竹片检测系统的设计与正反面识别算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容安排 | 第10-12页 |
| 第2章 竹片检测系统设计 | 第12-27页 |
| ·竹片检测系统总体设计 | 第12-13页 |
| ·竹片检测系统机械设计 | 第13-18页 |
| ·振动喂料装置设计 | 第13页 |
| ·传动装置设计 | 第13-15页 |
| ·姿态调整装置设计 | 第15-16页 |
| ·图像采集装置设计 | 第16-17页 |
| ·翻面装置设计 | 第17-18页 |
| ·竹片检测系统硬件电路设计 | 第18-23页 |
| ·主控模块设计 | 第18-19页 |
| ·通信模块设计 | 第19-20页 |
| ·驱动模块设计 | 第20-21页 |
| ·红外检测模块设计 | 第21-23页 |
| ·竹片检测系统控制软件设计 | 第23-26页 |
| ·总体设计 | 第23页 |
| ·主程序设计 | 第23-24页 |
| ·通信模块程序设计 | 第24-26页 |
| ·数据校验程序设计 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于BP神经网络的竹片正反面识别算法 | 第27-42页 |
| ·竹片正反面特征分析 | 第27-28页 |
| ·竹片正反面特征提取 | 第28-33页 |
| ·图像预处理 | 第28-30页 |
| ·纹理特征 | 第30-32页 |
| ·灰度特征 | 第32-33页 |
| ·基于BP神经网络的识别网络模型设计 | 第33-41页 |
| ·BP神经网络简述 | 第33-35页 |
| ·BP神经网络算法的实现 | 第35-37页 |
| ·识别网络模型参数设计 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第42-50页 |
| ·竹片检测系统测试结果与分析 | 第42-44页 |
| ·竹片正反面识别算法实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·竹片正反面识别算法测试结果与分析 | 第44-46页 |
| ·竹片正反面识别算法的预测实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·竹片正反面识别算法在Labview中的实现 | 第47-48页 |
| ·人机交互按钮 | 第47-48页 |
| ·识别网络模型的训练 | 第48页 |
| ·识别网络的识别程序 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
