| 中文摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 玉米种子纯度鉴定的现行方法 | 第13-15页 |
| 1.2.1 田间鉴定 | 第13页 |
| 1.2.2 室内鉴定 | 第13-15页 |
| 1.2.3 种植鉴定 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状和发展趋势 | 第15-21页 |
| 1.3.1 玉米种子纯度识别算法的国外研究现状和发展趋势 | 第15-18页 |
| 1.3.2 玉米种子纯度识别算法的国内研究现状和发展趋势 | 第18-20页 |
| 1.3.3 研究现状分析 | 第20-21页 |
| 1.4 课题研究的目的和意义 | 第21-22页 |
| 1.5 课题来源以及研究主要内容 | 第22-23页 |
| 1.6 课题研究方法与技术路线 | 第23-25页 |
| 第二章 便携式动态玉米种子纯度识别仪的研制 | 第25-34页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 仪器结构设计及工作原理 | 第26-28页 |
| 2.3 玉米种子传输系统和控制系统设计 | 第28-30页 |
| 2.4 光照系统设计 | 第30-31页 |
| 2.5 图像采集装置设计 | 第31-32页 |
| 2.6 玉米种子图像研究样本采集 | 第32-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 玉米种子图像预处理 | 第34-43页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 玉米种子图像自适应增强处理 | 第34-41页 |
| 3.3 玉米种子图像多区域分割提取 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 玉米种子多区域色彩特征提取及优化 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 玉米种子色彩模型分析 | 第44-47页 |
| 4.2.1 玉米种子RGB色彩模型 | 第44-45页 |
| 4.2.2 玉米种子HSI色彩模型 | 第45-46页 |
| 4.2.3 玉米种子Lab色彩模型 | 第46-47页 |
| 4.3 玉米种子多区域RGB、HSI、Lab色彩参数提取 | 第47-49页 |
| 4.4 玉米种子图像色彩特征优化选择 | 第49-55页 |
| 4.4.1 玉米种子图像色彩特征初步优化 | 第49-52页 |
| 4.4.2 玉米种子图像色彩细节特征小波分解优化 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于多聚类概率模型的玉米种子纯度快速识别算法 | 第57-106页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 聚类识别方法论证及确定 | 第57-64页 |
| 5.2.1 有监督机制分类 | 第57-58页 |
| 5.2.2 无监督机制分类 | 第58-64页 |
| 5.3 基于划分聚类方法-K-means聚类识别玉米种子纯度 | 第64-73页 |
| 5.3.1 基于划分聚类方法-K-means聚类模型设计 | 第64-65页 |
| 5.3.2 基于划分聚类方法-K-means聚类模型效果分析 | 第65-73页 |
| 5.4 基于模型聚类方法-自组织映射神经网络(SOM)聚类识别玉米种子纯度 | 第73-87页 |
| 5.4.1 基于模型聚类方法-自组织映射神经网络(SOM)聚类模型设计 | 第74-75页 |
| 5.4.2 基于模型聚类方法-自组织映射神经网络(SOM)聚类效果分析 | 第75-87页 |
| 5.5 基于层次聚类法-两步聚类法识别玉米种子纯度 | 第87-99页 |
| 5.5.1 基于层次聚类法-两步聚类模型设计 | 第88-89页 |
| 5.5.2 基于层次聚类法-两步聚类效果分析 | 第89-99页 |
| 5.6 三种聚类模型聚类效果总结 | 第99-101页 |
| 5.7 基于多聚类概率模型的聚类结果综合评价 | 第101-105页 |
| 5.8 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 玉米种子纯度识别仪识别方法试验与验证 | 第106-112页 |
| 6.1 引言 | 第106页 |
| 6.2 纯度识别软件设计 | 第106-109页 |
| 6.2.1 聚类数据预处理 | 第106-108页 |
| 6.2.2 聚类数据预处理试验及分析 | 第108-109页 |
| 6.3 纯度识别试验与验证 | 第109-110页 |
| 6.3.1 试验与验证样本的选取 | 第109-110页 |
| 6.3.2 试验与验证结果 | 第110页 |
| 6.4 小结 | 第110-112页 |
| 第七章 结论与展望 | 第112-116页 |
| 7.1 论文工作结论 | 第112-113页 |
| 7.2 研究创新点 | 第113-114页 |
| 7.3 工作展望 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 攻读学位期间主要成果 | 第126-128页 |
| 1.发表论文 | 第126页 |
| 2.授权专利 | 第126-127页 |
| 3.主持与参与项目 | 第127-128页 |
| 附录 | 第128-133页 |
