| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 1 绪论 | 第15-27页 |
| ·玉米在国民经济中地位与作用 | 第15-17页 |
| ·研究目的与意义 | 第17-18页 |
| ·基于机器视觉的玉米种子损伤研究现状 | 第18-24页 |
| ·计算机视觉技术 | 第18页 |
| ·计算机视觉技术在农业工程领域的应用 | 第18-19页 |
| ·国外研究现状 | 第19-22页 |
| ·国内研究现状 | 第22-24页 |
| ·玉米种子损伤检测方法的研究 | 第24-25页 |
| ·研究内容与方法 | 第25-27页 |
| 2 玉米种子内部机械裂纹对其发芽影响的机理研究 | 第27-47页 |
| ·试验材料与设备 | 第27-28页 |
| ·试验材料 | 第27页 |
| ·试验设备 | 第27-28页 |
| ·试验方法 | 第28页 |
| ·样品制备 | 第28页 |
| ·发芽试验 | 第28页 |
| ·数据分析 | 第28页 |
| ·结果分析与讨论 | 第28-45页 |
| ·玉米品种对种子千粒重的影响 | 第28-30页 |
| ·内部机械裂纹对玉米种子发芽的影响 | 第30-34页 |
| ·发芽弱玉米种子的内部损伤分析 | 第34-35页 |
| ·未发芽玉米种子内部损伤 | 第35页 |
| ·内部机械裂纹对玉米种子发育的影响 | 第35-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 3 玉米种子内部机械裂纹的显微结构研究 | 第47-62页 |
| ·试验材料与设备 | 第47-48页 |
| ·试验材料 | 第47页 |
| ·试验设备 | 第47-48页 |
| ·试验方法 | 第48-49页 |
| ·机械裂纹分类及可视部位裂纹率计算 | 第48页 |
| ·玉米种子剖面机械裂纹观测 | 第48页 |
| ·机械裂纹长度的测定 | 第48页 |
| ·机械裂纹在玉米种子内部的扩展 | 第48页 |
| ·数据分析 | 第48-49页 |
| ·结果与分析 | 第49-61页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹的外部观测 | 第49-54页 |
| ·玉米种子机械裂纹的内部观测 | 第54-55页 |
| ·内部机械裂纹长度的测定 | 第55-58页 |
| ·机械裂纹在玉米种子内部的扩展 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 4 玉米种子内部机械裂纹生成与扩展机理 | 第62-74页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹产生机理 | 第62-68页 |
| ·裂纹沿晶扩展 | 第62-65页 |
| ·裂纹穿晶扩展 | 第65-68页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹扩展过程分析 | 第68-71页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹扩展速率分形分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 玉米种子内部机械裂纹扩展过程模拟及其动力学分析 | 第74-84页 |
| ·内部机械裂纹分形维数计算 | 第74-76页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹分形模型 | 第76-79页 |
| ·裂纹沿晶脆性断裂模型 | 第76页 |
| ·裂纹穿晶脆性断裂模型 | 第76-77页 |
| ·耦合脆性断裂模型 | 第77-78页 |
| ·分叉脆性断裂模型 | 第78-79页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹模拟 | 第79-80页 |
| ·玉米种子内部机械裂纹扩展的动力学分析 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 6 基于数据融合的玉米种子内部机械裂纹图像去噪方法 | 第84-95页 |
| ·图像模糊原因 | 第84-85页 |
| ·去噪原理 | 第85-87页 |
| ·数学形态学滤波 | 第85页 |
| ·维纳滤波 | 第85-86页 |
| ·数据融合去噪原理 | 第86-87页 |
| ·评价指标 | 第87-88页 |
| ·结果与分析 | 第88-94页 |
| ·图像分解并去噪 | 第88-92页 |
| ·玉米种子机械裂纹图像噪声去除 | 第92-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 7 基于分数阶微分的玉米种子图像边缘检测 | 第95-104页 |
| ·分数阶微分处理图像的分析 | 第96-98页 |
| ·图像分数阶微分特性的视觉模型分析 | 第98页 |
| ·新模型的建立 | 第98-101页 |
| ·评价指标 | 第101页 |
| ·结果与分析 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 8 基于偏微分方程的粘连玉米种子图像分割方法 | 第104-111页 |
| ·试验材料及设备 | 第104页 |
| ·粘连图像分割方法 | 第104-110页 |
| ·图像的预处理 | 第105-106页 |
| ·欧氏距离变换 | 第106页 |
| ·主动轮廓模型 | 第106-110页 |
| ·结果与分析 | 第110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 9 基于图像融合技术的玉米种子内部机械裂纹检测 | 第111-118页 |
| ·检测原理与装置 | 第111-113页 |
| ·检测原理 | 第112页 |
| ·检测装置和方法 | 第112-113页 |
| ·裂纹检测原理及方案 | 第113页 |
| ·玉米种子内部裂纹检测方法 | 第113-115页 |
| ·基于 Sobel 算子的裂纹检测 | 第113-114页 |
| ·数学形态学边缘检测 | 第114-115页 |
| ·边缘信息融合 | 第115页 |
| ·评价指标 | 第115-116页 |
| ·结果与分析 | 第116-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 10 玉米种子内部机械裂纹识别 | 第118-135页 |
| ·基于冠部冲击面积的机械裂纹识别 | 第118-121页 |
| ·基于分形维数的机械裂纹识别 | 第121-124页 |
| ·基于裂纹长度的裂纹种子判断 | 第124-126页 |
| ·基于裂纹数量的机械裂纹类型判断 | 第126-129页 |
| ·基于小波神经网络的机械裂纹识别 | 第129-133页 |
| ·小波理论 | 第129页 |
| ·BP 神经网络 | 第129-130页 |
| ·小波神经网络 | 第130-133页 |
| ·机械裂纹识别算法比较 | 第133-134页 |
| ·本章小结 | 第134-135页 |
| 11 结论与建议 | 第135-138页 |
| ·结论 | 第135-137页 |
| ·建议 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
| 攻读博士期间发表学术论文 | 第150-151页 |