| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·旋耕试验方法研究 | 第12-13页 |
| ·高速摄像技术在农业机械性能研究中的优势 | 第13-15页 |
| ·应用Matlab软件进行图像处理的可行性分析 | 第15-16页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 潜土逆转旋耕抛土模型分析 | 第17-27页 |
| ·潜土逆转旋耕刀的运动分析 | 第17-20页 |
| ·旋耕刀端点运动方程 | 第17页 |
| ·旋耕速比λ | 第17-18页 |
| ·刀的切削速度 | 第18-19页 |
| ·耕深 | 第19页 |
| ·切土节距S | 第19-20页 |
| ·潜土逆转旋耕抛土模型 | 第20-26页 |
| ·潜土逆转旋耕抛土模型的研究意义及验证抛土模型面临的困难分析 | 第20-21页 |
| ·现有典型潜土逆转旋耕抛土模型对比分析 | 第21-24页 |
| ·高速摄像技术用于潜土逆转旋耕抛土研究的必要性分析 | 第24-26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 高速摄像系统拍摄记录被抛土粒流的试验研究 | 第27-36页 |
| ·试验内容 | 第27页 |
| ·试验装置 | 第27-31页 |
| ·土槽及台车 | 第27-28页 |
| ·旋耕刀运动位置指示系统及旋耕刀参数 | 第28-29页 |
| ·土壤坚实度仪 | 第29页 |
| ·图像获取装置 | 第29-31页 |
| ·试验准备 | 第31-35页 |
| ·土槽土壤的整理 | 第31-32页 |
| ·坚实度和含水率的测量 | 第32-33页 |
| ·摄像机参数及安装定位要求 | 第33-35页 |
| ·机组前进速度和刀轴转速的测量 | 第35页 |
| 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 潜土逆转旋耕被抛土粒流图像预处理 | 第36-48页 |
| ·图像类型转换 | 第36-38页 |
| ·被抛土粒流图像去噪 | 第38-39页 |
| ·图像分割 | 第39-43页 |
| ·基于灰度的图像分割 | 第39-41页 |
| ·自适应阈值分割 | 第41-43页 |
| ·二值图像的几何特征及处理方法 | 第43-45页 |
| ·二值图像面积 | 第43-44页 |
| ·二值图像中目标的位置 | 第44-45页 |
| ·二值图像的膨胀和收缩 | 第45页 |
| ·图像的标定 | 第45-47页 |
| 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 潜土逆转旋耕被抛土粒运动分析 | 第48-61页 |
| ·被抛土粒的二维运动跟踪 | 第48-53页 |
| ·土粒流中单个特征目标跟踪 | 第48-51页 |
| ·被抛土粒流中多个特征目标的跟踪 | 第51页 |
| ·机组前进速度的图像测量 | 第51-52页 |
| ·刀轴转速的图像测量法 | 第52-53页 |
| ·土粒流抛起高度分析 | 第53-55页 |
| ·被抛土粒流运动规律分析 | 第55-58页 |
| ·抛土现象的图像描述 | 第55页 |
| ·图像分析法及算法描述 | 第55-57页 |
| ·土粒流面积变化的图像分析结果 | 第57-58页 |
| ·潜土深度对抛土的影响 | 第58-60页 |
| 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 潜土逆转旋耕被抛土粒的三维运动轨迹恢复 | 第61-73页 |
| ·双目立体视觉系统实验装置 | 第61-62页 |
| ·选用神经网络实现土粒的三维运动轨迹重建的可行性分析 | 第62-64页 |
| ·选用BP神经网络的原因 | 第62-64页 |
| ·BP神经网络设计 | 第64-65页 |
| ·神经网络训练样本集的获取 | 第65-67页 |
| ·相机标定试验 | 第65-66页 |
| ·标定点获取 | 第66-67页 |
| ·神经网络训练 | 第67-70页 |
| ·训练函数的选择 | 第67-68页 |
| ·神经网络训练和仿真 | 第68-70页 |
| ·被抛土粒的空间运动轨迹提取 | 第70-72页 |
| ·土粒流中特征目标跟踪 | 第70页 |
| ·被抛土粒流中特征目标运动轨迹的三维坐标恢复 | 第70-72页 |
| 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 结论 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 硕士期间发表论文 | 第79-80页 |
| 附录 A:文中主要程序 | 第80-85页 |
| 附录 B:各种工况下试验参数 | 第85-86页 |
