果分类算法设计与实现 | 第31-43页 |
| 4.1 水果图像分割 | 第31页 |
| 4.2 水果特征提取 | 第31-34页 |
| 4.2.1 图像特征 | 第31页 |
| 4.2.2 水果关键特征提取 | 第31-34页 |
| 4.3 水果图像特征存储 | 第34-36页 |
| 4.4 水果实时分类算法设计与实现 | 第36-38页 |
| 4.4.1 决策树算法 | 第36-38页 |
| 4.4.2 基于决策树的水果实时分类算法设计 | 第38页 |
| 4.5 水果实时分类算法的实现 | 第38-42页 |
| 4.5.1 构建水果实时分类模型 | 第38-40页 |
| 4.5.2 水果实时分类系统的实现 | 第40-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 系统测试与分析 | 第43-46页 |
| 5.1 水果分类系统功能测试 | 第43页 |
| 5.2 水果分类性能测试 | 第43-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 总结 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
