| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 茶叶分选系统结构简介 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 茶叶分选系统硬件设计 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 系统硬件整体结构 | 第17-18页 |
| 2.3 触摸屏选型 | 第18-19页 |
| 2.4 数据采集模块芯片选型与介绍 | 第19-22页 |
| 2.4.1 FPGA芯片介绍 | 第19-20页 |
| 2.4.2 CCD芯片介绍 | 第20-21页 |
| 2.4.3 A/D采样芯片介绍 | 第21-22页 |
| 2.5 数据采集模块整体架构 | 第22-23页 |
| 2.6 数据采集模块硬件设计 | 第23-29页 |
| 2.6.1 CCD信号前端驱动电路设计 | 第23-25页 |
| 2.6.2 CCD信号后端放大电路设计 | 第25-26页 |
| 2.6.3 AD9945相关双采样与可编程增益设计 | 第26-29页 |
| 2.7 串口通信电路设计 | 第29-30页 |
| 2.8 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 茶叶分选系统软件设计 | 第31-47页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 触摸屏操作系统及开发环境 | 第31-33页 |
| 3.2.1 MCGS组态软件说明 | 第31-32页 |
| 3.2.2 WinCE操作系统及开发环境 | 第32-33页 |
| 3.3 触摸屏MFC应用软件设计 | 第33-45页 |
| 3.3.1 软件功能框架 | 第33-34页 |
| 3.3.2 多对话框切换机制 | 第34-38页 |
| 3.3.2.1 子对话框建立 | 第35-36页 |
| 3.3.2.2 子对话框切换 | 第36-38页 |
| 3.3.3 数字视频信号绘图 | 第38-42页 |
| 3.3.3.1 CDC类及GDI对象介绍 | 第38-39页 |
| 3.3.3.2 双缓存方法绘图 | 第39-41页 |
| 3.3.3.3 获取触摸屏图片区像素信息 | 第41-42页 |
| 3.3.4 基于WinCE系统的串口通信 | 第42-44页 |
| 3.3.4.1 触摸屏通信模式介绍 | 第42页 |
| 3.3.4.2 MFC串口通信软件设计 | 第42-44页 |
| 3.3.5 触摸屏其它功能 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小节 | 第45-47页 |
| 第4章 提高茶叶色选参数设置色选效率方法研究 | 第47-55页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 基于阈值分割的颜色分选方法 | 第47-49页 |
| 4.3 直方图颜色阈值自动分割算法 | 第49-50页 |
| 4.4 YUV颜色空间模型的使用 | 第50-52页 |
| 4.5 自适应多窗口阈值处理 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于BP神经网络的茶叶形选方法研究 | 第55-63页 |
| 5.1 引言 | 第55-56页 |
| 5.2 形状特征快速提取算法 | 第56-57页 |
| 5.2.1 图像灰度化处理 | 第56页 |
| 5.2.2 中值滤波 | 第56页 |
| 5.2.3 阈值二值化处理 | 第56-57页 |
| 5.3 形状特征数学模型 | 第57-58页 |
| 5.4 BP神经网络模型设计 | 第58-59页 |
| 5.4.1 BP神经网络算法描述 | 第58页 |
| 5.4.2 输入、输出端神经元数设计 | 第58-59页 |
| 5.4.3 Kol-mogorov定理应用 | 第59页 |
| 5.5 MATLAB神经网络茶叶分选实例 | 第59-60页 |
| 5.5.1 MATLAB神经网络建模 | 第59页 |
| 5.5.2 误差评估函数 | 第59页 |
| 5.5.3 实验结果分析 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第69页 |