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基于机器视觉的苹果果梗/花萼与缺陷识别

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基于机器视觉的苹果果梗/花萼与缺陷识别
论文目录
 
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
第1章 文献综述第11-21页
  1.1 研究背景第11页
  1.2 苹果分级的国内外研究现状第11-14页
  1.3 苹果表面缺陷识别的国内外研究现状第14-21页
第2章 绪论第21-25页
  2.1 研究目的及意义第21页
  2.2 主要研究内容第21-22页
  2.3 研究技术路线第22-25页
第3章 构建苹果表面缺陷检测系统第25-31页
  3.1 机器视觉系统的基本组成第25页
  3.2 相机的选型第25-26页
  3.3 镜头的选型第26-27页
  3.4 光源选型及照明方式设计第27-29页
    3.4.1 光源选取第27-28页
    3.4.2 光源颜色、形状及尺寸第28页
    3.4.3 照明方式设计第28-29页
  3.5 计算机及图像处理软件第29页
  3.6 本章小结第29-31页
第4章 苹果图像预处理第31-39页
  4.1 颜色模型空间选择第31-34页
    4.1.1 RGB模型第31-32页
    4.1.2 HSI模型第32-33页
    4.1.3 RGB到HSI颜色空间转换第33-34页
  4.2 苹果图像滤波第34-37页
    4.2.1 邻域平均法第34-35页
    4.2.2 中值滤波第35-37页
  4.3 本章小结第37-39页
第5章 苹果图像目标区域分割第39-47页
  5.1 图像分割第39-41页
    5.1.1 直方图阈值分割第39-40页
    5.1.2 Otsu阈值分割第40-41页
  5.2 边缘检测算法第41-43页
  5.3 提取目标区域第43-46页
    5.3.1 苹果边缘提取及去除第43-44页
    5.3.2 提取单个目标区域第44页
    5.3.3 提取目标彩色图像第44-46页
  5.4 本章小结第46-47页
第6章 苹果目标区域特征提取第47-51页
  6.1 颜色特征提取第47页
  6.2 纹理特征提取第47-49页
    6.2.1 灰度共生矩阵的原理第47-48页
    6.2.2 纹理特征参数第48-49页
    6.2.3 特征提取第49页
  6.3 形状特征的提取第49页
  6.4 本章小结第49-51页
第7章 分类器设计与识别结果第51-63页
  7.1 样本数据库建立第51-52页
  7.2 KNN分类器第52-53页
    7.2.1 KNN分类器的概念第52-53页
    7.2.2 KNN分类器识别结果第53页
  7.3 BP神经网络第53-55页
    7.3.1 BP神经网络的基本概念第53-54页
    7.3.2 BP神经网络分类器设计第54-55页
    7.3.3 BP神经网络的训练及识别第55页
  7.4 AdaBoost分类器第55-57页
    7.4.1 AdaBoost的基本概念第55-56页
    7.4.2 AdaBoost分类器算法第56-57页
    7.4.3 AdaBoost分类器识别结果第57页
  7.5 支持向量机第57-61页
    7.5.1 支持向量机分类第57-60页
    7.5.2 支持向量机分类实现过程第60页
    7.5.3 支持向量机识别结果第60-61页
  7.6 本章小结第61-63页
第8章 苹果果梗、花萼及缺陷识别算法优化第63-67页
  8.1 苹果果梗、花萼及缺陷识别算法第63-64页
  8.2 基于决策树优化的苹果表面缺陷检测算法第64-65页
  8.3 本章小结第65-67页
第9章 结论与展望第67-69页
  9.1 结论第67页
  9.2 展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
攻读学位期间发表论文及参加课题一览表第75页

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