设施蔬菜病害自动预警机器人技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题来源 | 第7页 |
| 1.2 研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 预警机器人的架构设计 | 第12-23页 |
| 2.1 系统的整体架构设计 | 第12-13页 |
| 2.2 机械部分 | 第13-17页 |
| 2.3 电路设计 | 第17-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 机器人行进的软件设计 | 第23-38页 |
| 3.1 行进设计流程 | 第23-24页 |
| 3.2 巡线图像的自动识别 | 第24-26页 |
| 3.3 Hough变换检测直线 | 第26-28页 |
| 3.4 遮挡物路线识别 | 第28-31页 |
| 3.5 机器视觉坐标系 | 第31-33页 |
| 3.6 行进调速控制 | 第33-35页 |
| 3.7 串口通信 | 第35-37页 |
| 3.8 实验结果 | 第37页 |
| 3.9 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 植物叶面的图像处理 | 第38-50页 |
| 4.1 叶部图像的采集 | 第38-39页 |
| 4.2 叶部表面图像的处理 | 第39-45页 |
| 4.3 图像灰度直方图阈值分割算法 | 第45-47页 |
| 4.4 图像的边缘检测 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 叶部病斑特征的提取与识别 | 第50-59页 |
| 5.1 叶部病斑特征及提取 | 第50-52页 |
| 5.2 叶部病斑特征识别 | 第52-55页 |
| 5.3 SVM分类器 | 第55-56页 |
| 5.4 结果与分析 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简介 | 第66页 |
