基于单目多视角机器视觉的珍珠分级技术研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 机器视觉在农业工程领域的发展现状 | 第12-14页 |
1.2.2 机器视觉在珍珠分级领域的研究现状 | 第14-15页 |
1.2.3 珍珠检测研究中的技术难点 | 第15-16页 |
1.3 本文的主要工作 | 第16页 |
1.4 论文的章节安排 | 第16-18页 |
1.5 本章小结 | 第18-19页 |
第2章 珍珠分级系统总体设计 | 第19-27页 |
2.1 引言 | 第19-20页 |
2.2 珍珠分级系统总体架构设计 | 第20页 |
2.3 珍珠分级系统硬件设计 | 第20-24页 |
2.3.1 单目多视角视觉检测装置构成 | 第20-21页 |
2.3.2 斗型镜腔的设计 | 第21-22页 |
2.3.3 照明光源设计 | 第22-24页 |
2.4 珍珠分级系统软件设计 | 第24-26页 |
2.4.1 软件总体架构设计 | 第24-25页 |
2.4.2 主要功能模块介绍 | 第25-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 珍珠图像预处理 | 第27-42页 |
3.1 引言 | 第27页 |
3.2 图像分割与珍珠定位 | 第27-32页 |
3.2.1 常用的阈值分割方法 | 第27-30页 |
3.2.2 珍珠定位 | 第30-31页 |
3.2.3 珍珠定位实验研究 | 第31-32页 |
3.3 珍珠图像滤波 | 第32-34页 |
3.3.1 常用的空域图像滤波算法 | 第32-33页 |
3.3.2 珍珠图像滤波的实验研究 | 第33-34页 |
3.4 边缘检测 | 第34-40页 |
3.4.1 基于微分算子的边缘检测 | 第34-36页 |
3.4.2 LOG边缘检测算子 | 第36-37页 |
3.4.3 Canny边缘检测算子 | 第37-38页 |
3.4.4 本文采用的边缘检测算子及实验研究 | 第38-40页 |
3.5 本章小结 | 第40-42页 |
第4章 多视角珍珠图像拼接 | 第42-50页 |
4.1 引言 | 第42页 |
4.2 图像拼接方法概述 | 第42-44页 |
4.2.1 图像配准的一般方法 | 第42-43页 |
4.2.2 图像融合的一般方法 | 第43-44页 |
4.3 基于动态线性加权的图像拼接算法 | 第44-49页 |
4.3.1 基于特征的图像配准 | 第44-46页 |
4.3.2 基于动态线性加权的图像融合 | 第46-48页 |
4.3.3 图像拼接实验研究 | 第48-49页 |
4.4 本章小结 | 第49-50页 |
第5章 珍珠分级指标检测 | 第50-70页 |
5.1 引言 | 第50页 |
5.2 颜色光泽度检测 | 第50-61页 |
5.2.1 常用颜色模型 | 第50-52页 |
5.2.2 珍珠颜色光泽度检测原理 | 第52-53页 |
5.2.3 基于HSI模型的珍珠颜色检测算法 | 第53-57页 |
5.2.4 基于HSI模型的珍珠光泽度检测算法 | 第57-59页 |
5.2.5 颜色光泽度实验研究 | 第59-61页 |
5.3 大小形状检测 | 第61-66页 |
5.3.1 大小形状检测原理 | 第61-63页 |
5.3.2 大小形状实验研究 | 第63-66页 |
5.4 光洁度检测 | 第66-69页 |
5.4.1 基于LOG算子的珍珠光洁度检测算法 | 第66-67页 |
5.4.2 光洁度检测实验研究 | 第67-69页 |
5.5 本章小结 | 第69-70页 |
第6章 珍珠分级系统实现 | 第70-76页 |
6.1 引言 | 第70页 |
6.2 系统开发环境及其相关技术的介绍 | 第70-71页 |
6.3 主要模块实现 | 第71-73页 |
6.3.1 图像预处理模块 | 第71页 |
6.3.2 珍珠图像拼接模块 | 第71-72页 |
6.3.3 珍珠颜色、光泽度检测模块 | 第72页 |
6.3.4 珍珠大小、形状检测模块 | 第72-73页 |
6.3.5 珍珠光洁度检测模块 | 第73页 |
6.4 珍珠分级系统界面介绍 | 第73-75页 |
6.5 本章小结 | 第75-76页 |
第7章 总结与展望 | 第76-79页 |
7.1 总结 | 第76-77页 |
7.2 展望 | 第77-79页 |
参考 文献 | 第79-82页 |
致谢 | 第82-83页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第83页 |