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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

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