| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·图像处理技术及其农产品检测中应用 | 第9-11页 |
| ·国内外咸鸭蛋品质检测技术研究状况 | 第11-13页 |
| ·论文的研究目标和研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第二章 咸蛋品质检测图像采集系统 | 第15-24页 |
| ·机器视觉系统硬件选型 | 第15-21页 |
| ·工业相机及其主要参数 | 第15-16页 |
| ·工业相机与普通相机区别 | 第16页 |
| ·镜头 | 第16-17页 |
| ·光电传感器 | 第17-20页 |
| ·光源 | 第20-21页 |
| ·群体咸蛋图像采集 | 第21-24页 |
| ·机器视觉装置 | 第21-23页 |
| ·试验材料 | 第23页 |
| ·试验方法 | 第23-24页 |
| 第三章 咸蛋图像处理 | 第24-36页 |
| ·Matlab简介 | 第24页 |
| ·目标区域确定 | 第24-32页 |
| ·目标区域漏光处理 | 第32-34页 |
| ·二值图标记与目标区域提取 | 第34-36页 |
| 第四章 咸蛋品质检测模型建立 | 第36-51页 |
| ·色彩空间 | 第36-47页 |
| ·色彩空间简述 | 第36页 |
| ·基于RGB模型多元线性回归方程建立 | 第36-38页 |
| ·基于RGB模型多元非线性回归方程建立 | 第38-40页 |
| ·HSI模型 | 第40页 |
| ·HSV模型 | 第40-42页 |
| ·基于HSV模型多元线性回归方程建立 | 第42-43页 |
| ·基于HSV模型多元非线性回归方程建立 | 第43-44页 |
| ·基于联合RGB与HSV模型的多元线性回归方程建立 | 第44-45页 |
| ·基于联合RGB与HSV模型的多元非线性回归方程建立 | 第45-47页 |
| ·基于贝叶斯决策最小错误率分类阈值确定 | 第47-49页 |
| ·模型检验 | 第49-51页 |
| 第五章 结论与讨论 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·讨论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57-72页 |