基于LabVIEW的番茄果实双目视觉识别与定位技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 计算机视觉技术在果实采摘中的应用现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第13-15页 |
| 2 理论基础及系统设计 | 第15-22页 |
| 2.1 颜色模型基础 | 第15-18页 |
| 2.1.1 番茄成熟度的颜色判别 | 第15-16页 |
| 2.1.2 颜色模型及其转换 | 第16-18页 |
| 2.2 计算机视觉技术的主要方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 计算机视觉理论框架 | 第18-19页 |
| 2.2.2 计算机视觉系统组成 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 摄像机标定 | 第22-34页 |
| 3.1 概述 | 第22-26页 |
| 3.2 单摄像机标定方法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 标定板制作 | 第26-27页 |
| 3.2.2 标定过程及实验结果分析 | 第27-31页 |
| 3.3 双目摄像机标定方法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 番茄识别系统软件设计 | 第34-61页 |
| 4.1 虚拟仪器技术及LabVIEW语言简介 | 第34-38页 |
| 4.1.1 LabVIEW语言的特点 | 第34-37页 |
| 4.1.2 NI-IMAQ Vision | 第37-38页 |
| 4.2 番茄图像采集及图像预处理 | 第38-41页 |
| 4.2.1 图像采集 | 第38-39页 |
| 4.2.2 图像预处理 | 第39-41页 |
| 4.3 图像分割 | 第41-60页 |
| 4.3.1 颜色模式选取 | 第41-44页 |
| 4.3.2 二值化处理 | 第44-49页 |
| 4.3.3 番茄图像的形态学处理及成熟度判定 | 第49-53页 |
| 4.3.4 番茄图像边缘提取 | 第53-58页 |
| 4.3.5 番茄图像定位系统设计 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 系统测试与实验 | 第61-66页 |
| 5.1 识别定位系统构成及实验设计 | 第61-62页 |
| 5.1.1 系统构成 | 第61页 |
| 5.1.2 实验设计 | 第61-62页 |
| 5.2 软件界面设计及测试 | 第62-63页 |
| 5.3 识别实验及结果分析 | 第63页 |
| 5.4 定位实验及结果分析 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第73页 |
