薯条外观质量识别中图像处理技术的研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-13页 |
| ·薯条的营养价值 | 第10页 |
| ·薯条的经济价值 | 第10-11页 |
| ·国内薯条加工的现状 | 第11-13页 |
| ·国内外研究发展状况分析 | 第13-14页 |
| ·研究任务及程序处理技术 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 2 薯条的质量标准及其自动识别系统的组成 | 第17-21页 |
| ·简介薯条外观质量 | 第17-18页 |
| ·定义 | 第17页 |
| ·原料要求 | 第17页 |
| ·薯条规格 | 第17页 |
| ·感官要求 | 第17-18页 |
| ·识别方法 | 第18页 |
| ·本研究的前期工作 | 第18页 |
| ·识别系统的硬件组成 | 第18-19页 |
| ·识别系统的软件组成 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 数字图像处理基本知识 | 第21-24页 |
| ·计算机图像处理技术 | 第21-22页 |
| ·图像的获取 | 第21页 |
| ·数字图像处理的基本内容 | 第21-22页 |
| ·模式识别原理 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 4 图像预处理 | 第24-42页 |
| ·原始图像分析 | 第24页 |
| ·图像格式 | 第24-28页 |
| ·BMP文件格式介绍 | 第25页 |
| ·BMP图像文件的文件头定义 | 第25-28页 |
| ·调色板数据 | 第28页 |
| ·蓝体的选定 | 第28-30页 |
| ·图像分割 | 第30-32页 |
| ·阈值化方法的确定 | 第30-31页 |
| ·最大方差自动取阈法 | 第31-32页 |
| ·杂质的去除 | 第32-36页 |
| ·小颗粒杂质的去除 | 第33页 |
| ·数学形态学概述 | 第33-34页 |
| ·形态筛选法 | 第34-36页 |
| ·图像的平滑 | 第36-38页 |
| ·腐蚀膨胀 | 第36-38页 |
| ·中值滤波 | 第38页 |
| ·种子填充 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 图像的特征提取 | 第42-54页 |
| ·加标记 | 第42-47页 |
| ·区域逐点标记法 | 第42-43页 |
| ·最小外接矩形法(MER) | 第43-47页 |
| ·轮廓跟踪 | 第43-46页 |
| ·大颗粒杂质的去除 | 第46-47页 |
| ·形状特征值的获得 | 第47-51页 |
| ·薯条的长度 | 第47-49页 |
| ·细线化 | 第47-48页 |
| ·剪枝 | 第48-49页 |
| ·长度的获得 | 第49页 |
| ·曲率 | 第49-50页 |
| ·宽度 | 第50-51页 |
| ·薯条颜色特征值的获得 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 图像识别 | 第54-60页 |
| ·识别方法的确定 | 第54页 |
| ·识别过程 | 第54-58页 |
| ·利用形状特征值识别薯条质量 | 第54-57页 |
| ·利用颜色特征值识别薯条质量 | 第57-58页 |
| ·识别结果与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 7 结论与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
