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水果糖度可见/近红外光谱在线无损检测研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第8-20页
   ·研究目的和意义第8-10页
   ·水果品质无损检测技术第10-11页
     ·计算机视觉检测技术第10页
     ·电学特性检测技术第10-11页
     ·声学特性检测技术第11页
     ·核磁共振检测技术第11页
     ·光学特性检测第11页
   ·国内外研究现状第11-15页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-15页
   ·水果在线商品化的检测装置第15-19页
   ·论文研究内容第19-20页
2 近红外光谱检测技术第20-29页
   ·近红外光谱检测技术概述第20-21页
   ·近红外光谱检测技术理论基础第21页
   ·近红外光谱检测技术操作流程第21-22页
   ·水果糖度可见/近红外光谱检测技术第22-24页
     ·水果糖度近红外检测技术原理第22页
     ·近红外光谱技术常规检测方式第22-24页
   ·可见/近红外光谱分析中的化学计量学方法第24-26页
     ·多元线性回归法第24-25页
     ·主成分回归法第25页
     ·偏最小二乘法第25页
     ·人工神经网络第25-26页
   ·光谱预处理方法第26-27页
     ·平均第26页
     ·扣减第26页
     ·平滑第26页
     ·微分第26-27页
     ·标准化处理第27页
     ·多元散射校正第27页
   ·数学模型评价第27-29页
3 水果糖度智能化实时在线检测装置的设计第29-35页
   ·在线检测整体装置第29-30页
     ·装置设计思路第29页
     ·实验装置的组成第29-30页
   ·机械传送单元第30-31页
   ·光照系统第31-32页
     ·光源选择第31页
     ·光源布置第31-32页
   ·光谱采集系统第32-34页
     ·检测器第32页
     ·光谱仪第32-34页
   ·触发模式的选择第34页
   ·试验装置动态检测过程第34-35页
4 水果糖度智能化实时在线分级软件的设计第35-40页
   ·系统功能第35-36页
     ·暗场和参比采集第36页
     ·光谱文件管理第36页
     ·实时信息显示第36页
     ·光谱预处理第36页
     ·评价决策模块第36页
   ·系统软件编写第36-40页
     ·C++类的实现第37页
     ·相关函数集第37-38页
     ·用户界面第38-40页
5 水果糖度品质无损检测试验第40-47页
   ·试验样品准备与步骤第40-41页
     ·试验样品的准备第40页
     ·试验操作流程第40-41页
   ·水果糖度的理化分析第41-43页
     ·分析原理第41页
     ·试验分析仪器第41页
     ·测量结果第41-43页
   ·水果近红外光谱的采集测量第43-47页
     ·静态采集第43-44页
     ·在线动态采集第44-47页
6 水果糖度近红外光谱在线无损检测模型第47-59页
   ·模型样本及数据第47-48页
     ·试验样本数据第47-48页
     ·校正组和预测组第48页
   ·不同光谱区域 PLS 数学模型的建立第48-51页
     ·赣南脐橙最佳光谱区域的确定第49-50页
     ·翠冠梨最佳光谱区域的确定第50页
     ·南水梨最佳光谱区域的确定第50-51页
   ·不同预处理 PLS 数学模型的建立第51-54页
     ·赣南脐橙不同预处理对模型的影响第51-52页
     ·翠冠梨不同预处理对模型的影响第52-53页
     ·南水梨不同预处理对模型的影响第53-54页
   ·水果最佳数学预测模型的建立第54-59页
     ·赣南脐橙最佳预测模型的选择第54-56页
     ·翠冠梨最佳预测模型的选择第56-57页
     ·南水梨最佳预测模型的选择第57-59页
7 结论和展望第59-61页
   ·结论第59-60页
   ·展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65页

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