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论文说明:图表目录、注释表
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外水果分级研究现状分析
1.2.1 分级设备的研究应用现状
1.2.2 国外水果分级技术研究现状
1.2.3 国内水果分级技术研究现状
1.3 DSP数字信号处理技术
1.4 课题主要研究内容
第二章 基于DSP机器视觉的水果分级系统方案设计
2.1 引言
2.2 DSP介绍
2.2.1 DSP芯片特点
2.2.2 TMS320 DM642芯片特点
2.3 水果分级系统方案设计
2.3.1 基于图像采集卡的传统水果分级系统
2.3.2 基于DSP机器视觉的水果分级系统
2.4 基于SEED-VPM642的实时图像处理系统
2.4.1 SEED-VPM642开发板介绍
2.4.2 水果分级实时图像处理系统结构
2.5 系统软件开发
2.5.1 CCS集成开发环境
2.5.2 系统仿真及软件调试
2.6 本章小结
第三章 水果图像的预处理
3.1 引言
3.2 水果图像的平滑去噪
3.2.1 邻域均值法
3.2.2 中值滤波
3.3 水果图像背景分割
3.3.1 基于阈值的图像分割
3.3.2 几种阈值选取方法的比较
3.4 水果边界提取
3.4.1 像素点的连接性
3.4.2 轮廓跟踪
3.5 本章小结
第四章 水果大小和颜色的动态分级
4.1 引言
4.2 水果的动态分级
4.3 水果大小的动态分级
4.3.1 水果大小检测方法
4.3.2 水果果轴方向的检测
4.3.3 实验结果分析
4.4 水果颜色模型的选取
4.4.1 颜色模型
4.4.2 颜色模型的稳定性分析
4.5 水果颜色的动态分级
4.5.1 水果表面颜色组成分析
4.5.2 水果表面着色面积的计算
4.5.3 实验结果分析
4.5 本章小结
第五章 水果果形特征提取和分类识别算法研究
5.1 引言
5.2 小波变换基本理论
5.2.1 连续小波变换
5.2.2 离散小波变换
5.3 轮廓小波描述子
5.3.1 多分辨率分析[54]及小波描述子
5.3.2 几种小波函数
5.4 基于小波描述子的果形特征提取
5.4.1 半径序列的计算及归一化
5.4.2 提取果形小波描述子
5.4.3 果形特征的降维计算
5.5 基于RBF神经网络的果形分类识别
5.5.1 RBF神经网络的结构和原理
5.5.2 基于动态最近邻聚类的RBF网络的训练
5.5.3 水果果形分级实验分析
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 论文工作总结
6.2 今后展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文