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基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测技术研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 文献综述第9-13页
   ·花椒的价值和经济效益第9页
   ·支持向量机概述第9-11页
     ·支持向量机的原理第9-10页
     ·SVM发展状况第10页
     ·SVM的国内外研究现状第10-11页
   ·机器视觉和SVM应用于农业工程领域的研究现状第11-12页
   ·基于机器视觉花椒外观品质检测研究现状第12页
   ·本章小结第12-13页
第二章 绪论第13-17页
   ·研究目的第13页
   ·研究内容第13-14页
   ·关键问题第14页
   ·可行性分析第14-15页
   ·研究方案第15-16页
     ·具体实施方案第15页
     ·技术路线第15-16页
   ·特色与创新之处第16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测硬件系统第17-35页
   ·花椒外观品质检测硬件系统第17页
   ·光照箱的原理和组成第17-19页
   ·摄像系统第19-21页
     ·CCD传感器第19页
     ·光学镜头第19-20页
     ·图像采集卡第20-21页
   ·单片机控制系统第21-26页
     ·系统概况第21页
     ·控制芯片AT89C51第21-22页
     ·电源模块第22-23页
     ·光源控制模块第23-24页
     ·电机驱动模块第24-25页
     ·PCB图的设计与制板第25-26页
   ·照明系统第26-34页
     ·概述第26页
     ·光源的选择第26-27页
     ·LED的选择第27-28页
     ·LED驱动电路第28-34页
       ·整体串联形式第29页
       ·整体并联方式第29-30页
       ·混联方式第30-32页
       ·交叉阵列形式第32页
       ·不同形式连接的比较第32-33页
       ·自行设计方案第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测算法研究第35-49页
   ·SVM分类算法第35-38页
   ·花椒外观品质机器视觉检测算法研究第38-45页
     ·彩色图像灰度处理第38-40页
       ·RGB彩色空间第39-40页
       ·彩色图像灰度化第40页
     ·图像滤波算法第40页
     ·图像边缘检测第40-41页
     ·图像分割算法第41-42页
     ·图像的数学形态学处理第42-44页
       ·图像腐蚀与膨胀第42-43页
       ·图像填充算法第43-44页
     ·区域标记算法与特征提取第44页
     ·花椒外观品质检测算法的改进第44-45页
   ·基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测的算法研究第45-47页
     ·花椒外观品质检测流程图第46-47页
   ·本章小结第47-49页
第五章 基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测软件系统第49-62页
   ·软件开发工具及其功能介绍第49页
   ·MATLAB与VC接口设计第49-50页
   ·上下位机通信系统开发第50-57页
     ·上位机系统第51-56页
       ·构建控制界面以及初始化程序第52-54页
       ·发送数据第54页
       ·光源控制第54-55页
       ·电机转向控制第55-56页
     ·下位机系统第56-57页
       ·串口初始化第56页
       ·接收数据第56页
       ·光源及电机转向控制第56-57页
   ·软件测试第57-61页
     ·文件操作第58页
     ·硬件控制第58-59页
     ·特征提取第59-60页
     ·检测结果及数据分析第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 结论与建议第62-64页
   ·结论第62-63页
   ·建议第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
攻读硕士期间发表论文及参与课题第68页
 硕士期间发表论文第68页
 硕士期间参与课题第68页

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