| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·稻谷种子生物学特性概述 | 第10-11页 |
| ·国内外研究状况综述 | 第11-16页 |
| ·基于机器视觉技术实现农产品识别与分类的研究状况 | 第12-13页 |
| ·利用颜色特征信息实现种子识别与分类的研究状况 | 第13-14页 |
| ·利用形状特征信息实现种子识别与分类的研究状况 | 第14-16页 |
| ·研究目标与技术路线 | 第16-18页 |
| ·课题研究的目标 | 第16页 |
| ·课题研究的内容 | 第16-17页 |
| ·课题研究的技术路线 | 第17-18页 |
| 第2章 实验装置与图像采集 | 第18-23页 |
| ·机器视觉概述 | 第18-19页 |
| ·机器视觉系统组成 | 第19-21页 |
| ·光源与光箱 | 第19页 |
| ·数码相机 | 第19-20页 |
| ·计算机及软件应用系统 | 第20-21页 |
| ·实验样品与图像采集 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 稻谷种子图像预处理 | 第23-34页 |
| ·数字图像处理概述 | 第23-24页 |
| ·稻谷种子图像的预处理 | 第24-33页 |
| ·灰度化 | 第24-25页 |
| ·图像增强 | 第25-27页 |
| ·图像分割 | 第27-29页 |
| ·数学形态学去噪 | 第29-30页 |
| ·边缘检测 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 稻谷种子特征参数的提取与分析 | 第34-46页 |
| ·稻谷种子特征参数的提取 | 第34-40页 |
| ·稻谷种子区域的面积 | 第34-35页 |
| ·稻谷种子区域的质心 | 第35页 |
| ·稻谷种子的周长 | 第35页 |
| ·稻谷种子的最大、最小半径以及半径比 | 第35-36页 |
| ·稻谷种子的长、短轴系列参数以及长宽比 | 第36-40页 |
| ·稻谷种子的圆形度 | 第40页 |
| ·稻谷种子特征参数的分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于 BAYES判别法的稻谷种子品种识别 | 第46-57页 |
| ·BAYES判别法简介 | 第46-49页 |
| ·Bayes判别法的原理 | 第46-47页 |
| ·Bayes判别的任务 | 第47页 |
| ·在 SAS软件中编程建立 Bayes判别模型 | 第47-48页 |
| ·Bayes判别法判别效果的检验 | 第48-49页 |
| ·籼稻、糯稻、粳稻三大类识别 | 第49-52页 |
| ·籼稻、糯稻、粳稻大类模型的建立 | 第49-50页 |
| ·大类模型判别效果的检验 | 第50-52页 |
| ·九个具体品种的识别 | 第52-55页 |
| ·九个具体稻种品种模型的建立 | 第52-53页 |
| ·品种模型判别效果的检验 | 第53-55页 |
| ·模型验证 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 稻谷种子特征提取与品种识别软件系统的设计与实现 | 第57-68页 |
| ·系统的设计平台 | 第57-58页 |
| ·系统的功能概述 | 第58-59页 |
| ·系统数据库的设计与实现 | 第59-61页 |
| ·系统主要模块的实现 | 第61-66页 |
| ·图像预处理模块的实现 | 第61-63页 |
| ·图像特征提取与存储模块的实现 | 第63-64页 |
| ·品种识别模块的实现 | 第64-65页 |
| ·稻种信息查询模块的实现 | 第65-66页 |
| ·软件系统功能测试 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第7章 结论与讨论 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·讨论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75-81页 |