| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩写和符号清单 | 第10-12页 |
| 文献综述 | 第12-19页 |
| 一、红茶萎凋研究现状 | 第12-14页 |
| 二、高光谱图像技术 | 第14-19页 |
| 引言 | 第19-21页 |
| 一、研究的目的和意义 | 第19页 |
| 二、研究内容 | 第19-20页 |
| 三、技术路线 | 第20-21页 |
| 1 材料与方法 | 第21-28页 |
| 1.1 试验材料 | 第21页 |
| 1.2 主要试剂与药品 | 第21页 |
| 1.3 主要仪器与设备 | 第21-22页 |
| 1.4 试验处理与取样 | 第22页 |
| 1.5 高光谱图像采集与处理 | 第22-23页 |
| 1.6 化学成分的检测 | 第23页 |
| 1.7 高光谱图像数据分析 | 第23-28页 |
| 1.7.1 图像数据处理 | 第23-24页 |
| 1.7.2 光谱数据处理 | 第24-26页 |
| 1.7.3 模型建立方法 | 第26页 |
| 1.7.4 模型的评价指标 | 第26-28页 |
| 2 结果与分析 | 第28-40页 |
| 2.1 融合光谱信息和图像信息定性判别红茶萎凋程度 | 第28-32页 |
| 2.1.1 萎凋叶的光谱曲线 | 第28页 |
| 2.1.2 图像纹理特征分析 | 第28-31页 |
| 2.1.3 祁门红茶萎凋程度判别模型的建立 | 第31-32页 |
| 2.2 高光谱图像技术结合儿茶素与氨基酸的比值定量预测红茶萎凋程度 | 第32-34页 |
| 2.2.1 儿茶素与氨基酸的比值分析 | 第32-33页 |
| 2.2.2 祁门红茶萎凋程度的定量预测模型的建立 | 第33-34页 |
| 2.3 高光谱图像技术结合含水量定量预测红茶萎凋程度 | 第34-40页 |
| 2.3.1 萎凋叶含水量分析 | 第34页 |
| 2.3.2 萎凋茶样的原始光谱及光谱预处理 | 第34-36页 |
| 2.3.3 基于特征波长建立水分的预测模型 | 第36-39页 |
| 2.3.4 水分的可视化 | 第39-40页 |
| 3 讨论 | 第40-41页 |
| 4 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-49页 |
| 附录 | 第49-65页 |
| 在学期间发表的论著及科研成果清单 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
