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基于机器视觉的滴灌带孔位在线检测算法研究

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基于机器视觉的滴灌带孔位在线检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-17页
变量注释表第17-19页
1 绪论第19-24页
 1.1 研究背景及意义第19-20页
 1.2 研究现状第20-22页
 1.3 课题研究内容第22-24页
2 在线检测系统总体设计第24-37页
 2.1 引言第24页
 2.2 总体方案设计第24-29页
 2.3 硬件选型与安装第29-35页
 2.4 相机标定第35-36页
 2.5 本章小结第36-37页
3 基于LBP与卷积神经网络的孔位辨识算法研究第37-52页
 3.1 引言第37页
 3.2 孔位辨识算法的流程设计第37-38页
 3.3 样本准备第38-39页
 3.4 基于LBP的孔位特征提取算法研究第39-41页
 3.5 基于卷积神经网络的孔位辨识算法研究第41-50页
 3.6 实验结果与分析第50-51页
 3.7 本章小结第51-52页
4 滴灌带ROI边缘强化算法研究第52-66页
 4.1 引言第52页
 4.2 图像预处理第52-56页
 4.3 初步提取滴灌带ROI第56-61页
 4.4 光照泛白区域提取ROI第61-64页
 4.5 图像边缘强化第64-65页
 4.6 本章小结第65-66页
5 滴孔位置测量算法研究第66-78页
 5.1 引言第66页
 5.2 滴孔中心辨识第66-70页
 5.3 滴头前沿边界辨识第70-73页
 5.4 孔位测量算法研究第73-76页
 5.5 试验数据及结果分析第76-77页
 5.6 本章小结第77-78页
6 总结与展望第78-80页
 6.1 总结第78-79页
 6.2 展望第79-80页
参考文献第80-84页
作者简历第84-85页
致谢第85-86页
学位论文数据集第86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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