| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 传统检测方法 | 第14-16页 |
| 1.2.1.1 蛋白质 | 第14页 |
| 1.2.1.2 脂肪 | 第14-15页 |
| 1.2.1.3 脂肪酸 | 第15页 |
| 1.2.1.4 TVB-N | 第15页 |
| 1.2.1.5 TBA | 第15-16页 |
| 1.2.2 无损检测方法 | 第16-20页 |
| 1.2.2.1 超声波检测技术 | 第16-17页 |
| 1.2.2.2 计算机X线断层扫描技术 | 第17页 |
| 1.2.2.3 拉曼光谱技术 | 第17-18页 |
| 1.2.2.4 近红外光谱技术 | 第18-19页 |
| 1.2.2.5 计算机视觉技术 | 第19-20页 |
| 1.2.3 高光谱成像技术 | 第20-22页 |
| 1.3 研究目标、内容、方法及技术路线 | 第22-25页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第22页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第23-24页 |
| 1.3.4 技术路线 | 第24-25页 |
| 第二章 高光谱成像系统及处理方法 | 第25-35页 |
| 2.1 高光谱成像的基本原理 | 第25-26页 |
| 2.2 高光谱成像系统 | 第26-27页 |
| 2.3 高光谱图像及数据处理 | 第27-34页 |
| 2.3.1 基本分析路线 | 第27页 |
| 2.3.2 高光谱图像的采集和校准 | 第27-29页 |
| 2.3.3 高光谱图像处理 | 第29-30页 |
| 2.3.3.1 图像预处理 | 第29页 |
| 2.3.3.2 掩膜建立 | 第29页 |
| 2.3.3.3 ROIs提取 | 第29-30页 |
| 2.3.4 高光谱数据处理 | 第30-34页 |
| 2.3.4.1 光谱预处理 | 第30页 |
| 2.3.4.2 多元数据分析 | 第30-33页 |
| 2.3.4.3 模型评价标准 | 第33-34页 |
| 2.3.4.4 化学图像可视化 | 第34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 冷藏过程鱼肉蛋白质的高光谱学研究 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 实验材料与设备 | 第36-37页 |
| 3.2.1 实验材料 | 第36页 |
| 3.2.2 实验试剂 | 第36页 |
| 3.2.3 实验设备 | 第36-37页 |
| 3.3 实验方法 | 第37页 |
| 3.3.1 高光谱图像获取与校准 | 第37页 |
| 3.3.2 传统方法测定蛋白质含量 | 第37页 |
| 3.4 高光谱图像及数据处理方法 | 第37-41页 |
| 3.4.1 光谱信息提取 | 第37页 |
| 3.4.2 图像信息挖掘 | 第37-39页 |
| 3.4.2.1 掩膜建立 | 第37-38页 |
| 3.4.2.2 滤波处理 | 第38页 |
| 3.4.2.3 PCA变换 | 第38-39页 |
| 3.4.2.4 纹理提取 | 第39页 |
| 3.4.3 光谱模型 | 第39-40页 |
| 3.4.3.1 全波段光谱模型 | 第39-40页 |
| 3.4.3.2 关键波段光谱模型 | 第40页 |
| 3.4.4 图像特征模型 | 第40页 |
| 3.4.5 光谱-图像融合模型 | 第40-41页 |
| 3.4.6 模型分析与评价 | 第41页 |
| 3.5 结果与讨论 | 第41-47页 |
| 3.5.1 冷藏期蛋白质含量分析 | 第41-42页 |
| 3.5.2 冷藏期鱼肉光谱特性分析 | 第42-43页 |
| 3.5.3 主成分图像分析 | 第43-44页 |
| 3.5.4 模型分析 | 第44-47页 |
| 3.5.4.1 光谱模型分析 | 第44-46页 |
| 3.5.4.2 图像特征模型分析 | 第46-47页 |
| 3.5.4.3 融合模型分析 | 第47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 冷藏过程鱼肉脂肪信息的快速无损分析 | 第49-69页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 实验材料与设备 | 第50-51页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第50页 |
| 4.2.2 实验试剂 | 第50页 |
| 4.2.3 实验设备 | 第50-51页 |
| 4.3 实验方法 | 第51-53页 |
| 4.3.1 高光谱图像获取与校准 | 第51页 |
| 4.3.2 传统分析方法 | 第51-53页 |
| 4.3.2.1 脂肪含量测定 | 第51页 |
| 4.3.2.2 脂肪酸含量测定 | 第51-53页 |
| 4.4 高光谱数据分析方法 | 第53-55页 |
| 4.4.1 鱼肉脂肪含量分析方法 | 第53-54页 |
| 4.4.2 鱼肉亚油酸、DHA和EPA含量分析方法 | 第54-55页 |
| 4.5 结果与讨论 | 第55-68页 |
| 4.5.1 理化指标分析 | 第55-58页 |
| 4.5.1.1 冷藏期脂肪含量分析 | 第55-56页 |
| 4.5.1.2 冷藏期亚油酸、EPA和DHA含量分析 | 第56-58页 |
| 4.5.2 全波段模型分析 | 第58-62页 |
| 4.5.2.1 脂肪 | 第58-59页 |
| 4.5.2.2 ω-3、ω-6 系多不饱和脂肪酸 | 第59-62页 |
| 4.5.3 特征波段模型分析 | 第62-66页 |
| 4.5.3.1 脂肪 | 第62页 |
| 4.5.3.2 ω-3、ω-6 系多不饱和脂肪酸 | 第62-66页 |
| 4.5.4 化学信息可视化 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 冷藏期鱼肉蛋白质降解和脂肪氧化的高光谱监测 | 第69-83页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 实验材料与设备 | 第69-70页 |
| 5.2.1 实验材料 | 第69页 |
| 5.2.2 实验试剂 | 第69-70页 |
| 5.2.3 实验设备 | 第70页 |
| 5.3 实验方法 | 第70-71页 |
| 5.3.1 高光谱图像获取与校准 | 第70-71页 |
| 5.3.2 传统分析方法 | 第71页 |
| 5.3.2.1 TVB-N值测定 | 第71页 |
| 5.3.2.2 TBA值测定 | 第71页 |
| 5.4 高光谱数据分析方法 | 第71-73页 |
| 5.4.1 蛋白降解程度预测 | 第71-72页 |
| 5.4.2 脂肪氧化程度预测 | 第72页 |
| 5.4.3 综合预测模型 | 第72页 |
| 5.4.4 基于综合预测模型的可视化 | 第72-73页 |
| 5.5 结果与分析 | 第73-82页 |
| 5.5.1 理化指标分析 | 第73-74页 |
| 5.5.2 蛋白质降解模型分析 | 第74-76页 |
| 5.5.3 脂肪氧化模型分析 | 第76-77页 |
| 5.5.4 综合预测模型分析 | 第77-80页 |
| 5.5.4.1 可行性分析 | 第77页 |
| 5.5.4.2 模型效果分析 | 第77-80页 |
| 5.5.5 化学信息可视化 | 第80-82页 |
| 5.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 结论与展望 | 第83-86页 |
| 一、结论 | 第83-84页 |
| 二、创新点 | 第84页 |
| 三、展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-96页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 附件 | 第98页 |
