| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·选题的背景和研究的意义 | 第11-12页 |
| ·机器视觉概述 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文组织结构及主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究难点及创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 颜色视觉和颜色空间 | 第18-30页 |
| ·人眼视觉系统感知颜色的特点 | 第18-19页 |
| ·常用颜色空间 | 第19-24页 |
| ·国际照明委员会(CIE)规定的颜色模型 | 第24-28页 |
| ·颜色空间的优缺点 | 第28-30页 |
| 第三章 机器视觉图像采集系统的设计和设备材料的选取 | 第30-42页 |
| ·图像采集系统总体设计思想 | 第30-31页 |
| ·光源的选取 | 第31-34页 |
| ·光源的色温 | 第31-32页 |
| ·光源的显色性 | 第32-33页 |
| ·光源的光效 | 第33-34页 |
| ·摄像机的选取和参数 | 第34-37页 |
| ·图像采集箱背景颜色的选取 | 第37页 |
| ·图像参数的确定和采集系统的优化 | 第37-42页 |
| 第四章 辣椒样本采集说明及图像的预处理 | 第42-50页 |
| ·辣椒样本介绍和评定标准的说明 | 第42-43页 |
| ·辣椒图像的采集应用 | 第43-44页 |
| ·目标图像的提取 | 第44-46页 |
| ·利用K均值聚类算法去除高光点 | 第46-50页 |
| ·K均值聚类算法的基本原理 | 第47-48页 |
| ·利用K均值聚类算法对图像预处理 | 第48-50页 |
| 第五章 种类辣椒图像特征的提取与分析 | 第50-60页 |
| ·颜色直方图 | 第50-51页 |
| ·利用直方图法提取种类辣椒颜色特征 | 第51-53页 |
| ·辣椒特征分析 | 第51-52页 |
| ·基于直方图法统计颜色特征 | 第52-53页 |
| ·提取和实验分析 | 第53-60页 |
| ·黄梢种类辣椒主要颜色特征提取 | 第53-54页 |
| ·花皮种类辣椒主要颜色特征的提取 | 第54-56页 |
| ·病斑种类辣椒主要颜色特征的提取 | 第56-57页 |
| ·优等种类辣椒主要颜色特征的提取 | 第57-60页 |
| 第六章 模型库自学习机制和对等级辣椒自动分级 | 第60-68页 |
| ·对等级辣椒进行检测分级 | 第60-61页 |
| ·对等级辣椒自动分类系统的改进 | 第61-63页 |
| ·用支持向量机分类法自动形成样本库 | 第63-65页 |
| ·LIB-SVM支持向量机分类测试 | 第65-66页 |
| ·试验结果总结 | 第66-68页 |
| 第七章 结论及展望 | 第68-72页 |
| ·结论 | 第68-70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |