基于机器视觉技术的君迁子种子分类研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究的总体框架和技术路线 | 第13页 |
| 1.5 本章小节 | 第13-15页 |
| 第二章 实验设备与图像采集 | 第15-21页 |
| 2.1 机器视觉系统的组成 | 第15-17页 |
| 2.1.1 光源 | 第15页 |
| 2.1.2 摄像头 | 第15-16页 |
| 2.1.3 计算机及软件 | 第16-17页 |
| 2.2 系统流程 | 第17-18页 |
| 2.3 图像采集 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 图像预处理 | 第21-37页 |
| 3.1 图像灰度处理 | 第21-24页 |
| 3.1.1 彩色图像 | 第21-22页 |
| 3.1.2 灰度图像 | 第22-24页 |
| 3.2 图像滤波 | 第24-27页 |
| 3.3 图像分割 | 第27-29页 |
| 3.4 形态学处理 | 第29-30页 |
| 3.5 边缘检测 | 第30-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 特征参数的提取与分析 | 第37-55页 |
| 4.1 特征参数提取 | 第37-48页 |
| 4.1.1 几何特征提取 | 第37-42页 |
| 4.1.2 种子尖端特征提取 | 第42-47页 |
| 4.1.3 颜色特征提取 | 第47-48页 |
| 4.2 特征参数分析 | 第48-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于神经网络的种子品种识别 | 第55-69页 |
| 5.1 神经网络原理 | 第55-58页 |
| 5.2 MLP神经网络模型 | 第58-63页 |
| 5.2.1 正向传播过程 | 第59-60页 |
| 5.2.2 反向传播过程 | 第60-63页 |
| 5.3 构建神经网络 | 第63-65页 |
| 5.4 种子品种识别 | 第65-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 研究结论与下一步研究方向 | 第69-71页 |
| 6.1 研究结论 | 第69-70页 |
| 6.2 存在问题和下一步研究方向 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果目录 | 第79页 |
