声明
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 蚕茧的分类及标准
1.4 分类的评价指标
1.5 研究内容及技术路线
1.6 小结
2 基于FCM聚类的方格蔟蚕茧分割与定位
2.1 基于FCM聚类算法的方格蔟分割
2.2 方格蔟蚕茧视觉测量及定位算法
2.3 方格蔟蚕茧识别与定位试验
2.4 本章小结
3 基于HSV模型的蚕茧图像特征分析及黄斑茧检测
3.1 蚕茧颜色直方图的颜色空间选择
3.2 RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换
3.3 蚕茧HSV颜色空间的均匀量化
3.4 基于颜色直方图的蚕茧图像特征分析
3.5 基于颜色直方图和面积阈值的黄斑蚕茧检测
3.6 黄斑蚕茧检测试验
3.7 本章小结
4 基于CNN迁移学习的下茧检测
4.1 CNN结构简介
4.2 常见的网络模型
4.3 蚕茧分类CNN模型的训练策略
4.4 基于迁移学习的AlexNet和VGG-19下茧识别试验
4.5 基于蚕茧浅层激活特征可视化的模型选择
4.6 本章小结
5 基于数据增强和超参数优化的蚕茧分类模型性能提升
5.1 上车茧和下茧的数据增强
5.2 基于贝叶斯理论的蚕茧分类模型超参数优化算法
5.3 试验及结果分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要成果
