基于机器视觉的豆荚内部害虫检测技术研究

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基于机器视觉的豆荚内部害虫检测技术研究

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基于机器视觉的豆荚内部害虫检测技术研究

论文目录
摘要	第11-13页
abstract	第13-16页
1 前言	第16-28页
1.1 研究的目的和意义	第16-18页
1.2 农产品品质检测研究动态和趋势	第18-25页
1.2.1 近红外成像检测技术	第18页
1.2.2 高光谱成像检测技术	第18-19页
1.2.3 X射线成像检测技术	第19-20页
1.2.4 核磁共振成像技术	第20-21页
1.2.5 热成像检测技术	第21-22页
1.2.6 可见光成像检测技术	第22-25页
1.3 研究目标、内容和技术路线	第25-28页
1.3.1 课题来源	第25页
1.3.2 研究目标	第25-26页
1.3.3 研究内容	第26页
1.3.4 研究方案和技术路线	第26-28页
2 机器视觉技术与数字图像处理方法	第28-34页
2.1 机器视觉技术	第28-29页
2.2 数字图像处理方法	第29-33页
2.2.1 数字图像处理的一般步骤	第29-31页
2.2.2 彩色图像处理与颜色模型	第31-33页
2.3 本章小结	第33-34页
3 机器视觉平台搭建与实验数据获取	第34-52页
3.1 豆荚样本来源	第34页
3.2 豆荚内部害虫检测方案选择	第34-39页
3.2.1 近红外透射成像方案	第35-37页
3.2.2 软X射线成像方案	第37-38页
3.2.3 可见光透射成像方案	第38-39页
3.3 基于可见光的机器视觉平台搭建	第39-46页
3.3.1 光照系统	第40-42页
3.3.2 数据采集处理系统	第42-46页
3.4 机器视觉平台关键参数优化	第46-49页
3.4.1 光源透射角度	第46-47页
3.4.2 载物介质	第47-48页
3.4.3 光源与载物介质的垂直距离	第48-49页
3.4.4 光源透射环境	第49页
3.5 样本图像采集	第49-50页
3.5.1 相机校对	第49-50页
3.5.2 图像采集方法	第50页
3.6 本章小结	第50-52页
4 豆荚表面虫孔识别方法研究	第52-66页
4.1 图像背景分割	第52-58页
4.1.1 图像分割	第52-55页
4.1.2 连通域分析	第55-56页
4.1.3 腐蚀、膨胀和闭运算	第56-58页
4.1.4 豆荚表面区域提取	第58页
4.2 豆荚表面区域完整性提取	第58-63页
4.2.1 动态阈值分割	第59-60页
4.2.2 均值滤波	第60-62页
4.2.3 完整豆荚表面区域获取	第62-63页
4.3 基于阈值分割的豆荚表面虫孔识别	第63-64页
4.4 本章小结	第64-66页
5 豆荚内部害虫识别方法研究	第66-90页
5.1 实验材料分类	第66-68页
5.1.1 豆荚内部害虫外观特征分析	第66页
5.1.2 豆荚害虫不同生命阶段生活习性分析	第66-67页
5.1.3 内部含虫的豆荚样本分类	第67-68页
5.2 豆荚内部害虫图像背景分割	第68-73页
5.2.1 图像对比度拉伸	第68-70页
5.2.2 图像分割	第70-73页
5.3 基于多种形态学方法叠加的豆荚内部害虫识别	第73-88页
5.3.1 基于面积差异的内部害虫识别	第74-79页
5.3.2 基于最小外接矩形的内部害虫识别	第79-83页
5.3.3 基于局部灰度标准差的内部害虫识别	第83-88页
5.4 本章小结	第88-90页
6 豆荚内部害虫识别软件系统的开发与测试	第90-100页
6.1 功能需求分析	第91页
6.2 开发平台	第91-92页
6.2.1 VisualStudio	第91-92页
6.2.2 MFC	第92页
6.2.3 HALCON	第92页
6.3 系统开发	第92-95页
6.3.1 识别系统软件功能设计	第92-93页
6.3.2 系统实现	第93-95页
6.4 系统测试	第95-99页
6.5 本章小结	第99-100页
7 结论与展望	第100-104页
7.1 主要研究结论	第100-101页
7.2 主要创新点	第101页
7.3 进一步研究展望	第101-104页
参考文献	第104-110页
致谢	第110-112页
个人简历	第112页
个人情况	第112页
教育背景	第112页
科研经历	第112页
在学期间发表论文	第112页
在学期间申请专利	第112页

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