摘要 | 第1-10页 |
1 绪论 | 第10-20页 |
·研究目的及意义 | 第10-11页 |
·颜色测量技术及其应用研究进展 | 第11-14页 |
·纹理特征分析技术及其研究进展 | 第14-15页 |
·低场核磁共振在物料含水率检测中的应用 | 第15-17页 |
·研究内容、研究方法和技术路线 | 第17-20页 |
2 运用颜色测量技术实时监测果蔬冻干含水率 | 第20-58页 |
·引言 | 第20页 |
·试验方案设计 | 第20-29页 |
·材料及仪器设备 | 第20-21页 |
·样本准备及预处理 | 第21-23页 |
·图像数据采集 | 第23-29页 |
·光源 | 第23-25页 |
·图像采集设备及参数确定 | 第25-28页 |
·图像数据存储 | 第28页 |
·CCD白平衡校正 | 第28-29页 |
·基于色彩空间的颜色特征值提取 | 第29-32页 |
·色彩空间 | 第29-31页 |
·RGB色彩空间 | 第29-31页 |
·La*b*色彩空间 | 第31页 |
·颜色特征值提取结果 | 第31-32页 |
·颜色特征值与样本含水率相关性分析及模型建立 | 第32-56页 |
·样本含水率获取与校正 | 第32-47页 |
·建立物料颜色特征值与含水率关系模型 | 第47-53页 |
·多元线性回归法建立含水率模型 | 第47-50页 |
·主成分分析法建立含水率模型 | 第50-53页 |
·误差检验 | 第53-56页 |
·小结 | 第56-58页 |
3 运用纹理分析技术实时监测果蔬冻于含水率 | 第58-85页 |
·引言 | 第58-59页 |
·试验方案设计 | 第59页 |
·基于统计特性的样本纹理特征提取 | 第59-70页 |
·灰度直方图和统计矩描述 | 第59-60页 |
·图像平均亮度度量 | 第60-61页 |
·图像标准偏差度量 | 第61-62页 |
·图像平滑度度量 | 第62页 |
·图像三阶矩度量 | 第62-63页 |
·图像一致性度量 | 第63页 |
·图像熵度量 | 第63-70页 |
·图像纹理特征值与含水率相关性分析 | 第70-76页 |
·图像纹理特征值分析 | 第70-72页 |
·图像纹理特征值与含水率模型建立 | 第72-73页 |
·误差检验 | 第73-76页 |
·多信息融合真空冻干物料含水率监测 | 第76-78页 |
·基于MATLAB GUI的含水率在线监测系统设计 | 第78-83页 |
·程序执行路线及界面组成 | 第80页 |
·MATLAB GUI界面开发 | 第80-83页 |
·图像采集帧率设置 | 第80-81页 |
·图像输入与显示 | 第81-82页 |
·图像特征值提取与显示 | 第82页 |
·数据保存 | 第82页 |
·含水率曲线图绘制 | 第82页 |
·系统退出 | 第82-83页 |
·mcc编译 | 第83页 |
·小结 | 第83-85页 |
4 果蔬冻干过程水分扩散及运移规律图像法动态分析 | 第85-111页 |
·引言 | 第85页 |
·图像数据采集 | 第85-88页 |
·材料准备及预处理 | 第85页 |
·图像采集 | 第85-88页 |
·图像分割 | 第88-95页 |
·图像分割理解 | 第88-89页 |
·横截面图像冻干区域分割 | 第89-95页 |
·阈值分割法 | 第90-92页 |
·K均值聚类算法 | 第92-93页 |
·伪彩色图像处理 | 第93-95页 |
·边缘提取 | 第95-99页 |
·边缘检测算子 | 第95-97页 |
·一阶微分算子检测图像边缘 | 第95-97页 |
·二阶微分算子检测图像边缘 | 第97页 |
·其他算子检测图像边缘 | 第97页 |
·边缘细化 | 第97-99页 |
·边界动态变化位移与果蔬含水率相关关系的位移场分析 | 第99-109页 |
·位移场建立 | 第99-100页 |
·图像标定 | 第100-102页 |
·水分边界位移测定 | 第102-108页 |
·水分边界位移与含水率相关性分析 | 第108-109页 |
·小结 | 第109-111页 |
5 结论与展望 | 第111-114页 |
·结论 | 第111-113页 |
·论文创新点 | 第113页 |
·展望 | 第113-114页 |
参考文献 | 第114-120页 |
Abstract | 第120-124页 |
附录 | 第124-142页 |
攻读博士学位期间发表的论文 | 第142-144页 |
致谢 | 第144页 |