基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究
| 致谢 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 目录 | 第13-17页 |
| 图目录 | 第17-19页 |
| 表目录 | 第19-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20-22页 |
| ·机器视觉系统概述 | 第22-23页 |
| ·机器视觉系统在农业中的应用 | 第23-30页 |
| ·农产品品质检测 | 第24-26页 |
| ·农业机械自动导航 | 第26-28页 |
| ·作物生长信息监测 | 第28-29页 |
| ·变量控制 | 第29-30页 |
| ·嵌入式机器视觉系统 | 第30-33页 |
| ·嵌入式机器视觉系统组成 | 第30页 |
| ·嵌入式机器视觉系统特点 | 第30-32页 |
| ·嵌入式机器视觉的应用现状 | 第32-33页 |
| ·机器视觉技术在农业应用中存在的问题 | 第33-34页 |
| ·研究内容 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-38页 |
| 第二章 数字图像处理技术 | 第38-58页 |
| ·图像平滑处理方法 | 第38-43页 |
| ·RGB像素值的获取研究 | 第38-39页 |
| ·图像灰度化 | 第39-40页 |
| ·数字图像滤波方法 | 第40-43页 |
| ·中值滤波器 | 第40-42页 |
| ·形态学滤波器 | 第42-43页 |
| ·图像分割方法 | 第43-47页 |
| ·颜色特征参量选取 | 第45-46页 |
| ·分割算法 | 第46-47页 |
| ·图像边缘检测算法 | 第47-50页 |
| ·基于梯度的边缘检测 | 第48-49页 |
| ·边缘检测算子 | 第49-50页 |
| ·提高嵌入式机器视觉图像处理速度研究 | 第50-56页 |
| ·硬件存在的问题 | 第50-51页 |
| ·提高数据处理速度方法 | 第51-55页 |
| ·运行结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第三章 嵌入式机器视觉信息采集系统研发 | 第58-84页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·硬件平台 | 第58-66页 |
| ·硬件系统框架 | 第58-59页 |
| ·主控部分 | 第59-60页 |
| ·距离测量 | 第60-61页 |
| ·角度测量 | 第61-63页 |
| ·电源升压 | 第63-65页 |
| ·通信电平转换 | 第65页 |
| ·嵌入式机器视觉采集装置 | 第65-66页 |
| ·软件平台 | 第66-74页 |
| ·Linux驱动 | 第66-68页 |
| ·数据库SQLite | 第68-71页 |
| ·Linux的应用程序开发平台 | 第71-72页 |
| ·Android系统 | 第72-74页 |
| ·摄像头标定 | 第74-77页 |
| ·嵌入式机器视觉测试 | 第77-81页 |
| ·苹果大小测量 | 第77-79页 |
| ·病虫害信息采集 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-84页 |
| 第四章 簇生水果数量识别算法研究 | 第84-96页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·实验仪器 | 第85-86页 |
| ·理论与方法 | 第86-91页 |
| ·Freeman链码原理 | 第86-87页 |
| ·改进的Freeman链码 | 第87-88页 |
| ·图像分割 | 第88页 |
| ·识别过程和判别方法 | 第88-91页 |
| ·结果与讨论 | 第91-94页 |
| ·结果分析 | 第91-92页 |
| ·树叶遮挡分析 | 第92-93页 |
| ·算法运行时间 | 第93-94页 |
| ·小结 | 第94-96页 |
| 第五章 基于嵌入式机器视觉的柑橘估产 | 第96-110页 |
| ·引言 | 第96-97页 |
| ·实验材料与方法 | 第97-103页 |
| ·硬件和软件开发环境 | 第97页 |
| ·实验材料 | 第97-98页 |
| ·果实图像分割 | 第98-99页 |
| ·图像二值化 | 第99页 |
| ·图像去噪 | 第99-100页 |
| ·软件开发 | 第100-103页 |
| ·试验结果与分析 | 第103-108页 |
| ·图像分割算法性能分析 | 第103页 |
| ·簇生区域柑橘数量判别结果分析 | 第103-106页 |
| ·树叶遮挡的情形 | 第104-105页 |
| ·柑橘重叠的情形 | 第105-106页 |
| ·单株柑橘树产量估测结果分析 | 第106-107页 |
| ·算法消耗时间 | 第107-108页 |
| ·小结 | 第108-110页 |
| 第六章 嵌入式机器视觉测量叶片面积 | 第110-122页 |
| ·引言 | 第110-111页 |
| ·实验仪器与样本 | 第111-113页 |
| ·实验设备 | 第111-112页 |
| ·样本获取 | 第112-113页 |
| ·理论与方法 | 第113-117页 |
| ·测量原理 | 第113页 |
| ·图像去噪 | 第113-115页 |
| ·图像分割 | 第115-116页 |
| ·软件设计 | 第116-117页 |
| ·基于Android系统手机的软件设计 | 第116页 |
| ·基于研发嵌入式机器视觉系统的软件设计 | 第116-117页 |
| ·试验结果与分析 | 第117-121页 |
| ·标准几何形状测试 | 第118-119页 |
| ·叶片测量结果和面积仪比较 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 结论与展望 | 第122-126页 |
| ·主要研究结论 | 第122-124页 |
| ·主要创新点 | 第124页 |
| ·展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-140页 |
| 作者简介 | 第140-141页 |
