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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于高光谱成像技术熟牛肉新鲜度快速检测方法研究
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基于高光谱成像技术熟牛肉新鲜度快速检测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第13-16页
Abstract第16-19页
第一章 绪论第20-38页
    1.1 研究目的及意义第20-22页
    1.2 肉品新鲜度指标常规检测方法第22-24页
        1.2.1 挥发性盐基氮含量第22-23页
        1.2.2 菌落总数第23页
        1.2.3 生物胺含量第23页
        1.2.4 水分含量第23-24页
    1.3 肉品新鲜度指标快速检测方法第24-34页
        1.3.1 近红外光谱技术第24-26页
        1.3.2 计算机视觉技术第26-28页
        1.3.3 高光谱成像技术第28-34页
    1.4 研究内容与技术路线第34-37页
        1.4.1 研究内容第34-36页
        1.4.2 技术路线第36-37页
    1.5 本章小结第37-38页
第二章 实验材料与数据分析方法第38-64页
    2.1 高光谱成像系统第38-41页
        2.1.1 高光谱成像系统的组成第38-39页
        2.1.2 高光谱图像数据的获取与校正第39页
        2.1.3 图像分割与光谱数据提取第39-41页
    2.2 实验样本准备及理化值的测定第41-43页
        2.2.1 样本准备第41-42页
        2.2.2 理化值测定第42-43页
    2.3 光谱预处理方法第43-45页
        2.3.1 多元散射校正第43-44页
        2.3.2 小波变换第44页
        2.3.3 标准正态变量变换第44-45页
        2.3.4 二阶导数第45页
    2.4 特征波长选择算法第45-50页
        2.4.1 变量组合集群分析法第46页
        2.4.2 随机蛙跳第46-48页
        2.4.3 克隆选择算法第48-49页
        2.4.4 稀疏表示第49-50页
    2.5 图像纹理及颜色特征提取方法第50-55页
        2.5.1 Tamura算法第50-52页
        2.5.2 离散小波变换奇异值分解算法第52-53页
        2.5.3 离散余弦变换系数分解算法第53-54页
        2.5.4 RGB及HSV颜色模型提取算法第54-55页
    2.6 多元数据分析方法第55-62页
        2.6.1 主成分分析第56页
        2.6.2 偏最小二乘回归第56-57页
        2.6.3 BP人工神经网络第57-58页
        2.6.4 最小二乘支持向量机第58-59页
        2.6.5 极限学习机第59-60页
        2.6.6 族类独立软模式第60-61页
        2.6.7 模糊神经网络第61-62页
    2.7 模型评价方法第62-63页
    2.8 本章小结第63-64页
第三章 熟牛肉新鲜度光谱特征信息建模第64-99页
    3.1 熟牛肉新鲜度指标实测值统计分析第64-69页
        3.1.1 TVB-N含量统计分析第64-65页
        3.1.2 TVC值统计分析第65-66页
        3.1.3 TBA总量统计分析第66-68页
        3.1.4 水分含量实测值统计分析第68-69页
    3.2 光谱特性分析第69-71页
    3.3 全波段光谱建模分析第71-77页
        3.3.1 TVB-N含量建模分析第71-72页
        3.3.2 TVC值建模分析第72-73页
        3.3.3 TBA总量建模分析第73-75页
        3.3.4 水分含量与冷藏时间建模分析第75-77页
    3.4 特征波段光谱建模分析第77-97页
        3.4.1 TVB-N含量建模分析第77-82页
        3.4.2 TVC值建模分析第82-86页
        3.4.3 TBA总量建模分析第86-91页
        3.4.4 水分含量与冷藏时间建模分析第91-97页
    3.5 本章小结第97-99页
第四章 熟牛肉新鲜度图像特征信息建模第99-117页
    4.1 图像纹理特征信息建模第99-108页
        4.1.1 TVB-N含量建模分析第99-101页
        4.1.2 TVC值建模分析第101-103页
        4.1.3 TBA总量建模分析第103-105页
        4.1.4 水分含量与冷藏时间建模分析第105-108页
    4.2 图像颜色特征信息建模第108-115页
        4.2.1 RGB颜色空间特征提取第109-110页
        4.2.2 HSV颜色空间特征提取第110-112页
        4.2.3 TVB-N含量建模分析第112-113页
        4.2.4 TVC值建模分析第113页
        4.2.5 TBA总量建模分析第113-114页
        4.2.6 水分含量与冷藏时间建模分析第114-115页
    4.3 本章小结第115-117页
第五章 熟牛肉新鲜度特征信息融合建模第117-131页
    5.1 特征信息融合第117-118页
    5.2 TVB-N含量建模分析第118-119页
    5.3 TVC值建模分析第119-120页
    5.4 TBA总量建模分析第120-122页
    5.5 水分含量与冷藏时间建模分析第122-124页
    5.6 熟牛肉新鲜度指标可视化分析第124-129页
        5.6.1 TVB-N含量可视化分析第124-126页
        5.6.2 TVC值可视化分析第126-127页
        5.6.3 TBA总量可视化分析第127-128页
        5.6.4 水分含量与冷藏时间可视化分析第128-129页
    5.7 本章小结第129-131页
第六章 熟牛肉新鲜度等级判别与污染区域识别第131-142页
    6.1 材料与方法第132页
        6.1.1 样本准备与新鲜度等级划分第132页
        6.1.2 分类建模方法第132页
    6.2 结果与讨论第132-140页
        6.2.1 TVC实测值统计分析第132-133页
        6.2.2 特征光谱分析第133-134页
        6.2.3 全波段光谱建模第134-135页
        6.2.4 特征波段光谱建模第135-138页
        6.2.5 腐败熟牛肉污染区域识别第138-140页
    6.3 本章小结第140-142页
第七章 总结与展望第142-147页
    7.1 研究结论第142-145页
    7.2 主要创新点第145-146页
    7.3 进一步展望第146-147页
参考文献第147-161页
致谢第161-162页
攻读学位期间发表的学术论文目录第162页

 
 
论文编号BS4032416,这篇论文共162
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