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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器视觉的玉米品质检测
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基于机器视觉的玉米品质检测
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
   ·课题的背景及意义第11-12页
     ·课题的背景第11页
     ·课题的意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-17页
     ·机器视觉技术应用于农产品检测研究进展第12-15页
     ·课题相关技术介绍第15-17页
   ·本文研究内容第17-19页
第2章 玉米籽粒图像采集与处理第19-39页
   ·玉米籽粒图像采集第19-20页
   ·采集图像预处理第20-27页
     ·玉米籽粒图像数据格式第20页
     ·数字图像色彩模型第20-22页
     ·图像增强第22-24页
     ·形态学操作第24-27页
   ·图像分割第27-32页
     ·基于主动轮廓模型的玉米图像分割第28-30页
     ·基于分水岭算法的玉米图像分割第30-32页
     ·两种分割算法分析第32页
   ·分割后籽粒区域处理及表示第32-38页
     ·图像标记第32-35页
     ·边界表示第35-38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 玉米籽粒特征提取及优化第39-59页
   ·玉米籽粒特征提取第39-51页
     ·玉米籽粒几何特征提取第39-45页
     ·玉米籽粒不变矩提取第45-48页
     ·玉米籽粒颜色特征提取第48-49页
     ·玉米籽粒饱满度特征提取第49-50页
     ·玉米籽粒纹理特征提取第50-51页
   ·玉米籽粒特征优化第51-57页
     ·基于遗传算法的玉米籽粒特征选择第51-55页
     ·籽粒特征的主分量分析第55-57页
     ·两种数据处理算法分析第57页
   ·本章小结第57-59页
第4章 玉米品质识别第59-73页
   ·玉米籽粒识别方法第59-64页
     ·人工神经网络识别方法第60-61页
     ·支持向量机(SVM)方法第61-64页
   ·玉米籽粒品种识别第64-66页
   ·玉米中不合格粒识别第66-69页
     ·玉米籽粒中单缺陷粒识别第66-68页
     ·玉米籽粒中多种缺陷粒混合识别第68-69页
   ·玉米千粒重检测第69-71页
   ·小结第71-73页
第5章 基于虚拟仪器的品质识别系统设计第73-83页
   ·软件设计思路第73-74页
   ·软件结构第74-79页
     ·图像获取模块第74-75页
     ·Labview 和 Matlab 混合编程第75-77页
     ·Labview 界面设计第77-79页
   ·系统应用与实验第79-81页
     ·实时检测结果第79-80页
     ·系统误差分析第80-81页
   ·小结第81-83页
第6章 结论与展望第83-85页
   ·结论第83页
   ·研究展望第83-85页
参考文献第85-91页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第91-93页
致谢第93页

 
 
论文编号BS56633,这篇论文共93
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