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机器视觉和近红外光谱对红松籽品质检测方法的研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第15-36页
    1.1 论文研究的意义和目的第15-19页
        1.1.1 论文研究的产业背景分析第15-17页
        1.1.2 论文研究的意义和目的第17-19页
    1.2 机器视觉技术和近红外光谱分析技术第19-26页
        1.2.1 机器视觉技术第19-21页
        1.2.2 近红外光谱分析技术第21-26页
    1.3 坚果品质研究国内外研究概况第26-30页
        1.3.1 国内研究概况第26-28页
        1.3.2 国外研究概况第28-30页
    1.4 本论文主要研究内容第30-31页
    1.5 研究的技术路线第31-35页
        1.5.1 红松籽外部品质分级技术路线第31-33页
        1.5.2 红松籽内部品质检测技术路线第33-35页
    1.6 本章小结第35-36页
2 基于机器视觉的红松籽外部品质分级研究第36-62页
    2.1 引言第36页
    2.2 图像分割的偏微分方程方法第36-45页
        2.2.1 水平集方法和变分方法第37-43页
        2.2.2 测地线活动轮廓模型第43-44页
        2.2.3 有限差分法第44-45页
    2.3 红松籽数字图像的采集第45-46页
        2.3.1 实验材料第45页
        2.3.2 实验设备第45-46页
    2.4 红松籽实际果长、最大脱蒲横径的获取第46-48页
    2.5 C-V模型与改进的多水平集C-V模型第48-54页
        2.5.1 C-V模型第48-50页
        2.5.2 改进的C-V模型第50-51页
        2.5.3 多水平集C-V模型及改进的多水平集C-V模型第51-54页
    2.6 红松籽特征参数的提取第54-55页
    2.7 算法描述第55-57页
    2.8 结果与分析第57-61页
        2.8.1 模型的建立第57-58页
        2.8.2 模型的验证第58-60页
        2.8.3 红松籽外部品质综合评定分级标准第60-61页
    2.9 本章小结第61-62页
3 红松籽近红外光谱分析第62-86页
    3.1 引言第62页
    3.2 近红外光谱分析的基本理论第62-69页
        3.2.1 近红外光谱分析原理第62-63页
        3.2.2 漫反射光谱分析方法第63-64页
        3.2.3 近红外光谱的化学信息第64-66页
        3.2.4 近红外光谱定量分析的建模方法第66-68页
        3.2.5 近红外数学模型的评价第68-69页
    3.3 红松籽近红外光谱实验数据的采集第69-74页
        3.3.1 实验材料与校正集的界定第69-70页
        3.3.2 近红外光谱仪设备第70-72页
        3.3.3 红松籽近红外光谱数据的获取方法第72页
        3.3.4 红松籽近红外光谱数据的分析第72-74页
    3.4 基于NIR分析的红松籽内部成分定量检测模型的建立第74-75页
    3.5 光谱的预处理第75-82页
        3.5.1 导数第76-78页
        3.5.2 多元散射校正第78-80页
        3.5.3 矢量归一化第80-81页
        3.5.4 变量标准化校正第81-82页
    3.6 特征波段的选取第82-84页
        3.6.1 间隔偏最小二乘法第83页
        3.6.2 反向间隔偏最小二乘法第83-84页
        3.6.3 无信息变量消除法第84页
    3.7 本章小结第84-86页
4 红松籽脂肪近红外光谱的无损检测研究第86-102页
    4.1 引言第86-87页
    4.2 红松籽脂肪理化分析值的获取第87-88页
    4.3 红松籽脂肪NIR模型校正集样品的选取第88-89页
    4.4 红松籽脂肪NIR模型光谱预处理方法的选择第89-92页
    4.5 适合红松籽脂肪NIR建模波段范围的选取第92-99页
    4.6 红松籽脂肪NIR数学模型的验证第99-101页
    4.7 本章小结第101-102页
5 红松籽蛋白质近红外光谱的无损检测研究第102-114页
    5.1 引言第102-103页
    5.2 红松籽蛋白质理化分析值的获取第103-104页
    5.3 红松籽蛋白质NIR模型校正集样品的选取第104-105页
    5.4 红松籽蛋白质NIR模型光谱预处理方法的选择第105-106页
    5.5 适合红松籽蛋白质NIR建模波段范围的选取第106-111页
    5.6 红松籽蛋白质NIR数学模型的验证第111-113页
    5.7 本章小结第113-114页
6 红松籽水分近红外光谱的无损检测研究第114-125页
    6.1 引言第114页
    6.2 红松籽水分理化分析值的获取第114-115页
    6.3 红松籽水分NIR模型校正集样品的选取第115-116页
    6.4 红松籽水分NIR模型光谱预处理方法的选择第116-117页
    6.5 适合红松籽水分NIR建模波段范围的选取第117-122页
    6.6 红松籽水分NIR数学模型的验证第122-124页
    6.7 本章小结第124-125页
结论与展望第125-129页
    结论第125-127页
    展望第127-129页
参考文献第129-139页
攻读学位期间发表的学术论文第139-140页
致谢第140-142页
附件第142-143页

 
 
论文编号BS4011264,这篇论文共143
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