| 致谢 | 第7-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 插图清单 | 第13-16页 |
| 表格清单 | 第16-17页 |
| 符号列表 | 第17-18页 |
| 目录 | 第18-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-35页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第20-22页 |
| 1.1.1 我国水果产业概况 | 第20页 |
| 1.1.2 基于机器视觉技术的水果品质检测 | 第20-21页 |
| 1.1.3 基于机器视觉技术的水果缺陷检测 | 第21-22页 |
| 1.2 激光散斑技术研究现状 | 第22-31页 |
| 1.2.1 激光散斑技术在农业领域应用的起源 | 第23-24页 |
| 1.2.2 激光散斑技术在种子活性检测方面的应用 | 第24-25页 |
| 1.2.3 激光散斑技术在水果品质检测方面的应用 | 第25-28页 |
| 1.2.4 激光散斑技术近年来在其他方面的研究进展 | 第28-31页 |
| 1.3 本文主要研究内容与技术路线 | 第31-33页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第31页 |
| 1.3.2 本文各章节内容安排 | 第31-33页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第33页 |
| 1.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第二章 激光散斑实验平台构建 | 第35-47页 |
| 2.1 引言 | 第35页 |
| 2.2 需求分析与系统总体设计 | 第35-36页 |
| 2.3 激光散斑硬件系统搭建 | 第36-38页 |
| 2.3.1 相机与镜头选择 | 第36-37页 |
| 2.3.2 其他硬件选择 | 第37-38页 |
| 2.4 激光散斑软件系统构建 | 第38-46页 |
| 2.4.1 需求分析与开发环境 | 第38页 |
| 2.4.2 激光散斑图像采集模块 | 第38-43页 |
| 2.4.3 激光散斑图像处理模块 | 第43-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 激光散斑图像处理方法 | 第47-61页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 激光散斑原理 | 第47-49页 |
| 3.2.1 激光散斑成像原理 | 第47-49页 |
| 3.2.2 动态激光散斑 | 第49页 |
| 3.3 激光散斑处理方法 | 第49-59页 |
| 3.3.1 空间对比分析方法 | 第50-51页 |
| 3.3.2 时间对比分析方法 | 第51-52页 |
| 3.3.3 时间序列散斑图像(THSP) | 第52-53页 |
| 3.3.4 惯性矩分析(IM) | 第53-55页 |
| 3.3.5 Fujii方法 | 第55-56页 |
| 3.3.6 WGD方法 | 第56-57页 |
| 3.3.7 灰度共生矩阵方法(GLCM) | 第57-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于Fujii/WGD及GLCM的梨缺陷与花萼/果梗的识别 | 第61-79页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 激光散斑图像采集 | 第61-62页 |
| 4.3 图像处理 | 第62-64页 |
| 4.4 特征量提取与选择 | 第64-69页 |
| 4.5 依据特征的分类结果 | 第69-73页 |
| 4.5.1 单一特征量分类 | 第69页 |
| 4.5.2 多特征量结合分类测试 | 第69-70页 |
| 4.5.3 特征量两两结合分类结果 | 第70-73页 |
| 4.5.4 误判结果分析 | 第73页 |
| 4.6 不同ROI大小对识别的影响 | 第73-78页 |
| 4.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于THSP及IM的梨缺陷和果梗/花萼的识别 | 第79-85页 |
| 5.1 引言 | 第79页 |
| 5.2 THSP构建 | 第79-80页 |
| 5.3 THSP的共生矩阵 | 第80-81页 |
| 5.4 IM计算和识别效果讨论 | 第81-83页 |
| 5.5 THSP方法与Fujii/WGD方法比较分析 | 第83-84页 |
| 5.5.1 时间消耗比较 | 第83-84页 |
| 5.5.2 分类效果比较 | 第84页 |
| 5.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 研究结论 | 第85-86页 |
| 6.1.1 搭建激光散斑实验平台 | 第85页 |
| 6.1.2 采用Fujii/WGD及GLCM方法对梨缺陷与花萼/果梗进行识别 | 第85-86页 |
| 6.1.3 采用THSP共生矩阵惯性矩的方法识别梨缺陷和果梗/花萼 | 第86页 |
| 6.2 展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-94页 |
| 作者简历 | 第94页 |
