| 第一章 绪论 | 第1-24页 |
| 1．1 本研究的目的与意义 | 第11-13页 |
| 1．1．1 水果分级的需求 | 第11-12页 |
| 1．1．2 水果品质无损检测与分级技术 | 第12-13页 |
| 1．2 国内外研究概况 | 第13-22页 |
| 1．2．1 计算机视觉技术研究概况 | 第14-17页 |
| 1．2．2 多光谱图像技术研究概况 | 第17-22页 |
| 1．3 本研究的主要内容 | 第22-23页 |
| 1．4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 本研究的多光谱图像采集系统 | 第24-33页 |
| 2．1 计算机视觉系统概述 | 第24-26页 |
| 2．1．1 计算机视觉概念 | 第24页 |
| 2．1．2 计算机视觉的关键技术 | 第24-26页 |
| 2．2 本研究的多光谱图像系统 | 第26-31页 |
| 2．2．1 光照箱 | 第26-28页 |
| 2．2．2 滤光片 | 第28页 |
| 2．2．3 CCD摄像头 | 第28-29页 |
| 2．2．4 图像采集卡 | 第29-31页 |
| 2．2．5 计算机系统 | 第31页 |
| 2．3 数字图像处理技术 | 第31-32页 |
| 2．4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 光度学基础及其苹果分光反射特性实验 | 第33-43页 |
| 3．1 光度学基础 | 第33-35页 |
| 3．2 苹果分光反射特性的依据和讨论 | 第35-37页 |
| 3．2．1 受损苹果颜色和组织的近红外光谱特性提供的依据 | 第35-36页 |
| 3．2．2 农产品分光反射特性及近红外图像处理在农业中的应用提供的依据 | 第36-37页 |
| 3．2．3 刘禾博士论文提供的依据 | 第37页 |
| 3．2．4 讨论 | 第37页 |
| 3．3 苹果的分光反射特性实验 | 第37-42页 |
| 3．4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 碰伤和腐烂等常见表面缺陷的检测 | 第43-64页 |
| 4．1 引言 | 第43-45页 |
| 4．2 材料与方法 | 第45-54页 |
| 4．2．1 试验样本 | 第45-46页 |
| 4．2．2 试验方法与步骤 | 第46-54页 |
| 4．2．2．1 图像采集 | 第46-47页 |
| 4．2．2．2 图像分割预处理 | 第47-49页 |
| 4．2．2．3 多光谱图像合成 | 第49-50页 |
| 4．2．2．4 提取感兴趣区域(ROI) | 第50-54页 |
| 4．3 结果与分析 | 第54-63页 |
| 4．3．1 不同表面特征的灰度分布 | 第54-56页 |
| 4．3．2 分级依据 | 第56-60页 |
| 4．3．3 识别结果与分析 | 第60-63页 |
| 4．4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 苹果果梗和花萼的识别 | 第64-81页 |
| 5．1 引言 | 第64-65页 |
| 5．2 材料与方法 | 第65-74页 |
| 5．2．1 试验样本 | 第65页 |
| 5．2．2 试验方法与步骤 | 第65-74页 |
| 5．2．2．1 图像采集 | 第65-66页 |
| 5．2．2．2 图像分割预处理 | 第66-68页 |
| 5．2．2．3 比率多光谱图像合成 | 第68-74页 |
| 5．2．2．4 提取感兴趣区域(ROI) | 第74页 |
| 5．3 结果与分析 | 第74-80页 |
| 5．3．1 不同表面特征的灰度分布 | 第74-76页 |
| 5．3．2 识别依据 | 第76-79页 |
| 5．3．3 识别结果与分析 | 第79-80页 |
| 5．4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论 | 第81-83页 |
| 6．1 主要结论 | 第81-82页 |
| 6．2 进一步研究设想 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 附录 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |