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MATLAB在农业自动化采摘图像识别处理中的应用

目录

文档简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.4技术路线与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

图像识别相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1图像处理技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2特征提取与选择方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3分类器理论与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.4深度学习在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

MATLAB软件环境介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.1MATLAB基础功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2图像处理工具箱．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.3机器视觉系统搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.4开发流程与实现方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

农业自动化采摘的图像采集系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.1摄像头选型与配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.2光照环境优化措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.3图像传输与预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.4硬件集成与调试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

果实目标检测与识别算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

5.1图像分割方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

5.2形态学处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

5.3基于颜色与纹理的特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

5.4支持向量机分类模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

5.5改进深度学习检测网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

采摘路径规划与控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

6.1实时检测反馈机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

6.2优化采摘顺序算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

6.3机械臂协调控制方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

6.4场景动态适应性调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

7.1仿真系统平台构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

7.2多组样本测试数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

7.3性能指标对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

7.4错误率优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

系统应用与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94

8.1实际农田应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．