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基于机器视觉的树上柑桔识别方法研究

第一章 绪论第1-16页
   ·水果收获机器人的研究现状和最新发展趋势第8-13页
     ·国内外水果收获机器人的研究现状第8-12页
     ·水果收获机器人的最新发展趋势第12-13页
   ·树上水果识别方法的研究现状概述第13-15页
   ·课题的提出和本研究的先进性第15页
   ·本论文的主要工作第15-16页
第二章 机器视觉系统的设计第16-17页
   ·计算机视觉系统的硬件部分第16页
     ·摄像机第16页
     ·图像采集卡第16页
     ·计算机第16页
   ·计算机视觉系统的软件部分第16-17页
第三章 基于彩色视觉系统的树上柑桔识别第17-35页
   ·颜色的描述方法第17-18页
     ·RGB颜色模型第17-18页
     ·HIS颜色模型第18页
   ·柑桔与树叶及其周围环境的颜色特征及其利用第18-19页
   ·柑桔与树叶及其周围环境间颜色区分的对比试验和方法第19-28页
   ·软件设计第28-32页
     ·常见的数字图像处理方法第28-30页
     ·水果识别软件设计第30-32页
   ·树上柑桔的实时识别第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 基于红外热成像的树上柑桔识别第35-51页
   ·红外热成像的基本原理第35-36页
   ·影响红外测温的主要因素第36-37页
     ·辐射系数的影响第36-37页
     ·背景噪声第37页
     ·光路上的吸收与散射第37页
   ·红外热成像技术的研究现状第37-38页
   ·红外热成像机器视觉系统设计第38-39页
     ·红外热像仪第39页
     ·其它第39页
   ·柑桔与树叶及其周围环境的热特性分析第39-43页
     ·试验材料和方法第39-41页
     ·柑桔与树叶及其周围环境的热特性第41-43页
   ·红外图像目标检测第43-49页
     ·常用的红外图像目标分割法第43-44页
     ·基于小波变换的红外图像目标检测第44-48页
     ·用模值图像实现目标检测第48-49页
   ·树上柑桔的识别试验结果与分析第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 总结与展望第51-53页
   ·基于彩色信息的树上柑桔识别研究结果第51页
   ·基于红外热成像技术的树上柑桔识别研究结果第51-52页
   ·今后的研究设想第52-53页
参考文献第53-57页
附件一: 基于彩色信息的树上柑桔识别程序第57-67页

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