| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 计算机图像处理技术概述 | 第12-16页 |
| 1.2.2 计算机图像技术在农业方面的应用 | 第16-19页 |
| 1.2.3 真菌毒素的检测方法研究进展 | 第19页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第19-20页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 霉变玉米带菌量与图像颜色特征参数的变化及相关性分析 | 第22-37页 |
| 2.1 前言 | 第22页 |
| 2.2 材料与方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 实验材料及预处理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 实验仪器 | 第23页 |
| 2.2.3 实验试剂 | 第23-24页 |
| 2.2.4 实验方法 | 第24-25页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第25-35页 |
| 2.3.1 玉米摆放方式对图像颜色特征参数的差异性分析 | 第25-26页 |
| 2.3.2 四种玉米样品带菌量的变化 | 第26-27页 |
| 2.3.3 霉变玉米图像对比及特征参数的提取 | 第27-33页 |
| 2.3.4 霉变玉米带菌量与时间和颜色特征参数的相关性分析 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 霉变玉米的真菌毒素含量与图像颜色特征参数的变化及相关性分析 | 第37-62页 |
| 3.1 前言 | 第37页 |
| 3.2 材料与方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 实验材料以及预处理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 实验仪器 | 第38页 |
| 3.2.3 实验试剂 | 第38-39页 |
| 3.2.4 实验方法 | 第39-41页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第41-60页 |
| 3.3.1 四种玉米真菌毒素含量的变化 | 第41-45页 |
| 3.3.2 四种玉米在测定真菌毒素时的图像颜色特征参数的变化 | 第45-54页 |
| 3.3.3 四种玉米真菌毒素含量与颜色特征参数的相关性分析 | 第54-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第四章 霉变玉米带菌量和真菌毒素含量判别模型的建立 | 第62-87页 |
| 4.1 前言 | 第62页 |
| 4.2 主要设备与方法 | 第62-64页 |
| 4.2.1 主要软件和硬件 | 第62-63页 |
| 4.2.2 实验方法 | 第63-64页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第64-85页 |
| 4.3.1 四种玉米样品的带菌量模型的建立与分析 | 第64-67页 |
| 4.3.2 四种玉米的真菌毒素含量模型分析 | 第67-78页 |
| 4.3.3 玉米霉变时期BP神经网络模型的建立 | 第78-85页 |
| 4.4 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 结论与展望 | 第87-90页 |
| 5.1 主要结论 | 第87-89页 |
| 5.1.1 霉变玉米带菌量模型的分析及建立 | 第87页 |
| 5.1.2 霉变玉米真菌毒素含量模型的分析及建立 | 第87-88页 |
| 5.1.3 玉米不同霉变程度的BP神经网络的分析及建立 | 第88-89页 |
| 5.2 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 个人简历 | 第97页 |
