基于机器视觉的马铃薯图像采集及检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·研究马铃薯的意义 | 第9-10页 |
| ·农产品无损检测方法 | 第10-12页 |
| ·机器视觉及其发展应用 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·存在问题 | 第15页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 2 马铃薯外部品质检测系统 | 第17-21页 |
| ·传送装置 | 第17-18页 |
| ·自动控制系统 | 第18-20页 |
| ·光电传感器 | 第18-19页 |
| ·单片机选取 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 图像采集系统及颜色模型 | 第21-33页 |
| ·计算机 | 第21页 |
| ·摄像机 | 第21-23页 |
| ·光源 | 第23-26页 |
| ·色温和显色指数 | 第23-24页 |
| ·光源的选择及照明方式的确定 | 第24-26页 |
| ·光照箱 | 第26-29页 |
| ·光照箱尺寸 | 第27页 |
| ·光照箱背景颜色 | 第27-28页 |
| ·镜子的安装 | 第28-29页 |
| ·马铃薯机器视觉图像采集系统 | 第29-30页 |
| ·试验材料 | 第30页 |
| ·彩色模型 | 第30-32页 |
| ·RGB彩色模型 | 第30-31页 |
| ·HSV彩色模型 | 第31页 |
| ·RGB模型与HSV模型转换 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 图像预处理 | 第33-48页 |
| ·图像剪切 | 第33-34页 |
| ·图像灰度化及灰度直方图 | 第34-37页 |
| ·RGB彩色模型灰度化及灰度直方图 | 第34-36页 |
| ·HSV彩色模型灰度化及灰度直方图 | 第36-37页 |
| ·图像平滑处理 | 第37-39页 |
| ·图像分割 | 第39-47页 |
| ·边缘检测分割 | 第40-43页 |
| ·阈值分割 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 马铃薯外部缺陷检测 | 第48-52页 |
| ·基于欧氏距离的发芽马铃薯检测 | 第48-51页 |
| ·欧氏距离 | 第49页 |
| ·数学形态学 | 第49-50页 |
| ·基于欧氏距离发芽马铃薯缺陷检测流程图 | 第50页 |
| ·处理过程与结果 | 第50-51页 |
| ·结果分析 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 6 结论及展望 | 第52-53页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
