基于触觉信息的果蔬表面特性识别研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·PVDF压电薄膜触觉传感器的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·PVDF压电薄膜触觉传感器的国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·PVDF压电薄膜触觉传感器的国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容和方法 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| 参考文献 | 第16-18页 |
| 第二章 PVDF压电薄膜特性研究及触觉传感器制作 | 第18-35页 |
| ·PVDF压电薄膜概述 | 第18-20页 |
| ·PVDF薄膜结构 | 第18页 |
| ·PVDF压电效应 | 第18-19页 |
| ·压电方程 | 第19-20页 |
| ·PVDF压电薄膜的特性 | 第20-21页 |
| ·PVDF触觉传感器原理 | 第21-23页 |
| ·触觉传感器的力学分析 | 第23-27页 |
| ·触觉传感器的制作 | 第27-32页 |
| ·本章小结 | 第32页 |
| 参考文献 | 第32-35页 |
| 第三章 机器人触觉信息检测系统 | 第35-51页 |
| ·触觉信息检测系统硬件平台 | 第35-43页 |
| ·触觉信息检测系统软件系统 | 第43-48页 |
| ·实验方案 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 第四章 数字信号的特征提取与分类 | 第51-84页 |
| ·特征提取与评价 | 第51-59页 |
| ·分类识别 | 第59-71页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第59-69页 |
| ·BP神经网络 | 第69页 |
| ·决策树 | 第69-71页 |
| ·分类结果与分析 | 第71页 |
| ·特征选择 | 第71-82页 |
| 本章小结 | 第82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 第五章 结论与展望 | 第84-86页 |
| ·研究工作总结 | 第84页 |
| ·主要创新点 | 第84-85页 |
| ·展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第87-88页 |
| 附录 | 第88-92页 |
