大豆等农产品在线检测技术
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·农产品在线检测与控制系统 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外相关颗粒状农产品在线检测现状 | 第10-13页 |
| ·本文课题来源和章节内容安排 | 第13-15页 |
| 2 大豆机器视觉检测 | 第15-30页 |
| ·大豆机器视觉检测系统 | 第15-18页 |
| ·机器视觉系统的组成 | 第15-16页 |
| ·机器视觉系统硬件平台的选择 | 第16-18页 |
| ·大豆异物识别方法 | 第18-29页 |
| ·识别方法概述 | 第18页 |
| ·图像处理概述 | 第18-19页 |
| ·大豆物料图像预处理 | 第19-20页 |
| ·模式识别方法选择 | 第20-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于 DSP 的大豆在线检测系统 | 第30-39页 |
| ·工作流程简述 | 第30页 |
| ·机械初选部分 | 第30-31页 |
| ·机器视觉系统部分设计 | 第31-38页 |
| ·光学系统硬件选择 | 第32-33页 |
| ·图像数据采集系统 | 第33-35页 |
| ·图像传感器的选取 | 第35页 |
| ·光学镜头选取 | 第35-36页 |
| ·高速图像采集卡 | 第36页 |
| ·视频信号处理器 | 第36页 |
| ·软件算法实现 | 第36-37页 |
| ·剔除系统 | 第37-38页 |
| ·其他外设 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 TMS320DM642EVM 嵌入式软件开发 | 第39-58页 |
| ·DSP 的特点 | 第40-41页 |
| ·DSP 的选择 | 第41-42页 |
| ·嵌入式图像处理软件开发 | 第42-51页 |
| ·DSP 软件处理流程 | 第42-44页 |
| ·软件开发环境CCS | 第44页 |
| ·DSP/BIOS 下的程序开发 | 第44-45页 |
| ·使用DSP/BIOS 开发过程 | 第45页 |
| ·主机和EVM 之间的通信 | 第45-48页 |
| ·EDMA 实现DSP 内部数据传输 | 第48-51页 |
| ·软件算法的调试和检验 | 第51-57页 |
| ·辅助调试语言的选择 | 第51-52页 |
| ·Matlab 对图像分类阈值的确定 | 第52-54页 |
| ·RTDX 辅助调试 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 大豆异物检测实验及实验结果分析 | 第58-67页 |
| ·大豆异物检测实验 | 第58-59页 |
| ·大豆的RGB 直方图分析 | 第59-60页 |
| ·DSP 实验结果 | 第60-63页 |
| ·识别结果 | 第60-63页 |
| ·误差分析 | 第63页 |
| ·大豆的分光反射特性检测 | 第63-65页 |
| ·分光反射特性检测原理 | 第63-64页 |
| ·敏感波段测试实验 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 6 结论 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72-73页 |
| 独创性声明 | 第73页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第73页 |
