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基于机器视觉技术的作物冠层养分测量仪的研发

致谢第7-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-11页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 作物冠层氮素水平检测研究进展第15-19页
        1.2.1 基于机器视觉技术的作物氮素水平快速检测的研究进展第16-17页
        1.2.2 基于光谱技术的作物冠层氮素水平快速检测的研究进展第17-19页
    1.3 研究目的和内容第19-21页
        1.3.1 研究目的第19页
        1.3.2 研究内容第19-21页
第二章 试验设备与研究方法第21-27页
    2.1 试验设备第21-24页
        2.1.1 CCD相机及滤光片第21-22页
        2.1.2 SPAD-502叶绿素计第22-23页
        2.1.3 校准板第23-24页
    2.2 研究方法与理论基础第24-27页
        2.2.1 植被指数第24-26页
        2.2.2 图像灰度化第26-27页
第三章 图像处理第27-35页
    3.1 作物叶片的叶绿数含量与叶片反射率第27-29页
    3.2 作物叶片反射率与作物氮素水平第29-31页
    3.3 作物冠层图像的采集与分割第31-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 作物冠层SPAD值的测量第35-52页
    4.1 作物冠层的反射率计算第35-45页
        4.1.1 校准板动态标定第35-41页
        4.1.2 作物冠层反射率的测量第41-45页
    4.2 作物冠层的反射率与SPAD值第45-50页
    4.3 本章小结第50-52页
第五章 相关硬件和软件开发第52-63页
    5.1 软件开发第52-57页
        5.1.1 图像处理软件设计第52-53页
        5.1.2 图像处理软件使用说明第53-57页
    5.2 硬件开发第57-62页
        5.2.1 硬件设计第57-60页
        5.2.2 壳体设计第60-62页
    5.3 本章小结第62-63页
第六章 结论与展望第63-65页
    6.1 结论第63-64页
    6.2 展望第64-65页
参考文献第65-70页
作者简介第70-71页
附录第71-82页
    软件源代码第71-82页

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