大豆色选机中机器视觉和模式识别技术应用研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外色选机发展现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 国外色选机发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 国内色选机发展现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 机器视觉 | 第21-42页 |
| 2.1 机器视觉系统的组成 | 第21页 |
| 2.2 图像获取单元 | 第21-28页 |
| 2.2.1 相机 | 第22-24页 |
| 2.2.2 镜头 | 第24-27页 |
| 2.2.3 光源 | 第27-28页 |
| 2.3 图像处理算法 | 第28-41页 |
| 2.3.1 图像平滑 | 第29-30页 |
| 2.3.2 图像增强 | 第30-37页 |
| 2.3.3 图像分割 | 第37-38页 |
| 2.3.4 图像恢复 | 第38-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 模式识别 | 第42-50页 |
| 3.1 模式识别 | 第42页 |
| 3.2 模式识别基本理论 | 第42-49页 |
| 3.2.1 模式和分类 | 第42-43页 |
| 3.2.2 统计模式识别 | 第43-44页 |
| 3.2.3 感知机与支持向量机 | 第44-45页 |
| 3.2.4 K近邻法 | 第45-47页 |
| 3.2.5 朴素贝叶斯法 | 第47-48页 |
| 3.2.6 神经网络法 | 第48-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第50-73页 |
| 4.1 色选机整体结构设计 | 第50-52页 |
| 4.1.1 喂料机构 | 第51-52页 |
| 4.1.2 光电检测机构 | 第52页 |
| 4.1.3 分离机构 | 第52页 |
| 4.2 嵌入式硬件平台设计 | 第52-59页 |
| 4.2.1 研究现状 | 第52-54页 |
| 4.2.2 FPGA芯片介绍 | 第54页 |
| 4.2.3 DSP芯片介绍 | 第54-55页 |
| 4.2.4 FPGA与DSP的通信设计 | 第55-59页 |
| 4.3 模式识别模型的应用 | 第59-71页 |
| 4.3.1 图像数据的读取 | 第59-63页 |
| 4.3.2 图像数据的预处理 | 第63-65页 |
| 4.3.3 数据分布预览 | 第65-67页 |
| 4.3.4 建立模式识别模型 | 第67-71页 |
| 4.3.5 建立模式识别查找表 | 第71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 5.1 总结 | 第73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第77页 |
