| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 瓜果成熟度无损检测技术研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 力学电学特性检测 | 第12页 |
| 1.2.2 机器视觉检测 | 第12-13页 |
| 1.2.3 光谱检测 | 第13-14页 |
| 1.2.4 电子鼻电子舌检测 | 第14-15页 |
| 1.3 存在问题与发展趋势 | 第15页 |
| 1.3.1 存在问题 | 第15页 |
| 1.3.2 发展趋势 | 第15页 |
| 1.4 研究内容、研究目标与技术路线 | 第15-17页 |
| 1.4.1 总体研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究目标 | 第16页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 实验样品准备及DSP硬件平台系统搭建 | 第18-25页 |
| 2.1 试验样品准备 | 第18-20页 |
| 2.1.1 试验样品采集 | 第18页 |
| 2.1.2 试验样品预处理 | 第18-19页 |
| 2.1.3 采集系统 | 第19-20页 |
| 2.2 DSP硬件平台 | 第20-24页 |
| 2.2.1 DSP芯片概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 SSD-DM642 DSP芯片 | 第21-23页 |
| 2.2.3 摄像机、镜头与显示器 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于颜色与纹理特征提取的哈密瓜成熟度检测算法研究 | 第25-47页 |
| 3.1 哈密瓜图像预处理 | 第25-29页 |
| 3.1.1 图像去噪 | 第25-26页 |
| 3.1.2 背景分割 | 第26-29页 |
| 3.2 颜色特征提取及分析方法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 颜色模型的确定 | 第29-31页 |
| 3.2.2 颜色空间特征提取 | 第31-32页 |
| 3.2.3 图像特征参数与成熟度的相关性分析 | 第32-33页 |
| 3.2.4 颜色特征分析 | 第33-36页 |
| 3.3 纹理特征提取及分析 | 第36-41页 |
| 3.3.1 纹理提取 | 第36-38页 |
| 3.3.2 纹理特征参数提取 | 第38-39页 |
| 3.3.3 纹理特征参数分析 | 第39-41页 |
| 3.4 基于SVM的哈密瓜分级判别分析 | 第41-46页 |
| 3.4.1 SVM简介 | 第41-44页 |
| 3.4.2 建立分级模型 | 第44-46页 |
| 3.5 结论 | 第46-47页 |
| 第四章 基于DSP的哈密瓜成熟度实时视频图像处理系统设计 | 第47-62页 |
| 4.1 基于DSP的哈密瓜成熟度实时视频图像处理系统总体方案 | 第47-48页 |
| 4.1.1 系统结构 | 第47页 |
| 4.1.2 系统工作流程 | 第47-48页 |
| 4.2 系统硬件组成 | 第48-50页 |
| 4.2.1 SSD-DM642存储器空间映射 | 第48-49页 |
| 4.2.2 EDMA控制器 | 第49-50页 |
| 4.3 DSP软件开发环境TI CCS概述 | 第50-52页 |
| 4.4 实验原理 | 第52-53页 |
| 4.4.1 视频编码 | 第52-53页 |
| 4.4.2 数字图像处理系统的基本模块 | 第53页 |
| 4.5 外部算法软件编程 | 第53-57页 |
| 4.5.1 视频口FIFO | 第53-54页 |
| 4.5.2 设置IIC结构 | 第54页 |
| 4.5.3 参数地址设定 | 第54页 |
| 4.5.4 中断 | 第54-55页 |
| 4.5.5 视频采集、存储、显示 | 第55-57页 |
| 4.6 哈密瓜分级检测算法研究 | 第57-60页 |
| 4.7 结果验证及分析 | 第60页 |
| 4.8 程序烧写与固化 | 第60-61页 |
| 4.9 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 结论 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
| 石河子大学硕士研究生学位论文导师评阅表 | 第70页 |
