| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 果蔬采摘机器人 | 第12-23页 |
| 1.2.1 果蔬采摘机器人的构造 | 第12-14页 |
| 1.2.2 果蔬采摘机器人的特点 | 第14页 |
| 1.2.3 国外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.4 国内研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.5 发展趋势 | 第21-23页 |
| 1.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 苹果采摘机器人视觉系统研究现状 | 第24-30页 |
| 2.1 采摘机器人视觉系统研究 | 第24-26页 |
| 2.1.1 视觉系统对于采摘机器人系统的重要性分析 | 第24-26页 |
| 2.2 视觉系统研究现状 | 第26-29页 |
| 2.2.1 视觉识别系统 | 第26页 |
| 2.2.2 深度信息获取 | 第26-27页 |
| 2.2.3 重叠果实处理 | 第27页 |
| 2.2.4 复杂情况果实处理 | 第27-28页 |
| 2.2.5 人工智能在采摘机器人中的应用 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 果实目标识别及特征提取 | 第30-48页 |
| 3.1 颜色空间 | 第30-35页 |
| 3.1.1 RGB颜色空间 | 第31-32页 |
| 3.1.2 LAB颜色空间 | 第32-34页 |
| 3.1.3 HSI颜色空间 | 第34-35页 |
| 3.2 基于Matlab的苹果图像识别及特征提取 | 第35-42页 |
| 3.2.1 原始图像的获取 | 第35-36页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第36-37页 |
| 3.2.3 二值图像 | 第37-40页 |
| 3.2.6 识别目标中心点 | 第40-41页 |
| 3.2.7 输出特征信息 | 第41页 |
| 3.2.8 实验错误结果案例分析 | 第41-42页 |
| 3.3 基于Opencv的苹果图像识别及特征提取 | 第42-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 采摘机器人双目视觉系统研究 | 第48-57页 |
| 4.1 双目立体视觉测量原理和实现 | 第48-51页 |
| 4.1.1 双目视觉原理 | 第48-49页 |
| 4.1.2 摄像机的标定 | 第49-50页 |
| 4.1.3 立体矫正、立体匹配与测距 | 第50-51页 |
| 4.2 综合试验台的设计、搭建和实验 | 第51-55页 |
| 4.2.1 试验台的硬件设计 | 第51-52页 |
| 4.2.2 结构化参数与双目视觉精度的关系理论与实验 | 第52-55页 |
| 4.3 一种双目立体视觉摄像机选型方法 | 第55-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 1. 研究总结 | 第57页 |
| 2 研究存在的不足及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文及科研成果 | 第65页 |