鸭蛋表面脏污及新鲜度无损检测
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 禽蛋表面脏污检测 | 第11-13页 |
| 1.2.2 禽蛋新鲜度检测 | 第13-16页 |
| 1.2.3 其它农产品的脏污、斑点及新鲜度检测 | 第16-17页 |
| 1.3 图像处理概述 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 研究技术路线 | 第19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 鸭蛋图像采集 | 第20-28页 |
| 2.1 图像采集系统 | 第20-23页 |
| 2.1.1 光源和照明方式的选择 | 第20-21页 |
| 2.1.2 工业相机和工业镜头的选择 | 第21-22页 |
| 2.1.3 光电开关的选择 | 第22-23页 |
| 2.1.4 图像采集系统的搭建 | 第23页 |
| 2.2 实验材料和方法 | 第23-24页 |
| 2.2.1 鸭蛋表面脏污实验样本 | 第23-24页 |
| 2.2.2 鸭蛋新鲜度实验样本 | 第24页 |
| 2.3 图像采集方法 | 第24-25页 |
| 2.3.1 鸭蛋表面脏污图像采集方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 鸭蛋新鲜度图像采集方法 | 第25页 |
| 2.4 图像采集结果 | 第25-27页 |
| 2.4.1 鸭蛋表面脏污图像 | 第25-27页 |
| 2.4.2 鸭蛋新鲜度图像 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 图像处理方法 | 第28-38页 |
| 3.1 图像运算 | 第28-30页 |
| 3.2 图像增强 | 第30-31页 |
| 3.3 彩色图像处理 | 第31-33页 |
| 3.4 形态学运算 | 第33-34页 |
| 3.5 彩色图像分割 | 第34-36页 |
| 3.6 图像边界提取 | 第36-37页 |
| 3.7 图像处理其它函数 | 第37页 |
| 3.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 鸭蛋表面脏污检测与分级 | 第38-48页 |
| 4.1 脏污图像预处理 | 第38-41页 |
| 4.1.1 图像裁剪 | 第38-39页 |
| 4.1.2 图像背景去除 | 第39-41页 |
| 4.2 表面脏污面积比计算 | 第41-43页 |
| 4.3 表面脏污块数统计 | 第43-44页 |
| 4.4 表面脏污程度判别依据 | 第44页 |
| 4.5 判别结果和分析 | 第44-46页 |
| 4.6 流程图 | 第46-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 鸭蛋新鲜度检测与分级 | 第48-61页 |
| 5.1 新鲜度图像预处理 | 第48-49页 |
| 5.2 鸭蛋新鲜度判别依据 | 第49-50页 |
| 5.3 鸭蛋新鲜度图像特征提取 | 第50-56页 |
| 5.3.1 R、G、I分量灰度均值 | 第50-51页 |
| 5.3.2 蛋心区域面积计算 | 第51-52页 |
| 5.3.3 鸭蛋气室面积计算 | 第52-56页 |
| 5.4 判别结果和分析 | 第56-59页 |
| 5.4.1 图像特征提取结果分析 | 第56-57页 |
| 5.4.2 常规新鲜度实验数据 | 第57-58页 |
| 5.4.3 利用支持向量机建立模型 | 第58-59页 |
| 5.5 流程图 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
