| 摘要 | 第11-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第17-43页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-20页 |
| 1.2 国内外牛肉质量分级技术的研究现状 | 第20-34页 |
| 1.2.1 牛胴体眼肌切面的图像分割方法 | 第21-23页 |
| 1.2.2 牛肉大理石花纹自动分级方法 | 第23-25页 |
| 1.2.3 牛肉颜色自动分级方法 | 第25-27页 |
| 1.2.4 嵌入式机器视觉系统研究概况 | 第27-32页 |
| 1.2.5 现有牛肉自动分级系统及其存在的问题 | 第32-34页 |
| 1.3 技术路线和研究内容 | 第34-37页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第34-35页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-43页 |
| 第二章 牛肉眼肌切面图像分割方法研究 | 第43-71页 |
| 2.1 牛肉眼肌切面样本图像的采集和实验设备 | 第43页 |
| 2.1.1 样本图像采集 | 第43页 |
| 2.1.2 牛肉质量等级的人工评定 | 第43页 |
| 2.1.3 实验设备 | 第43页 |
| 2.2 牛肉眼肌切面图像分割处理流程 | 第43-45页 |
| 2.3 颜色模型选择 | 第45-49页 |
| 2.3.1 RGB模型 | 第45页 |
| 2.3.2 Lab模型 | 第45-46页 |
| 2.3.3 颜色模型选择 | 第46-49页 |
| 2.4 肌肉区域和脂肪区域的分割 | 第49-57页 |
| 2.4.1 图像二值化 | 第49-50页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第50-52页 |
| 2.4.3 基于图像重采样的图像二值化方法 | 第52-57页 |
| 2.4.3.1 图像重采样 | 第52-54页 |
| 2.4.3.2 重采样率对图像分割结果和图像分割效率的影响 | 第54-57页 |
| 2.5 牛肉眼肌区域的分割 | 第57-60页 |
| 2.5.1 像素邻接 | 第57-58页 |
| 2.5.2 区域标记 | 第58页 |
| 2.5.3 实验结果 | 第58-60页 |
| 2.6 牛肉大理石花纹区域的提取 | 第60-61页 |
| 2.7 基于同态滤波的牛肉大理石花纹提取 | 第61-68页 |
| 2.7.1 同态滤波原理 | 第61-63页 |
| 2.7.2 大理石花纹提取 | 第63页 |
| 2.7.3 牛肉大理石花纹提取精度 | 第63页 |
| 2.7.4 结果和讨论 | 第63-67页 |
| 2.7.4.1 基于同态滤波的牛肉大理石花纹提取 | 第63-65页 |
| 2.7.4.2 同态滤波器增益系数的选择及其对牛肉大理石花纹提取精度的影响 | 第65-66页 |
| 2.7.4.3 基于同态滤波的牛肉大理石花纹提取误差分析与比较 | 第66-67页 |
| 2.7.5 结论 | 第67-68页 |
| 2.8 牛肉样本图像分割结果 | 第68-69页 |
| 2.9 本章小结 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
| 第三章 牛肉大理石花纹分级模型 | 第71-93页 |
| 3.1 牛肉大理石花纹特征参数的提取与计算 | 第71-72页 |
| 3.2 牛肉大理石花纹特征提取结果与分析 | 第72-77页 |
| 3.2.1 MF1特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第72页 |
| 3.2.2 MF2特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第72-73页 |
| 3.2.3 MF3特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第73-74页 |
| 3.2.4 MF4特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第74-75页 |
| 3.2.5 MF5特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第75-76页 |
| 3.2.6 MF6特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第76-77页 |
| 3.2.7 MF7特征与牛肉大理石花纹等级的关系 | 第77页 |
| 3.3 主成分分析 | 第77-81页 |
| 3.3.1 主成分分析简介 | 第78页 |
| 3.3.2 主成分的导出 | 第78-81页 |
| 3.3.3 牛肉大理石花纹图像特征参数的主成份分析 | 第81页 |
| 3.4 牛肉大理石花纹多元线性回归分级模型 | 第81-84页 |
| 3.4.1 简介 | 第81-82页 |
| 3.4.2 基于牛肉大理石花纹2个主成分的多元线性回归分级模型 | 第82-84页 |
| 3.5 BP神经网络分级模型 | 第84-90页 |
| 3.5.1 神经网络基本概念 | 第84页 |
| 3.5.2 BP神经网络简介 | 第84-85页 |
| 3.5.3 基于牛肉大理石花纹2个主成分的BP神经网络分级模型 | 第85-90页 |
| 3.5.3.1 BP神经网络构建 | 第85-87页 |
| 3.5.3.2 BP神经网络的训练 | 第87-89页 |
| 3.5.3.3 基于2个牛肉大理石花纹主成分的BP神经网络训练与预测 | 第89-90页 |
| 3.6 本章小结 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-93页 |
| 第四章 牛肉颜色分级模型 | 第93-123页 |
| 4.1 牛肉大理石花纹特征参数的提取与计算 | 第93-94页 |
| 4.2 牛肉颜色特征提取结果与分析 | 第94-112页 |
| 4.2.1 颜色特征与牛肉肌肉色等级的关系 | 第94-103页 |
| 4.2.1.1 特征M1与牛肉肌肉色等级的关系 | 第94-95页 |
| 4.2.1.2 特征M2与牛肉肌肉色等级的关系 | 第95-96页 |
| 4.2.1.3 特征M3与牛肉肌肉色等级的关系 | 第96页 |
| 4.2.1.4 特征M4与牛肉肌肉色等级的关系 | 第96-97页 |
| 4.2.1.5 特征M5与牛肉肌肉色等级的关系 | 第97-98页 |
| 4.2.1.6 特征M6与牛肉肌肉色等级的关系 | 第98-99页 |
| 4.2.1.7 特征M7与牛肉肌肉色等级的关系 | 第99页 |
| 4.2.1.8 特征M8与牛肉肌肉色等级的关系 | 第99-100页 |
| 4.2.1.9 特征M9与牛肉肌肉色等级的关系 | 第100-101页 |
| 4.2.1.10 特征M10与牛肉肌肉色等级的关系 | 第101-102页 |
| 4.2.1.11 特征M11与牛肉肌肉色等级的关系 | 第102页 |
| 4.2.1.12 特征M12与牛肉肌肉色等级的关系 | 第102-103页 |
| 4.2.2 颜色特征与牛肉脂肪色等级的关系 | 第103-112页 |
| 4.2.2.1 特征F1与牛肉脂肪色等级的关系 | 第103-104页 |
| 4.2.2.2 特征F2与牛肉脂肪色等级的关系 | 第104-105页 |
| 4.2.2.3 特征F3与牛肉脂肪色等级的关系 | 第105页 |
| 4.2.2.4 特征F4与牛肉脂肪色等级的关系 | 第105-106页 |
| 4.2.2.5 特征F5与牛肉脂肪色等级的关系 | 第106-107页 |
| 4.2.2.6 特征F6与牛肉脂肪色等级的关系 | 第107-108页 |
| 4.2.2.7 特征F7与牛肉脂肪色等级的关系 | 第108页 |
| 4.2.2.8 特征F8与牛肉脂肪色等级的关系 | 第108-109页 |
| 4.2.2.9 特征F9与牛肉脂肪色等级的关系 | 第109-110页 |
| 4.2.2.10 特征F10与牛肉脂肪色等级的关系 | 第110-111页 |
| 4.2.2.11 特征F11与牛肉脂肪色等级的关系 | 第111页 |
| 4.2.2.12 特征F12与牛肉脂肪色等级的关系 | 第111-112页 |
| 4.3 牛肉颜色特征主成分分析 | 第112-114页 |
| 4.3.1 牛肉肌肉颜色特征参数的主成分分析 | 第112-113页 |
| 4.3.2 牛肉脂肪颜色特征参数的主成分分析 | 第113-114页 |
| 4.4 牛肉颜色多元线性回归分级模型 | 第114-117页 |
| 4.4.1 牛肉肌肉色多元线性回归分级模型 | 第114-116页 |
| 4.4.2 牛肉脂肪颜色多元线性回归分级模型 | 第116-117页 |
| 4.5 牛肉颜色BP神经网络分级模型 | 第117-121页 |
| 4.5.1 牛肉肌肉颜色BP神经网络分级模型 | 第117-119页 |
| 4.5.2 牛肉脂肪颜色多元线性回归分级模型 | 第119-121页 |
| 4.6 本章小结 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-123页 |
| 第五章 嵌入式牛肉质量在线分级系统设计 | 第123-143页 |
| 5.1 引言 | 第123页 |
| 5.2 嵌入式操作系统 | 第123-125页 |
| 5.2.1 精简的模块化操作系统 | 第124页 |
| 5.2.2 多硬件平台支持 | 第124页 |
| 5.2.3 支持有线和无线的网络连接 | 第124页 |
| 5.2.4 稳健的实时性支持 | 第124-125页 |
| 5.3 硬件平台 | 第125-130页 |
| 5.3.1 PXA270微处理器 | 第125-126页 |
| 5.3.2 ARM开发平台 | 第126-130页 |
| 5.4 嵌入式牛肉质量在线分级系统的设计方案 | 第130页 |
| 5.5 开发嵌入式牛肉质量在线分级系统关键问题的研究 | 第130-137页 |
| 5.5.1 问题的提出 | 第130-131页 |
| 5.5.2 在嵌入式系统中运行牛肉眼肌切面图像分割算法的可行性 | 第131-132页 |
| 5.5.3 在嵌入式系统中运行牛肉质量分级模型的可行性 | 第132-137页 |
| 5.6 系统软件设计 | 第137-138页 |
| 5.7 系统实验结果 | 第138-141页 |
| 5.8 实验结果 | 第141页 |
| 5.9 本章小结 | 第141-143页 |
| 第六章 结论与建议 | 第143-147页 |
| 6.1 结论 | 第143-144页 |
| 6.2 主要创新点 | 第144-145页 |
| 6.3 后续工作 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 博士期间发表的论文 | 第149-151页 |
| 附录1 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的特征值 | 第151-158页 |
| 附录1(1) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF1特征 | 第151-152页 |
| 附录1(2) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF2特征 | 第152-153页 |
| 附录1(3) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF3特征 | 第153-154页 |
| 附录1(4) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF4特征 | 第154-155页 |
| 附录1(5) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF5特征 | 第155-156页 |
| 附录1(6) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF6特征 | 第156-157页 |
| 附录1(7) 不同大理石花纹等级牛肉样本图像的MF7特征 | 第157-158页 |
| 附录2 不同肌肉色等级牛肉样本图像的特征值 | 第158-170页 |
| 附录2(1) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M1特征 | 第158-159页 |
| 附录2(2) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M2特征 | 第159-160页 |
| 附录2(3) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M3特征 | 第160-161页 |
| 附录2(4) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M4特征 | 第161-164页 |
| 附录2(7) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M7特征 | 第164-165页 |
| 附录2(8) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M8特征 | 第165-166页 |
| 附录2(9) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M9特征 | 第166-167页 |
| 附录2(10) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M10特征 | 第167-168页 |
| 附录2(11) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M11特征 | 第168-169页 |
| 附录2(12) 不同肌肉色等级牛肉样本图像的M12特征 | 第169-170页 |
| 附录3 不同脂肪色等级牛肉样本图像的特征值 | 第170-182页 |
| 附录3(1) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F1特征 | 第170-171页 |
| 附录3(2) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F2特征 | 第171-172页 |
| 附录3(3) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F3特征 | 第172-173页 |
| 附录3(4) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F4特征 | 第173-174页 |
| 附录3(5) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F5特征 | 第174-175页 |
| 附录3(6) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F6特征 | 第175-176页 |
| 附录3(7) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F7特征 | 第176-177页 |
| 附录3(8) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F8特征 | 第177-178页 |
| 附录3(9) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F9特征 | 第178-179页 |
| 附录3(10) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F10特征 | 第179-180页 |
| 附录3(11) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F11特征 | 第180-181页 |
| 附录3(12) 不同脂肪色等级牛肉样本图像的F12特征 | 第181-182页 |
| 附录4 不同隐含层节点数对应牛肉大理石花纹等级预测结果 | 第182-183页 |
| 附录5 不同隐含层节点数对应牛肉肌肉色等级预测结果 | 第183-184页 |
| 附录6 不同隐含层节点数对应牛肉脂肪色等级预测结果 | 第184页 |
