| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 文献综述 | 第9-15页 |
| 1.1 烟叶分级研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 烟叶分级的意义 | 第9页 |
| 1.1.2 烟叶分级标准发展历史 | 第9-10页 |
| 1.1.3 烟叶分级现状 | 第10-11页 |
| 1.2 烟叶自动分级方法研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于机器视觉的烟叶自动分级研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于人工神经网络的烟叶自动分级研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于模糊模式识别的烟叶自动分级研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 基于光谱技术的烟叶自动分级研究现状 | 第14-15页 |
| 第2章 绪论 | 第15-21页 |
| 2.1 研究目的与意义 | 第15-16页 |
| 2.2 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2.3 技术路线 | 第17-21页 |
| 第3章 烟叶质量与等级标准 | 第21-27页 |
| 3.1 烟叶质量概念 | 第21页 |
| 3.2 烟叶质量检测依据 | 第21-22页 |
| 3.3 烟叶等级标准 | 第22-27页 |
| 第4章 烟叶样品收集与图像采集 | 第27-31页 |
| 4.1 烟叶样品收集 | 第27-28页 |
| 4.2 烟叶图像采集 | 第28-31页 |
| 4.2.1 烟叶图像采集系统的构建 | 第28-29页 |
| 4.2.2 烟叶图像采集 | 第29-31页 |
| 第5章 烟叶图像预处理与外观特征提取 | 第31-41页 |
| 5.1 烟叶图像预处理 | 第31-36页 |
| 5.1.1 烟叶图像滤波 | 第31-33页 |
| 5.1.2 烟叶图像二值化 | 第33-34页 |
| 5.1.3 烟叶图像分割 | 第34-36页 |
| 5.2 烟叶外观特征提取方法 | 第36-41页 |
| 5.2.1 烟叶几何特征提取 | 第36-37页 |
| 5.2.2 烟叶颜色特征提取 | 第37-41页 |
| 第6章 烟叶分级算法研究与软件开发 | 第41-51页 |
| 6.1 模糊模式识别 | 第41-49页 |
| 6.1.1 模糊模式识别方法的选择与确定 | 第42页 |
| 6.1.2 隶属函数的选择与确定 | 第42-47页 |
| 6.1.3 基于模糊模式识别的烟叶分级算法 | 第47-49页 |
| 6.2 烟叶分级系统软件开发与实现 | 第49-51页 |
| 第7章 实例分析 | 第51-61页 |
| 第8章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 8.1 结论 | 第61-62页 |
| 8.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士期间所发表的文章 | 第69页 |