基于机器视觉的苹果分级方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 机器视觉技术 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 机器视觉在农产品检测中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机器视觉技术在苹果检测中的应用现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 苹果的分级装置及机器视觉系统 | 第17-27页 |
| 2.1 前言 | 第17页 |
| 2.2 机械式大小分级技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 变间距螺杆分级机 | 第17-18页 |
| 2.2.2 双辊式分级机 | 第18-19页 |
| 2.2.3 有孔带式分级机 | 第19页 |
| 2.3 基于机器视觉的苹果大小分级技术 | 第19-26页 |
| 2.3.1 输送装置 | 第20-22页 |
| 2.3.2 图像采集系统 | 第22-24页 |
| 2.3.3 照明系统及图像背景选择 | 第24-26页 |
| 2.4 试验方法 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 苹果图像采集与预处理 | 第27-34页 |
| 3.1 系统标定参数 | 第27页 |
| 3.2 图像预处理 | 第27-33页 |
| 3.2.1 图像分割 | 第28-30页 |
| 3.2.1.1 阈值分割法 | 第28-29页 |
| 3.2.1.2 苹果图像分割结果分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 图像平滑化处理 | 第30-31页 |
| 3.2.2.1 中值滤波法 | 第30-31页 |
| 3.2.2.2 苹果图像平滑处理结果比较分析 | 第31页 |
| 3.2.3 边缘检测 | 第31-33页 |
| 3.2.3.1 Sobel边缘检测算子 | 第32页 |
| 3.2.3.2 边缘检测结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 外部缺陷检测 | 第34-45页 |
| 4.1 基于颜色特征的外部缺陷检测 | 第34-41页 |
| 4.1.1 颜色模型的选择 | 第34-37页 |
| 4.1.2 外部缺陷颜色特征分析 | 第37-40页 |
| 4.1.3 基于颜色特征的外部缺陷分割 | 第40-41页 |
| 4.2 基于SUSAN算子的外部缺陷分割 | 第41-44页 |
| 4.2.1 SUSAN算子的原理 | 第41-43页 |
| 4.2.2 基于SUSAN算子的缺陷分割 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 苹果的大小分级研究 | 第45-60页 |
| 5.1 苹果大小识别方法 | 第45-46页 |
| 5.2 最小外接圆直径分级方法 | 第46-53页 |
| 5.2.1 最小外接圆边缘提取 | 第47-48页 |
| 5.2.2 最小外接圆的圆心确定 | 第48-49页 |
| 5.2.3 最小外接圆的直径确定 | 第49-50页 |
| 5.2.4 近似果径面的确定 | 第50-51页 |
| 5.2.5 果径的检测 | 第51-53页 |
| 5.3 苹果分级试验结果与分析 | 第53-59页 |
| 5.3.1 苹果分级标准 | 第53-54页 |
| 5.3.2 系统的试验检测与分析 | 第54-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
