基于计算机视觉技术对杂交水稻裂颖种子的识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1 研究的目的与意义 | 第9页 |
| 2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内的研究现状 | 第12-13页 |
| 3 研究的内容与方案 | 第13-16页 |
| ·实验的材料及软件的平台 | 第13页 |
| ·软件平台 | 第13-14页 |
| ·研究的内容与方法 | 第14-15页 |
| ·本研究的技术路线 | 第15-16页 |
| 第二章 实验装置 | 第16-19页 |
| 1 计算机视觉硬件系统图 | 第16-19页 |
| ·计算机 | 第16-17页 |
| ·CCD摄像机 | 第17页 |
| ·照明室 | 第17-18页 |
| ·光照箱 | 第17-18页 |
| ·光源 | 第18页 |
| ·图像采集卡 | 第18页 |
| ·背景 | 第18-19页 |
| 第三章 图像获取与预处理 | 第19-35页 |
| 1 图像获取 | 第19-20页 |
| ·杂交水稻种子图像获取 | 第19-20页 |
| 2 图像的预处理 | 第20-34页 |
| ·图像的转换 | 第20-21页 |
| ·图像增强 | 第21-22页 |
| ·图像去噪 | 第22-26页 |
| ·自适应中值滤波法 | 第23-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-26页 |
| ·图像分割 | 第26-34页 |
| ·阈值法分割的原理及方法 | 第27-34页 |
| 3 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 特征提取 | 第35-39页 |
| 1 杂交水稻种子特征参数 | 第35-38页 |
| ·形态特征参数 | 第35页 |
| ·大小特征参数 | 第35-38页 |
| 2 小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于人工神经网络对裂颖杂交水稻种子的识别 | 第39-54页 |
| 1 人工神经网络 | 第39-42页 |
| ·神经网络的主要应用 | 第40-41页 |
| ·人工神经元的模型 | 第41-42页 |
| 2 BP神经网络 | 第42-46页 |
| ·BP神经网络及其原理 | 第42-43页 |
| ·BP算法 | 第43-44页 |
| ·BP算法的改进 | 第44-46页 |
| 3 BP神经网络结构的设计 | 第46-49页 |
| ·输入和输出层的设计 | 第47页 |
| ·隐含层的设计 | 第47-48页 |
| ·初始权值选取 | 第48页 |
| ·训练样本的选择 | 第48页 |
| ·期望误差选取 | 第48-49页 |
| 4 杂交水稻裂颖种子识别网络模式设计 | 第49-53页 |
| ·杂交水稻裂颖种子网络结构的设计 | 第50-53页 |
| 5 小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 1 结论 | 第54-55页 |
| ·本研究在试验的过程中得出以下结论 | 第54页 |
| ·本试验的创新点 | 第54页 |
| ·本试验中问题和不足 | 第54-55页 |
| 2 讨论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
