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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页会员购买按0.35元/页下载，共需支付50.05元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付71.5元。

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