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基于计算机视觉的山竹检测与分级

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 课题研究背景和意义第13-16页
        1.1.1 计算机视觉概述第13-14页
        1.1.2 国外研究现状第14-15页
        1.1.3 国内研究现状第15-16页
    1.2 水果分级标准第16-17页
    1.3 本课题研究的目标及主要内容第17-22页
        1.3.1 课题目的和意义第17-18页
        1.3.2 课题主要研究内容第18-19页
        1.3.3 本课题的关键问题与技术路线第19-22页
第二章 山竹分级系统的设计第22-42页
    2.1 山竹分级系统的组成第22-29页
        2.1.1 一般计算机视觉分级系统组成分析第22-23页
        2.1.2 山竹分级装置系统分析第23-24页
        2.1.3 山竹分级装置系统组成第24-26页
        2.1.4 山竹分级生产线设计第26-29页
    2.2 山竹进料及分级执行装置设计第29-30页
        2.2.1 山竹进料装置的设计第29-30页
        2.2.2 分级执行装置设计第30页
    2.3 山竹输送装置设计第30-37页
        2.3.1 确定输送方案第30-31页
        2.3.2 电动机的选择第31页
        2.3.3 减速器的选择第31-32页
        2.3.4 链传动的设计第32-35页
        2.3.5 山竹果盘的设计第35-36页
        2.3.6 整体装配第36-37页
    2.4 山竹采集系统的设计第37-40页
        2.4.1 照明方案的选择第37-38页
        2.4.2 光照箱的设计第38-39页
        2.4.3 摄像机的选择第39页
        2.4.4 试验采用计算机及软件第39-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第三章 山竹图像预处理方法的研究第42-60页
    3.1 颜色模型及转换第42-46页
        3.1.1 彩灰图像的相互转化第42-43页
        3.1.2 RGB-HSI颜色模型转换第43-45页
        3.1.3 山竹噪声图像的恢复第45-46页
    3.2 山竹图像分割算法分析比较第46-50页
        3.2.1 样本分析第46-47页
        3.2.2 基于灰度相似性的图像分割方法第47-49页
        3.2.3 基于灰度不连续性的边缘图像分割方法第49-50页
    3.3 基于阈值法与边缘检测法提取山竹图像第50-57页
        3.3.1 感兴趣区域获取第51-54页
        3.3.2 图像阈值分割构建掩膜图像第54-55页
        3.3.3 山竹边缘提取第55页
        3.3.4 自定义轮廓处理第55-56页
        3.3.5 图像合成第56-57页
    3.4 本章小结第57-60页
第四章 山竹基本特征提取第60-78页
    4.1 山竹等级划分第60-61页
    4.2 山竹果柄及果蒂提取第61-65页
    4.3 山竹果径提取第65-70页
        4.3.1 山竹几何标定第66-67页
        4.3.2 山竹最大内切圆法第67-68页
        4.3.3 果实区域拟合圆第68-70页
    4.4 山竹特征提取第70-76页
        4.4.1 山竹果蒂颜色特征第70-72页
        4.4.2 山竹果皮纹理特征第72-76页
    4.5 本章小结第76-78页
第五章 基于BP神经网络的山竹分级第78-88页
    5.1 BP神经网络简介第78-81页
        5.1.1 BP神经网络的结构第78-80页
        5.1.2 BP网络的学习算法第80-81页
    5.2 BP神经网络设计第81-82页
    5.3 BP神经网络学习及实现山竹分级第82-85页
    5.4 本章小结第85-88页
第六章 结论与展望第88-90页
    6.1 结论第88-89页
    6.2 研究展望第89-90页
致谢第90-92页
参考文献第92-96页
附录A 攻读硕士学位期间获得的科研成果第96页

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