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第一章 绪论
1.1 引言
1.2 课题背景与意义
1.2.1 溯源秤系统发展现状
1.2.2 果蔬识别国内外发展现状
1.2.3 基于图像处理的果蔬溯源秤系统可行性分析及发展意义
1.3 系统简介及技术难题
1.3.1 基于图像处理的果蔬溯源秤系统简介
1.3.2 技术难题
1.4 论文研究内容及章节安排
第二章 系统总体设计
2.1 溯源秤系统总体设计
2.2 系统硬件开发平台
2.2.1 Tiny210V2开发板平台
2.2.2 USB摄像头选取
2.2.3 Wi-Fi模块介绍
2.3 系统软件开发环境搭建
2.3.1 溯源秤客户端软件开发环境
2.3.2 溯源秤服务端软件开发环境
2.4 本章小结
第三章 果蔬图像数据库构建及预处理算法研究
3.1 果蔬图像获取及数据库构建
3.2 图像预处理算法
3.2.1 图像切割
3.2.2 滤波
3.2.3 分割及形态学处理
3.3 本章小结
第四章 果蔬图像识别算法研究
4.1 引言
4.2 果蔬颜色及纹理特征提取算法
4.2.1 颜色特征
4.2.2 纹理特征
4.3 多类SVM分类器研究
4.3.1 一对多SVM
4.3.2 一对一SVM
4.3.3 有向无环图SVM
4.4 基于颜色纹理特征的多类SVM果蔬识别
4.4.1 三种多类SVM果蔬识别性能比较实验
4.4.2 颜色纹理特征识别性能比较实验
4.4.3 果蔬溯源秤SVM模型训练
4.5 本章小结
第五章 溯源秤系统开发与实现
5.1 溯源秤客户端开发与实现
5.1.1 图像采集模块
5.1.2 界面显示模块
5.1.3 称重模块
5.1.4 Wi-Fi网络通信模块
5.2 溯源秤服务端开发与实现
5.2.1 信息管理模块
5.2.2 网络通信模块
5.3 本章小结
第六章 系统运行与测试
6.1 系统运行配置
6.1.1 客户端运行环境配置
6.1.2 果蔬溯源秤服务端软件发布
6.2 实地联试
6.2.1 果蔬溯源秤服务端功能测试
6.2.2 果蔬溯源秤客户端功能测试
6.3 本章小结
第七章 总结和展望
7.1 论文工作总结
7.2 研究方向展望
致谢
参考文献
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