基于ARM的近红外原料奶成分检测设备研发
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1 前言 | 第12-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 原料奶成分检测技术概况 | 第13-14页 |
| 1.2.1 化学分析方法 | 第13页 |
| 1.2.2 超声波分析法 | 第13页 |
| 1.2.3 近红外光谱分析法 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外近红外分析技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 近红外原料奶检测设备类型 | 第14-15页 |
| 1.3.2 近红外技术在国内外的应用现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2 近红外光谱分析技术 | 第17-22页 |
| 2.1 近红外光谱分析技术概述 | 第17页 |
| 2.2 近红外光谱产生的原理 | 第17-19页 |
| 2.3 近红外光谱主要谱带的归属 | 第19页 |
| 2.4 近红外光谱技术的特点 | 第19-20页 |
| 2.5 近红外光谱分析的基本分析流程 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 成分检测设备设计与研发 | 第22-38页 |
| 3.1 设计原理及总体方案 | 第22-24页 |
| 3.1.1 设计原理 | 第22页 |
| 3.1.2 总体设计方案 | 第22-24页 |
| 3.2 成分检测设备硬件设计 | 第24-32页 |
| 3.2.1 光路设计 | 第24-26页 |
| 3.2.2 嵌入式控制系统设计 | 第26-32页 |
| 3.3 成分检测设备软件设计 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 数据处理 | 第38-55页 |
| 4.1 样品定标制备及挑选 | 第38-40页 |
| 4.1.1 蛋白质含量的测定 | 第38页 |
| 4.1.2 脂肪含量的测定 | 第38-39页 |
| 4.1.3 样品集的挑选 | 第39-40页 |
| 4.2 常用的建模方法 | 第40-42页 |
| 4.2.1 偏最小二乘建模 | 第40-41页 |
| 4.2.2 BP神经网络建模 | 第41-42页 |
| 4.3 校正模型的基本评价参数 | 第42-43页 |
| 4.4 校正模型的建立 | 第43-54页 |
| 4.4.1 异常样本去除 | 第43-44页 |
| 4.4.2 校正样品集的选择 | 第44-45页 |
| 4.4.3 特征波段的选择 | 第45页 |
| 4.4.4 光谱预处理 | 第45-50页 |
| 4.4.5 校正模型选择 | 第50-52页 |
| 4.4.6 设备及模型准确性验证 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
