| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 枸杞 | 第14页 |
| 1.1.2 枸杞在食品工业中的加工研究现状与应用前景 | 第14-15页 |
| 1.1.3 枸杞分级的必要性和重要性 | 第15-16页 |
| 1.1.4 机器视觉技术的优越性 | 第16页 |
| 1.2 机器视觉在农产品品质检测的研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 机器视觉技术的国内外研究概况 | 第21-22页 |
| 1.4 研究目标、研究内容和方法 | 第22-24页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第22页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第22页 |
| 1.4.3 研究方法 | 第22-23页 |
| 1.4.4 技术路线 | 第23-24页 |
| 1.5 小结 | 第24-25页 |
| 第2章 图像的采集与预处理 | 第25-35页 |
| 2.1 图像的采集 | 第25-26页 |
| 2.2 图像的预处理 | 第26-34页 |
| 2.2.1 图像的灰度化 | 第26-28页 |
| 2.2.2 灰度图像的分割及二值化 | 第28-31页 |
| 2.2.3 形态学运算 | 第31-34页 |
| 2.3 小结 | 第34-35页 |
| 第3章 枸杞大小检测 | 第35-49页 |
| 3.1 图像的边缘检测 | 第35-39页 |
| 3.2 计算枸杞的大小 | 第39-44页 |
| 3.2.1 常用基本几何特征量 | 第40-42页 |
| 3.2.2 枸杞几何特征的计算方法 | 第42-44页 |
| 3.3 模型的建立 | 第44-48页 |
| 3.3.1 长轴径的人工测量值与其机测像素值的回归模型 | 第44-47页 |
| 3.3.2 回归模型显著性检验 | 第47页 |
| 3.3.3 回归模型验证 | 第47-48页 |
| 3.4 小结 | 第48-49页 |
| 第4章 枸杞缺陷检测 | 第49-57页 |
| 4.1 枸杞图像的处理 | 第49-55页 |
| 4.1.1 图像的增强 | 第49-52页 |
| 4.1.2 图像的滤波 | 第52-55页 |
| 4.2 缺陷面积的判别 | 第55-56页 |
| 4.2.1 判断依据 | 第55页 |
| 4.2.2 面积检测判断结果 | 第55页 |
| 4.2.3 试验验证 | 第55-56页 |
| 4.3 小结 | 第56-57页 |
| 第5章 枸杞颜色检测 | 第57-66页 |
| 5.1 彩色图像基础 | 第57-58页 |
| 5.1.1 三原色 | 第57页 |
| 5.1.2 色调、饱和度和明度 | 第57-58页 |
| 5.2 颜色模型空间 | 第58-61页 |
| 5.3 颜色模型转换 | 第61-63页 |
| 5.4 颜色特征的提取 | 第63页 |
| 5.5 试验结果验证 | 第63-65页 |
| 5.6 小结 | 第65-66页 |
| 第6章 枸杞检测系统的开发 | 第66-73页 |
| 6.1 GUI简介 | 第66-67页 |
| 6.2 枸杞检测实验 | 第67-71页 |
| 6.2.1 软件的结构与功能 | 第67页 |
| 6.2.2 系统软件界面的设计 | 第67-68页 |
| 6.2.3 系统软件检测的实现 | 第68-71页 |
| 6.3 枸杞分级实验结果及误差分析 | 第71-72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论与展望 | 第73-75页 |
| 结论 | 第73页 |
| 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第80页 |