除草机器人杂草识别与视觉导航技术研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·农业机器人及其研究 | 第9-11页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·农业机器人特点 | 第9页 |
| ·农业机器人研究与发展 | 第9-11页 |
| ·机器视觉 | 第11-14页 |
| ·机器视觉概述 | 第11-12页 |
| ·机器视觉系统的组成 | 第12-13页 |
| ·与机器视觉相关的学科领域 | 第13-14页 |
| ·基于机器视觉的杂草识别国内外研究 | 第14-15页 |
| ·基于机器视觉的农田导航技术国内外研究 | 第15-16页 |
| ·课题的研究内容及意义 | 第16-18页 |
| ·课题来源 | 第16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·研究意义 | 第16-18页 |
| 第二章 图像处理与识别技术 | 第18-27页 |
| ·图像获取 | 第18页 |
| ·图像处理的基本方法 | 第18-19页 |
| ·图像处理与识别概述 | 第19-20页 |
| ·一般的图像处理与识别过程 | 第20-21页 |
| ·图像处理软件编程 | 第21-27页 |
| ·面向对象和Windows 编程 | 第21-22页 |
| ·MFC 编程 | 第22页 |
| ·Visual C++数字图像处理编程 | 第22-27页 |
| 第三章 基于机器视觉的杂草识别 | 第27-37页 |
| ·图像的色彩模式 | 第27-29页 |
| ·RGB 模型 | 第27-28页 |
| ·HSI 模型 | 第28-29页 |
| ·图像处理与杂草识别算法 | 第29-34页 |
| ·图像分割 | 第29-30页 |
| ·图像分割试验 | 第30-32页 |
| ·图像去噪 | 第32-34页 |
| ·杂草识别与导航系统平台 | 第34-37页 |
| 第四章 基于机器视觉的导航 | 第37-51页 |
| ·农业机器人导航 | 第37-38页 |
| ·导航算法 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·图像分割 | 第38-40页 |
| ·图像去噪 | 第40-41页 |
| ·导航线检测 | 第41-46页 |
| ·最小二乘法 | 第41-44页 |
| ·Hough 变换 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·农业机器人位姿确定 | 第46-51页 |
| 第五章 除草机器人系统设计 | 第51-67页 |
| ·引言 | 第51-54页 |
| ·系统设计 | 第54-64页 |
| ·系统构成 | 第54-55页 |
| ·系统模块 | 第55-62页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·图像采集模块 | 第56-59页 |
| ·除草机器人杂草识别 | 第59-60页 |
| ·除草机器人导航 | 第60-62页 |
| ·除草机器人杂草和导航试验 | 第62-64页 |
| ·除草机器人杂草识别试验 | 第62-63页 |
| ·除草机器人导航位姿试验 | 第63-64页 |
| ·除草机器人杂草识别与导航系统平台 | 第64-67页 |
| 第六章 总结 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·创新点 | 第67-68页 |
| ·后续研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 1:攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-76页 |
