基于机器视觉的柚子自动检测指标的研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-22页 |
1.1 研究的目的及意义 | 第13-16页 |
1.1.1 柚子的分级指标和分级现状 | 第13-14页 |
1.1.2 提高柚子分级质量的必要性 | 第14-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
1.2.1 机器视觉概述 | 第16-17页 |
1.2.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
1.3 课题主要研究内容 | 第20页 |
1.4 课题的关键技术与技术路线 | 第20-22页 |
第二章 柚子图像的采集及其预处理方法的研究 | 第22-38页 |
2.1 图像采集灯箱的设计 | 第22-25页 |
2.1.1 照明方案的选择 | 第22-23页 |
2.1.2 工业相机与镜头的选型 | 第23-24页 |
2.1.3 图像采集灯箱的设计 | 第24-25页 |
2.1.4 实验系统采用计算机及软件 | 第25页 |
2.2 柚子噪声图像的恢复 | 第25-28页 |
2.2.1 柚子图像感兴趣区域的获取 | 第25页 |
2.2.2 柚子噪声图像的恢复 | 第25-28页 |
2.3 柚子图像分割算法分析比较 | 第28-34页 |
2.3.1 基于灰度相似性的图像分割方法 | 第28-31页 |
2.3.2 基于灰度值不连续性的边缘分割方法 | 第31-34页 |
2.4 柚子果实边界轮廓提取方法研究 | 第34-36页 |
2.4.1 利用边缘检测算子的轮廓提取方法 | 第34-35页 |
2.4.2 自定义轮廓提取方法 | 第35-36页 |
2.5 测量系统的标定 | 第36页 |
2.6 本章小结 | 第36-38页 |
第三章 柚子的果径和果形检测分析 | 第38-54页 |
3.1 柚子果实果径分析 | 第38-42页 |
3.1.1 柚子果实形心点 | 第39-40页 |
3.1.2 柚子果实最大内切圆 | 第40-41页 |
3.1.3 柚子果实最小外切圆 | 第41页 |
3.1.4 实验验证最大内切圆的检测精度 | 第41-42页 |
3.2 柚子果形分级指标 | 第42-43页 |
3.3 柚子果形描述子 | 第43-46页 |
3.3.1 最小外接矩形宽长之比描述子 | 第43-44页 |
3.3.2 最大内切圆与最小外切圆半径之比描述子 | 第44-45页 |
3.3.3 宽长之比与半径之比描述子比较实验 | 第45-46页 |
3.4 柚子果形轮廓展开线 | 第46-52页 |
3.4.1 果形轮廓极坐标模型 | 第46-48页 |
3.4.2 柚子边界轮廓展开线 | 第48-52页 |
3.5 本章小结 | 第52-54页 |
第四章 柚子表皮颜色特征检测分析 | 第54-70页 |
4.1 柚子表皮特征分级指标 | 第54-55页 |
4.2 柚子表皮着色率检测 | 第55-61页 |
4.2.1 RGB和HSI彩色模型 | 第55-58页 |
4.2.2 柚子着色率检测 | 第58-61页 |
4.3 柚子表皮缺陷检测 | 第61-64页 |
4.3.1 柚子表皮缺陷种类 | 第61-62页 |
4.3.2 柚子表皮缺陷检测 | 第62-64页 |
4.4 柚子表皮纹理特征检测 | 第64-68页 |
4.5 本章小结 | 第68-70页 |
第五章 柚子可食用率检测方法的研究 | 第70-86页 |
5.1 柚子可食用率检测现状 | 第70-71页 |
5.2 可食用率无损检测模型 | 第71-75页 |
5.2.1 柚子纵切面面积与果实体积的估算 | 第72-73页 |
5.2.2 可食用率无损检测模型 | 第73-75页 |
5.3 柚子切面图像分析 | 第75-83页 |
5.3.1 柚子纵切面图像分析 | 第76-78页 |
5.3.2 柚子横切面图像分析 | 第78-81页 |
5.3.3 柚子果肉部分面积与体积的估算 | 第81-82页 |
5.3.4 柚子可食用率快速抽检模型 | 第82-83页 |
5.4 可食用率快速抽检实验 | 第83-84页 |
5.5 本章小结 | 第84-86页 |
第六章 结论与展望 | 第86-90页 |
6.1 结论 | 第86-87页 |
6.2 展望 | 第87-90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 |