摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
缩略词清单 | 第11-12页 |
第一章 绪论 | 第12-25页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
1.2 国内外研究现状分析 | 第15-20页 |
1.3 研究目标 | 第20-21页 |
1.4 研究内容及技术路线 | 第21-23页 |
1.5 论文的组织结构 | 第23-25页 |
第二章 空气耦合超声波及其信号处理 | 第25-42页 |
2.1 空气耦合超声波 | 第25-28页 |
2.2 玉米种子净度检测去噪方法 | 第28-32页 |
2.3 玉米种子净度检测特征提取方法 | 第32-35页 |
2.4 玉米种子净度检测分类识别方法 | 第35-41页 |
2.5 小结 | 第41-42页 |
第三章 超声波检测玉米种子净度原理和方法研究 | 第42-52页 |
3.1 超声波检测玉米种子净度的安全性分析 | 第42-45页 |
3.2 玉米种子虫蛀和霉变的超声波响应特征研究 | 第45-46页 |
3.3 玉米种子颗粒声速及有效检测频段的分析与选择 | 第46-47页 |
3.4 空气耦合超声波信号采集设备集成与优化 | 第47-51页 |
3.5 小结 | 第51-52页 |
第四章 玉米种子虫蛀颗粒检测 | 第52-66页 |
4.1 信号采集及样本库的建立 | 第52-54页 |
4.2 虫蛀颗粒检测模型的建立 | 第54-58页 |
4.3 虫蛀孔洞的模拟方法研究 | 第58-59页 |
4.4 种子厚度、摆放方位对超声波响应特征的影响 | 第59-61页 |
4.5 虫蛀种子检测模型的性能测试 | 第61-64页 |
4.6 小结 | 第64-66页 |
第五章 玉米霉变颗粒检测 | 第66-75页 |
5.1 信号采集及样本库建立 | 第66-67页 |
5.2 霉变玉米检测信号去噪 | 第67-68页 |
5.3 霉变玉米检测信号希尔伯特黄变换特征提取 | 第68-70页 |
5.4 霉变玉米检测BP神经网络模型的建立 | 第70-72页 |
5.5 检测模型的性能测试 | 第72-74页 |
5.6 小结 | 第74-75页 |
第六章 玉米种子净度检测装置研发 | 第75-87页 |
6.1 需求分析 | 第75页 |
6.2 装置应用模式研究 | 第75-76页 |
6.3 检测装置总体设计 | 第76-84页 |
6.4 检测装置测试应用 | 第84-85页 |
6.5 小结 | 第85-87页 |
第七章 结论与展望 | 第87-90页 |
7.1 结论 | 第87-88页 |
7.2 创新点 | 第88-89页 |
7.3 展望 | 第89-90页 |
参考文献 | 第90-98页 |
致谢 | 第98-99页 |
作者简介 | 第99页 |