基于图像处理技术的猪肉无损定级系统
| 第1章 绪论 | 第1-16页 |
| ·前言 | 第7页 |
| ·问题的提出 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-14页 |
| ·研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 系统分析与设计 | 第16-21页 |
| ·研究方法 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| ·试验材料获取方法 | 第17-18页 |
| ·系统设计 | 第18-20页 |
| ·软硬件环境 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图像处理 | 第21-42页 |
| ·图像预处理与分割 | 第21-32页 |
| ·图像特征提取 | 第32-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 统计模型建立 | 第42-49页 |
| ·实测指标与图像特征的关系模型 | 第42-44页 |
| ·猪肉等级与图像特征的关系 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 人工神经网络在猪肉等级评定中的应用 | 第49-58页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第49-50页 |
| ·典型的神经网络方法 | 第50-54页 |
| ·人工神经网络在猪肉等级评定中的应用 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 系统实现的应用举例与检验 | 第58-64页 |
| ·统计模型定级举例 | 第58-61页 |
| ·神经网络定级举例 | 第61-62页 |
| ·检验与比较 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第7章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
