1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
研究目标
研究过程是使用matlab进行编程来实现预期的效果。通过对番茄图像的预处理、目标提取、颜色特征的提取，提取hsv模型的h值作为网络的输入,用bp神经网络建立番茄成熟程度的判别模型，判别番茄成熟度，为后期的机器人采摘奠定基础。
研究的意义
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2. 研究的基本内容和问题
研究内容
1.图像的采集：在自然环境下采集大量的番茄图像，用于今后的番茄成熟度识别的研究。
2.图像的预处理：包括滤波、降噪和增强,为后续的图像处理、分析做准备。
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3. 研究的方法与方案
研究方法：
将该系统分为两个部分，图像预处理和bp神经网络判别模型。图像的预处理最终获得图像的颜色特征，将提取hsv模型的h值作为网络的输入。由判别模型判断番茄的成熟度。
技术路线：
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4. 研究创新点
特色或创新之处
将神经网络用于农作物的成熟度判别，有一定实用价值。
5. 研究计划与进展
已具有的条件：
1.熟悉matlab软件，知道编程规则
2.已阅读一些图像处理的文献，具有后期需要阅读的论文，还具有相关的书籍
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