基于多光谱柑桔检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·本研究的目的与意义 | 第12-14页 |
| ·我国水果生产现状 | 第12-13页 |
| ·现有的分级方法 | 第13页 |
| ·本研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| ·水果检测的国内外发展概况 | 第14-16页 |
| ·计算机视觉技术国内外发展概况 | 第14-15页 |
| ·多光谱图像技术国内外发展概况 | 第15-16页 |
| ·现有技术存在的缺陷和不足 | 第16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 柑桔的光学分析与多光谱光源设计 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·图像的光学基础与原理 | 第18-21页 |
| ·光学的基本性质 | 第18-20页 |
| ·多光谱图像的基本原理 | 第20-21页 |
| ·水果分光反射特性 | 第21-24页 |
| ·受损苹果的红外反射特性 | 第21-22页 |
| ·桃与梨的红外反射特性 | 第22-23页 |
| ·讨论 | 第23-24页 |
| ·多光谱光源设计 | 第24-28页 |
| ·多光谱光源总体设计 | 第24-26页 |
| ·灯体设计 | 第26页 |
| ·光源控制部分设计 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 多光谱图像获取方法研究 | 第29-39页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·图像融合的基本理论 | 第29-32页 |
| ·代数运算 | 第29-30页 |
| ·变换处理 | 第30-32页 |
| ·多光谱图像获取方法研究 | 第32-34页 |
| ·单色光谱图像采集与图像分析 | 第32页 |
| ·多光谱图像采集与图像分析 | 第32-34页 |
| ·柑桔特征光谱分析 | 第34-38页 |
| ·柑桔的识别特征 | 第34-35页 |
| ·柑桔识别特征与光谱关系 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 柑桔预处理算法研究 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·多光谱图像采集系统 | 第39-41页 |
| ·基于多光谱柑桔分级系统结构 | 第39-40页 |
| ·本文主要采用的部件 | 第40-41页 |
| ·图像分割预处理算法研究 | 第41-45页 |
| ·几种常见阂值分割算法 | 第41-43页 |
| ·几种算法分析比较 | 第43-44页 |
| ·柑桔Otsu法分割结果 | 第44-45页 |
| ·边缘检测算法研究 | 第45-48页 |
| ·几种常见的边缘检测算法 | 第45-47页 |
| ·几种方法的分析与比较 | 第47页 |
| ·柑桔边缘检测结果 | 第47-48页 |
| ·水果形心计算 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 柑桔图像识别算法研究 | 第49-64页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·柑桔大小和形状算法研究 | 第49-53页 |
| ·圆形果大小、形状常用的识别算法 | 第49-51页 |
| ·三种方法的比较与分析 | 第51页 |
| ·柑桔大小形状检测结果 | 第51-53页 |
| ·本节小结 | 第53页 |
| ·柑桔缺陷识别方法研究 | 第53-55页 |
| ·水果缺陷识别的几种算法 | 第53页 |
| ·两种方法的比较 | 第53-54页 |
| ·柑桔缺陷检测结果 | 第54-55页 |
| ·本节小结 | 第55页 |
| ·柑桔颜色识别方法研究 | 第55-61页 |
| ·颜色的基本理论 | 第56-57页 |
| ·现有的颜色判断方法 | 第57-58页 |
| ·柑桔颜色检测方法研究 | 第58-60页 |
| ·柑桔颜色检测结果 | 第60-61页 |
| ·本节小结 | 第61页 |
| ·柑桔检测软件实现 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论和展望 | 第64-66页 |
| ·本文主要结论 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
