| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 高光谱成像技术应用于农产品检测的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.2 多源信息融合技术用于农产品检测的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 对已有研究的思考和分析 | 第15-16页 |
| 1.5 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.6 技术路线 | 第17页 |
| 1.7 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 马铃薯轻微损伤检测的检测系统和数据处理方法 | 第18-22页 |
| 2.1 马铃薯轻微损伤检测系统 | 第18-20页 |
| 2.1.1 V型平面镜的图像采集单元 | 第18-19页 |
| 2.1.2 V型平面镜高光谱图像采集系统 | 第19-20页 |
| 2.2 马铃薯光谱数据处理方法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 马铃薯高光谱图像采集方法 | 第20页 |
| 2.2.2 马铃薯高光谱图像数据处理方法 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于高光谱数据层信息融合的马铃薯轻微损伤检测方法 | 第22-30页 |
| 3.1 概述 | 第22页 |
| 3.2 材料与仪器 | 第22-23页 |
| 3.2.1 试验材料 | 第22-23页 |
| 3.2.2 试验仪器与高光谱图像采集 | 第23页 |
| 3.3 马铃薯平均光谱分析 | 第23-25页 |
| 3.4 马铃薯放置位置与损伤表达关系 | 第25-26页 |
| 3.5 样本集划分与数据预处理 | 第26页 |
| 3.6 基于蚁群算法降维的马铃薯轻微损伤检测模型优化 | 第26-27页 |
| 3.7 基于参数优选的马铃薯轻微损伤模型优化 | 第27-29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于高光谱特征层信息融合的马铃薯轻微损伤检测方法 | 第30-37页 |
| 4.1 概述 | 第30页 |
| 4.2 试验材料与仪器 | 第30页 |
| 4.3 马铃薯光谱预处理 | 第30页 |
| 4.4 基于特征提取的马铃薯轻微损伤模型优化 | 第30-33页 |
| 4.4.1 马铃薯损伤特征提取方法 | 第30-32页 |
| 4.4.2 马铃薯轻微损伤特征提取和样本集划分 | 第32页 |
| 4.4.3 马铃薯轻微损伤特征提取方法的比较研究 | 第32-33页 |
| 4.5 基于特征层信息融合的马铃薯轻微损伤检测模型参数优化 | 第33-35页 |
| 4.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 5 基于高光谱决策层信息融合的马铃薯轻微损伤检测方法 | 第37-46页 |
| 5.1 概述 | 第37页 |
| 5.2 试验材料与仪器 | 第37页 |
| 5.3 马铃薯样本集划分与数据预处理 | 第37页 |
| 5.4 决策层信息融合的马铃薯轻微损伤特征提取 | 第37-38页 |
| 5.5 决策层信息融合的马铃薯轻微损伤检测模型比较研究 | 第38-39页 |
| 5.6 马铃薯轻微损伤检测的决策层融合判定准则 | 第39-40页 |
| 5.7 决策层信息融合的马铃薯轻微损伤综合判定 | 第40-44页 |
| 5.8 本章小结 | 第44-46页 |
| 6 不同层次信息融合的马铃薯轻微损伤检测方法比较 | 第46-50页 |
| 6.1 概述 | 第46-47页 |
| 6.2 试验材料与仪器 | 第47页 |
| 6.3 马铃薯轻微损伤检测的不同层次信息融合方法的比较 | 第47-48页 |
| 6.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 7 结论与展望 | 第50-53页 |
| 7.1 结论 | 第50-52页 |
| 7.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
