基于DSP的大豆外观特征品质参数采集系统设计
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| 英文摘要 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 机器视觉与数字图像处理 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排与技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.1 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 1.4.2 课题研究技术路线 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 基于DSP的大豆图像采集系统设计 | 第16-37页 |
| 2.1 TMS320DM6437概述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 TMS320DM6437简介 | 第17-18页 |
| 2.2 实验暗箱设计 | 第18-22页 |
| 2.2.1 图像传感器 | 第18-20页 |
| 2.2.2 系统光源设计 | 第20-22页 |
| 2.3 视频采集与显示模块 | 第22-28页 |
| 2.3.1 视频采集模块 | 第24-26页 |
| 2.3.2 视频输出模块 | 第26-28页 |
| 2.4 EMIF接.扩展 | 第28-30页 |
| 2.5 上位机通信 | 第30-31页 |
| 2.6 系统软件设计 | 第31-35页 |
| 2.6.1 CCS简介 | 第32-33页 |
| 2.6.2 DSP/BIOS实时操作系统 | 第33-35页 |
| 2.7 系统初始化模块 | 第35-36页 |
| 2.7.1 TVP5150初始化 | 第35页 |
| 2.7.2 EMIF初始化 | 第35-36页 |
| 2.7.3 CSL库初始化 | 第36页 |
| 2.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 系统预处理算法研究 | 第37-55页 |
| 3.1 颜色模型 | 第37-40页 |
| 3.1.1 RGB颜色模型 | 第37-38页 |
| 3.1.2 HSV颜色模型 | 第38-40页 |
| 3.1.3 YUV颜色模型 | 第40页 |
| 3.2 图像灰度变换 | 第40-41页 |
| 3.3 图像滤波 | 第41-49页 |
| 3.3.1 维纳滤波 | 第42-44页 |
| 3.3.2 形态学滤波 | 第44-45页 |
| 3.3.3 图像融合 | 第45-49页 |
| 3.3.4 滤波结果分析 | 第49页 |
| 3.4 图像分割 | 第49-52页 |
| 3.4.1 阈值分割 | 第50-51页 |
| 3.4.2 分水岭分割 | 第51页 |
| 3.4.3 图像分割结果分析 | 第51-52页 |
| 3.5 边缘检测 | 第52-54页 |
| 3.5.1 Sobel边缘算子 | 第53页 |
| 3.5.2 Roberts边缘算子 | 第53-54页 |
| 3.5.3 边缘检测结果分析 | 第54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 大豆外观特征参数提取 | 第55-59页 |
| 4.1 几何特征 | 第56-57页 |
| 4.2 纹理特征 | 第57-58页 |
| 4.3 颜色特征 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-60页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64-72页 |
| 读学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
