基于高光谱成像技术的虾仁新鲜度检测研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第12页 |
1.2 对虾新鲜度评价的传统方法 | 第12-14页 |
1.2.1 感官评价 | 第12-13页 |
1.2.2 物理指标评价 | 第13页 |
1.2.3 化学指标评价 | 第13-14页 |
1.2.4 微生物指标评价 | 第14页 |
1.3 对虾新鲜度评价的新颖技术 | 第14-17页 |
1.3.1 电子鼻技术 | 第14-15页 |
1.3.2 光谱技术 | 第15页 |
1.3.3 图像技术 | 第15-16页 |
1.3.4 高光谱成像技术 | 第16-17页 |
1.4 目前存在的问题 | 第17-18页 |
1.5 研究目标与内容 | 第18-19页 |
1.5.1 主要研究目标 | 第18页 |
1.5.2 主要研究内容 | 第18-19页 |
1.5.3 技术路线 | 第19页 |
1.6 本章小结 | 第19-20页 |
第二章 试验材料与研究方法 | 第20-36页 |
2.1 试验准备 | 第20-22页 |
2.1.1 试验试剂 | 第20-21页 |
2.1.2 试验样品制备 | 第21-22页 |
2.2 高光谱成像系统及图像获取 | 第22-24页 |
2.2.1 高光谱成像系统组成 | 第22-23页 |
2.2.2 高光谱图像获取 | 第23-24页 |
2.3 高光谱数据处理方法 | 第24-35页 |
2.3.1 高光谱图像黑白校正 | 第24页 |
2.3.2 特征提取 | 第24-26页 |
2.3.3 数据预处理方法 | 第26-27页 |
2.3.4 光谱特征变量选择法 | 第27-31页 |
2.3.5 化学计量学建模方法 | 第31-34页 |
2.3.6 模型评价标准 | 第34页 |
2.3.7 算法实现软件 | 第34-35页 |
2.4 本章小结 | 第35-36页 |
第三章 对虾新鲜度物理指标分析 | 第36-49页 |
3.1 引言 | 第36-37页 |
3.2 传统方法测定虾仁颜色和质构 | 第37-38页 |
3.2.1 色差测定 | 第37页 |
3.2.2 质构测定 | 第37-38页 |
3.4 色泽分析 | 第38-43页 |
3.4.1 色泽参数变化 | 第38页 |
3.4.2 光谱分析及预处理 | 第38-41页 |
3.4.3 特征波长选择 | 第41页 |
3.4.4 模型建立与预测 | 第41-42页 |
3.4.5 可视化 | 第42-43页 |
3.5 质构分析 | 第43-48页 |
3.5.1 质构参数变化 | 第43-44页 |
3.5.2 光谱分析及预处理 | 第44-45页 |
3.5.3 特征波长选择 | 第45-46页 |
3.5.4 模型建立与评价 | 第46-47页 |
3.5.5 可视化 | 第47-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 对虾新鲜度的化学指标分析 | 第49-57页 |
4.1 引言 | 第49页 |
4.2 传统方法测定虾仁挥发性盐基氮 | 第49-50页 |
4.3 挥发性盐基氮变化 | 第50-52页 |
4.4 光谱分析及预处理 | 第52-53页 |
4.4.1 光谱分析 | 第52页 |
4.4.2 光谱预处理 | 第52-53页 |
4.5 特征选择 | 第53-54页 |
4.6 模型建立与评价 | 第54-55页 |
4.7 可视化 | 第55-56页 |
4.8 本章小结 | 第56-57页 |
第五章 对虾新鲜度微生物指标分析 | 第57-64页 |
5.1 引言 | 第57页 |
5.2 传统方法测定微生物 | 第57-58页 |
5.3 微生物总数变化 | 第58-59页 |
5.4 光谱分析及预处理 | 第59-60页 |
5.5 特征波长选择和图像纹理提取 | 第60-61页 |
5.6 模型建立与评价 | 第61-62页 |
5.7 可视化 | 第62-63页 |
5.8 本章小结 | 第63-64页 |
第六章 总结与展望 | 第64-67页 |
6.1 总结 | 第64-66页 |
6.2 主要创新点 | 第66页 |
6.3 展望 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-75页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
附件 | 第78页 |