致谢 | 第1-4页 |
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-20页 |
·研究背景和意义 | 第8-11页 |
·我国水果生产发展现状 | 第8-10页 |
·我国水果自动分级的意义 | 第10-11页 |
·国内外研究动态 | 第11-15页 |
·国外水果分级支撑技术研究现状 | 第11-13页 |
·国内水果分级支撑技术的研究现状 | 第13-15页 |
·水果分级标准 | 第15-16页 |
·水果分级标准制订的意义 | 第15-16页 |
·我国水果分级标准 | 第16页 |
·水果分级方法 | 第16-17页 |
·本文主要研究内容 | 第17-20页 |
第二章 基于自动定向的苹果分级机械装置设计 | 第20-34页 |
·苹果分级装置系统组成 | 第20-23页 |
·一般机器视觉分级系统组成分析 | 第20-21页 |
·苹果分级装置系统分析 | 第21页 |
·苹果分级装置系统组成 | 第21-23页 |
·苹果品质智能分级生产线设计 | 第23-24页 |
·基于自动定向的苹果输送装置设计 | 第24-31页 |
·苹果自动定向方案的选择确定 | 第24-25页 |
·苹果自动定向小车的设计 | 第25-27页 |
·基于自动定向的苹果输送装置设计 | 第27-31页 |
·苹果自动进料及分级执行装置设计 | 第31-32页 |
·自动进料装置设计 | 第31-32页 |
·分级执行装置设计 | 第32页 |
·本章小结 | 第32-34页 |
第三章 单摄像头三像同步获取苹果自动分级系统图像采集 | 第34-54页 |
·照明方案及背景的选择 | 第34-40页 |
·光源照明概述 | 第34页 |
·光源选择与补偿镜补光照明设计 | 第34-39页 |
·背景选择 | 第39-40页 |
·相机及附件的选择 | 第40-44页 |
·相机的选择 | 第40-42页 |
·镜头的选择 | 第42页 |
·触发器的选择 | 第42-44页 |
·灯箱设计 | 第44页 |
·图像拍摄误差及景深分析与计算 | 第44-53页 |
·图像拍摄误差分析与计算 | 第44-50页 |
·图像拍摄景深分析与计算 | 第50-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第四章 苹果分级创新方法研究 | 第54-71页 |
·苹果大小和形状分级方法研究 | 第54-62页 |
·苹果图像分割技术 | 第54页 |
·基于苹果分级的图像标定方法 | 第54-58页 |
·苹果大小分级方法研究 | 第58-61页 |
·苹果形状分级方法研究 | 第61-62页 |
·苹果颜色分级方法研究 | 第62-66页 |
·苹果果面缺陷分级方法研究 | 第66-69页 |
·本章小结 | 第69-71页 |
第五章 基于 HALCON 和 VC++平台的苹果综合分级方法研究 | 第71-87页 |
·HALCON 和 VC++平台概述 | 第71-72页 |
·HALCON 平台概述 | 第71页 |
·VC++概述 | 第71-72页 |
·相机 SDK 开发包概述 | 第72页 |
·基于 L-M 算法的多层前向神经网络设计 | 第72-79页 |
·人工神经网络简介 | 第72页 |
·L-M 神经网络学习算法 | 第72-74页 |
·苹果分级系统神经网络设计 | 第74-75页 |
·数据归一化 | 第75-77页 |
·网络训练与测试 | 第77-79页 |
·苹果综合分级系统软件设计 | 第79-81页 |
·软件设计的基本思想 | 第79-80页 |
·软件的模块化设计 | 第80-81页 |
·软件的多线程编程 | 第81页 |
·苹果综合分级控制系统的通信 | 第81-84页 |
·相机的触发通信 | 第82-83页 |
·图像的采集通信 | 第83页 |
·用户界面的信息通信 | 第83-84页 |
·分级执行机构的信息通信 | 第84页 |
·苹果综合分级系统类的组成 | 第84-86页 |
·本章小结 | 第86-87页 |
第六章 基于神经网络的苹果综合分级系统 | 第87-94页 |
·基于神经网络的苹果综合分级系统简介 | 第87-90页 |
·苹果综合分级台架试验系统及结果分析 | 第90-92页 |
·苹果智能分级生产线设计建议 | 第92-93页 |
·本章小结 | 第93-94页 |
第七章 主要研究结论及进一步研究建议 | 第94-96页 |
·主要研究工作和结论 | 第94-95页 |
·主要研究工作 | 第94页 |
·创新性结论 | 第94-95页 |
·进一步研究建议 | 第95-96页 |
参考文献 | 第96-102页 |
附录 | 第102页 |