基于机器视觉的棉花图像分割与定位技术研究

双目立体视觉论文 棉花图像分割论文 立体匹配论文 误差分析论文
论文详情
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 选题背景及研究意义第9-10页
    1.2 课题的国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 国内外采棉机械的发展现状第10-11页
        1.2.2 国内外农业采摘机器人的发展现状第11-12页
        1.2.3 国内外相关视觉技术的研究现状第12-14页
    1.3 本论文的主要研究内容第14-17页
2 自然场景下棉花分割算法的研究第17-35页
    2.1 引言第17页
    2.2 颜色空间第17-19页
        2.2.1 RGB颜色空间第17页
        2.2.2 HSV颜色空间第17-18页
        2.2.3 OHTA颜色空间第18-19页
    2.3 基于Otsu算法的图像自适应阈值分割第19-21页
        2.3.1 基本理论第19-20页
        2.3.2 阈值分割策略第20-21页
    2.4 基于机器学习的图像分割算法第21-25页
        2.4.1 改进的BP神经网络算法第21-23页
        2.4.2 极限学习机第23-24页
        2.4.3 基于机器学习的网络模型第24-25页
    2.5 实验结果与分析第25-33页
        2.5.1 自然环境下的棉花图像分析第25-26页
        2.5.2 阈值分割算法第26-29页
        2.5.3 基于机器学习的分割算法第29-33页
    2.6 本章小结第33-35页
3 棉花的定位系统第35-63页
    3.1 引言第35页
    3.2 机器视觉定位系统第35-36页
    3.3 双目视觉定位系统第36-62页
        3.3.1 双目视觉系统的测量模型第36-39页
        3.3.2 双目视觉系统的相机标定介绍第39-40页
        3.3.3 本文采用的相机标定方法第40-45页
        3.3.4 相机标定过程第45-51页
        3.3.5 双目视觉系统的立体匹配第51-57页
        3.3.6 基于棉花分割信息的区域匹配第57-60页
        3.3.7 定位系统的结果分析第60-62页
    3.4 本章小结第62-63页
4 双目视觉系统的误差分析与补偿第63-77页
    4.1 引言第63页
    4.2 双目视觉系统的误差分析第63-68页
        4.2.1 图像采集的误差分析第63页
        4.2.2 相机标定的误差分析第63-64页
        4.2.3 立体匹配的误差分析第64-66页
        4.2.4 双目视觉系统误差模型的建立第66-68页
    4.3 双目视觉系统的误差补偿第68-75页
        4.3.1 基于BP神经网络模型的误差补偿第68-70页
        4.3.2 实验设计与结果第70-75页
    4.4 本章小结第75-77页
5 总结与展望第77-79页
    5.1 总结第77页
    5.2 展望第77-79页
致谢第79-81页
参考文献第81-87页
附录第87页
    A.攻读硕士学位期间论文成果第87页
    B.攻读学位期间参与的项目第87页
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