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基于机器视觉的玉米性状参数与近红外光谱的玉米组分含量检测方法研究

摘要第7-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第11-23页
    1.1 研究的目的和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-19页
        1.2.1 机器视觉技术和近红外光谱分析技术在谷物中的应用第12-14页
        1.2.2 基于机器视觉的玉米产量相关参数检测第14-18页
        1.2.3 基于近红外光谱的玉米主要组分含量检测第18-19页
    1.3 研究内容和研究方法第19-22页
        1.3.1 研究内容第19-20页
        1.3.2 研究方法第20-22页
    1.4 技术路线第22-23页
2 基于机器视觉的玉米性状参数测量系统设计第23-52页
    2.1 系统功能第23-24页
    2.2 系统设计第24-28页
    2.3 系统硬件设计第28-36页
        2.3.1 自动传输模块的设计第28-31页
        2.3.2 图像采集模块的设计第31-33页
        2.3.3 基于PLC的控制模块设计第33-36页
    2.4 系统软件设计第36-50页
        2.4.1 相机配置第36页
        2.4.2 基于LabVIEW的图像采集处理系统设计第36-44页
        2.4.3 PLC控制的软件设计第44-50页
    2.5 本章小结第50-52页
3 玉米性状参数自动检测系统性能分析和试验研究第52-64页
    3.1 概述第52页
    3.2 材料和方法第52-53页
        3.2.1 玉米果穗试验材料第52-53页
        3.2.2 玉米籽粒试验材料第53页
    3.3 果穗参数自动检测系统的测量结果与分析第53-59页
        3.3.1 穗长和穗粗的测量结果与分析第53-57页
        3.3.2 穗行数和穗行粒数的测量结果与分析第57-59页
    3.4 籽粒参数自动检测系统的测量结果与分析第59-63页
        3.4.1 粒长的测量结果与分析第60-61页
        3.4.2 粒宽的测量结果与分析第61-62页
        3.4.3 粒厚的测量结果与分析第62-63页
    3.5 本章小结第63-64页
4 基于近红外光谱分析技术的玉米籽粒组分含量检测方法研究第64-94页
    4.1 概述第64页
    4.2 材料和方法第64-70页
        4.2.1 试验材料第64-65页
        4.2.2 试验仪器第65-66页
        4.2.3 玉米籽粒组分含量化学值的测定第66-70页
    4.3 近红外光谱定量分析方法第70-77页
        4.3.1 异常样本点剔除方法第71-72页
        4.3.2 样本集划分方法第72-74页
        4.3.3 光谱数据预处理方法第74页
        4.3.4 近红外光谱定量分析方法第74-77页
        4.3.5 近红外光谱分析模型的评价第77页
    4.4 玉米籽粒3组分含量检测的异常样本剔除方法第77-82页
        4.4.1 氨基酸含量检测的异常样本剔除法第77-80页
        4.4.2 蛋白质含量检测的异常样本剔除法第80-81页
        4.4.3 直链淀粉含量检测的异常样本剔除法第81-82页
    4.5 玉米籽粒3组分含量检测的样本集划分方法第82-84页
        4.5.1 氨基酸含量检测的样本集划分方法第82-83页
        4.5.2 蛋白质含量检测的样本集划分方法第83页
        4.5.3 直链淀粉含量检测的样本集划分方法第83-84页
    4.6 基于近红外光谱的玉米籽粒内部品质定量分析模型的建立第84-92页
        4.6.1 氨基酸含量的定量分析第84-87页
        4.6.2 蛋白质含量的定量分析第87-90页
        4.6.3 直链淀粉含量的定量分析第90-92页
    4.7 本章小结第92-94页
5 基于近红外光谱特征波长优选的玉米组分含量检测方法研究第94-115页
    5.1 概述第94页
    5.2 变量优选方法第94-97页
        5.2.1 相关系数法第94-96页
        5.2.2 遗传算法第96-97页
    5.3 小波消噪第97-98页
    5.4 玉米组分含量定量检测的不同特征波长选择方法研究第98-114页
        5.4.1 氨基酸含量定量分析模型的建立第98-104页
        5.4.2 蛋白质含量定量分析模型的建立第104-110页
        5.4.3 直链淀粉含量定量分析模型的建立第110-114页
    5.5 本章小结第114-115页
6 结论与展望第115-118页
    6.1 主要结论第115-117页
    6.2 创新之处第117页
    6.3 展望第117-118页
参考文献第118-126页
博士就读期间的科研工作和论文发表情况第126-128页
附录1第128-132页
附录2第132-136页
致谢第136页

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