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黄瓜采摘机器人视觉关键技术及系统研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·论文研究背景第12页
   ·采摘机器人研究现状及分析第12-17页
     ·黄瓜采摘机器人第13-14页
     ·其他果蔬采摘机器人第14-17页
   ·黄瓜采摘机器人视觉系统研究现状第17-19页
     ·黄瓜识别第17-18页
     ·黄瓜目标定位第18-19页
     ·存在的问题第19页
   ·研究内容及研究意义第19-22页
     ·研究内容第19-20页
     ·研究意义第20-22页
第2章 基于颜色特征的黄瓜图像分割第22-32页
   ·黄瓜图像的颜色特征第22-25页
     ·彩色模型第22-23页
     ·黄瓜颜色特征第23-25页
   ·黄瓜图像分割第25-30页
     ·图像增强第26-27页
     ·阈值分割第27-28页
     ·形态学运算第28-29页
     ·区域标记第29-30页
   ·本章小结第30-32页
第3章 黄瓜形状的表示和描述第32-60页
   ·模板匹配-利用黄瓜形状特征第32-33页
   ·黄瓜边界提取第33-36页
   ·形状的表示第36-37页
     ·链码第36-37页
     ·标记图第37页
     ·骨架第37页
   ·形状的描述第37-44页
     ·简单的边界描述子第38页
     ·傅里叶描述子第38-41页
     ·不变矩第41-44页
   ·椭圆傅里叶第44-57页
     ·链码的傅里叶系数第44-47页
     ·误差分析和特性研究第47-50页
     ·椭圆傅里叶系数归一化及重建第50-57页
   ·描述子比较与分析第57-58页
   ·本章小结第58-60页
第4章 黄瓜果实的模板匹配与特征提取第60-80页
   ·模板匹配算法第60-66页
     ·模板匹配分类第60-61页
     ·基于灰度相关的模板匹配第61-62页
     ·传统匹配算法及实验第62-66页
   ·黄瓜模板库的生成第66-70页
     ·尺度变换第66-67页
     ·角度变换第67-68页
     ·黄瓜模板库生成第68-70页
   ·基于模板库的多模板匹配第70-76页
     ·匹配算法和流程第70-72页
     ·匹配实验与分析第72-76页
   ·黄瓜图像特征提取第76-77页
   ·本章小结第77-80页
第5章 双目立体视觉与特征点定位第80-98页
   ·立体视觉测量方法第80-86页
     ·坐标系统及坐标系变换关系第81-84页
     ·摄像机模型第84-86页
   ·双目立体视觉第86-90页
     ·双目视觉原理第86-87页
     ·双目视觉数学模型第87-89页
     ·双目视觉中的对应点匹配第89-90页
     ·内外参数确定—摄像机标定第90页
   ·标定实验和定位实验第90-97页
     ·标定实验与结果第90-93页
     ·定位实验与结果第93-97页
   ·本章小结第97-98页
第6章 机器人视觉系统和实验平台第98-104页
   ·MT-R机器人平台第98-99页
   ·MT-R机器人视觉系统硬件平台第99-100页
   ·机器人视觉系统软件系统第100-103页
   ·本章小结第103-104页
第7章 总结与展望第104-106页
   ·课题研究总结第104-105页
   ·创新点第105页
   ·对今后研究的建议和展望第105-106页
参考文献第106-112页
致谢第112-113页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第113页

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