智能化粮库粮面高度测量研究及应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于传感技术的高度测量 | 第12页 |
| 1.2.2 基于摄像技术的高度测量 | 第12-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 测距系统原理及改进设计 | 第19-27页 |
| 2.1 课题组前期研究成果 | 第19-21页 |
| 2.2 系统存在问题及改进设计 | 第21-23页 |
| 2.3 系统测距原理 | 第23-25页 |
| 2.3.1 成像原理 | 第23页 |
| 2.3.2 基于自动调焦的测距原理 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 粮库测距装置硬件设计 | 第27-37页 |
| 3.1 粮库测距装置基本结构 | 第27-28页 |
| 3.2 图像采集模块硬件组成 | 第28-30页 |
| 3.3 电机控制模块硬件设计 | 第30-35页 |
| 3.3.1 步进电机选型 | 第31-32页 |
| 3.3.2 电机驱动模块 | 第32页 |
| 3.3.3 核心处理器 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 粮库测距装置软件设计 | 第37-65页 |
| 4.1 图像清晰度算法设计 | 第37-42页 |
| 4.1.1 图像清晰度评价原理 | 第37-38页 |
| 4.1.2 基于空域的图像清晰度算法 | 第38-40页 |
| 4.1.3 算法对比与选择 | 第40-42页 |
| 4.2 搜索算法设计 | 第42-51页 |
| 4.2.1 搜索算法原理 | 第43页 |
| 4.2.2 常用搜索算法 | 第43-48页 |
| 4.2.3 搜索算法选择 | 第48-51页 |
| 4.3 电机控制模块 | 第51-53页 |
| 4.4 数据库建立 | 第53-54页 |
| 4.5 拟合函数关系式 | 第54-59页 |
| 4.6 训练神经网络 | 第59-64页 |
| 4.6.1 神经网络简介 | 第60页 |
| 4.6.2 前向神经网络模型 | 第60-61页 |
| 4.6.3 工具箱训练样本步骤 | 第61-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 粮库测距实验与验证 | 第65-73页 |
| 5.1 标识物测距实验 | 第65-69页 |
| 5.1.1 实验方案 | 第65页 |
| 5.1.2 标识物精确度实验 | 第65-68页 |
| 5.1.3 标识物稳定性实验 | 第68-69页 |
| 5.2 粮库模型测距实验 | 第69-71页 |
| 5.2.1 实验方案 | 第69-70页 |
| 5.2.2 粮库模型精确度实验 | 第70页 |
| 5.2.3 粮库模型稳定性实验 | 第70-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究总结 | 第73-74页 |
| 6.2 本文创新点 | 第74页 |
| 6.3 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录A：步进电机控制程序 | 第81-97页 |
| 附录B：神经网络训练选用的样本数据 | 第97-101页 |
| 攻读学位期间科研成果目录 | 第101-102页 |
