| 致谢 | 第1-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| 目次 | 第14-19页 |
| 图目录 | 第19-22页 |
| 表目录 | 第22-24页 |
| 缩略词表 | 第24-25页 |
| 1 绪论 | 第25-34页 |
| ·论文研究背景 | 第25-26页 |
| ·我国蚕茧品质检测方法演变 | 第26-27页 |
| ·农产品品质无损检测技术发展现状 | 第27-30页 |
| ·近红外光谱技术 | 第28-29页 |
| ·高光谱图像技术 | 第29-30页 |
| ·蚕茧品质无损检测研究现状 | 第30-32页 |
| ·研究目的与内容 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 2 试验材料、设备与方法 | 第34-53页 |
| ·试验材料 | 第34页 |
| ·试验设备 | 第34-37页 |
| ·Handheld Fieldspec可见/近红外光谱仪 | 第34-35页 |
| ·ANIR扫描傅立叶变换光谱仪 | 第35-36页 |
| ·ImSpector V10E高光谱成像系统 | 第36-37页 |
| ·蚕茧光谱和高光谱图像信息采集 | 第37-41页 |
| ·蚕茧可见/近红外光谱采集 | 第37-39页 |
| ·蚕茧近红外光谱采集 | 第39-40页 |
| ·蚕茧高光谱图像采集 | 第40-41页 |
| ·蚕茧品质指标常规方法测量 | 第41-42页 |
| ·鲜茧茧层含水率测定 | 第41页 |
| ·鲜茧干壳量测定 | 第41页 |
| ·干茧茧层丝胶溶失率测定 | 第41-42页 |
| ·光谱数据预处理算法 | 第42-44页 |
| ·校正集样本挑选方法 | 第44-45页 |
| ·特征波长选取方法 | 第45-48页 |
| ·化学计量学模型建立方法 | 第48-50页 |
| ·模型评价标准 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 3 蚕茧上蔟时间的光谱技术检测 | 第53-72页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·蚕茧光谱数据采集 | 第53-54页 |
| ·基于可见/近红外光谱的鲜茧上蔟时间检测 | 第54-59页 |
| ·不同上蔟时间鲜茧的可见/近红外光谱曲线 | 第54页 |
| ·光谱基线校正 | 第54-55页 |
| ·连续投影算法选取特征波长 | 第55-56页 |
| ·基于可见/近红外特征波长的鲜茧上蔟时间判别分析 | 第56-59页 |
| ·基于可见/近红外光谱的干茧上簇时间检测 | 第59-63页 |
| ·不同上蔟时间干茧的可见/近红外光谱曲线 | 第59页 |
| ·回归系数法选取特征波长 | 第59-61页 |
| ·基于RC-SPA的特征波长二次选取 | 第61-62页 |
| ·基于可见/近红外特征波长的干茧上蔟时间判别分析 | 第62-63页 |
| ·基于近红外光谱的鲜茧上蔟时间检测 | 第63-67页 |
| ·不同上蔟时间鲜茧的近红外光谱曲线 | 第63-64页 |
| ·无信息变量消除法选取特征波长 | 第64-65页 |
| ·基于UVE-SPA的特征波长二次选取 | 第65-66页 |
| ·基于近红外特征波长的鲜茧上蔟时间判别分析 | 第66-67页 |
| ·基于近红外光谱的干茧上蔟时间检测 | 第67-70页 |
| ·不同上蔟时间干茧的近红外光谱曲线 | 第67页 |
| ·CARS变量选择法选取特征波长 | 第67-69页 |
| ·基于CARS-SPA的特征波长二次选取 | 第69页 |
| ·基于近红外特征波长的干茧上蔟时间判别分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 4 基于近红外光谱的鲜茧茧层含水率和干壳量检测 | 第72-102页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·鲜茧光谱数据采集 | 第72-73页 |
| ·可见/近红外光谱采集 | 第72-73页 |
| ·近红外光谱采集 | 第73页 |
| ·鲜茧茧层含水率和干壳量测定 | 第73页 |
| ·基于可见/近红外光谱的鲜茧茧层含水率和干壳量检测 | 第73-89页 |
| ·鲜茧400～1000 nm光谱信息 | 第74页 |
| ·光谱预处理方法选择 | 第74-77页 |
| ·校正集样本挑选方法选择 | 第77-79页 |
| ·特征波长选取方法选择 | 第79-86页 |
| ·基于特征波长的多元线性回归模型建立 | 第86-89页 |
| ·基于近红外光谱的鲜茧茧层含水率和干壳量检测 | 第89-99页 |
| ·鲜茧1250～2500 nm光谱信息 | 第89-90页 |
| ·光谱预处理方法选择 | 第90-92页 |
| ·校正集样品挑选方法选择 | 第92-94页 |
| ·特征波长选取方法选择 | 第94-97页 |
| ·基于特征波长的多元线性回归模型建立 | 第97-99页 |
| ·本章小结 | 第99-102页 |
| 5 基于光谱技术的干茧丝胶溶失率检测 | 第102-116页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·干茧光谱数据采集 | 第102-103页 |
| ·可见/近红外光谱采集 | 第102-103页 |
| ·近红外光谱采集 | 第103页 |
| ·干茧丝胶溶失率测定 | 第103页 |
| ·基于可见/近红外光谱的干茧丝胶溶失率检测 | 第103-109页 |
| ·干茧可见/近红外光谱曲线 | 第103-104页 |
| ·基于卷积平滑的光谱预处理 | 第104-106页 |
| ·基于CARS-SPA的特征波长选取 | 第106-107页 |
| ·基于特征波长的LS-SVM模型建立 | 第107-109页 |
| ·基于近红外光谱的干茧丝胶溶失率检测 | 第109-115页 |
| ·干茧近红外光谱曲线 | 第109-110页 |
| ·基于多元散射校正的光谱预处理 | 第110-111页 |
| ·基于Kennard-Stone法的校正集样本挑选 | 第111-112页 |
| ·基于UVE-SPA的特征波长选取 | 第112-113页 |
| ·基于特征波长的LS-SVM模型建立 | 第113-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 6 基于高光谱图像技术的蚕茧品质检测 | 第116-142页 |
| ·引言 | 第116-117页 |
| ·蚕茧高光谱图像信息采集 | 第117-118页 |
| ·毛脚茧高光谱图像采集 | 第117页 |
| ·鲜茧和干茧高光谱图像采集 | 第117-118页 |
| ·不良茧高光谱图像采集 | 第118页 |
| ·蚕茧品质指标测定 | 第118页 |
| ·基于高光谱数据的蚕茧品质指标检测 | 第118-135页 |
| ·蚕茧高光谱数据获取 | 第118-119页 |
| ·450～900 nm波段蚕茧高光谱信息 | 第119-120页 |
| ·基于高光谱数据的鲜茧茧层含水率检测 | 第120-124页 |
| ·基于高光谱数据的鲜茧干壳量检测 | 第124-127页 |
| ·基于高光谱数据的干茧茧层丝胶溶失率检测 | 第127-130页 |
| ·基于高光谱数据的不同上蔟时间鲜茧鉴别 | 第130-133页 |
| ·基于高光谱数据的不同上蔟时间干茧鉴别 | 第133-135页 |
| ·基于数字图像处理的蚕茧表面缺陷检测 | 第135-140页 |
| ·蚕茧表面缺陷图像信息 | 第135-136页 |
| ·直方图处理 | 第136-137页 |
| ·图像二值化 | 第137-138页 |
| ·图像反相 | 第138页 |
| ·图像区域特征提取 | 第138-140页 |
| ·本章小结 | 第140-142页 |
| 7 结论与展望 | 第142-144页 |
| ·主要结论 | 第142-143页 |
| ·主要创新点 | 第143页 |
| ·下一步研究展望 | 第143-144页 |
| 参考文献 | 第144-151页 |
| 作者简介 | 第151-153页 |
