基于颜色和气味多传感器融合的催熟水果检测系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·对催熟水果进行检测的意义 | 第11-12页 |
| ·利用多传感器融合技术鉴别的意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·水果品质检测存在的问题 | 第14-16页 |
| ·水果品质检测常用方法 | 第14-15页 |
| ·水果品质检测存在的问题 | 第15-16页 |
| ·课题研究的主要内容及技术路线 | 第16-17页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·课题研究的技术路线 | 第17页 |
| ·本章小节 | 第17-18页 |
| 第二章 多传感器融合检测系统的硬件设计 | 第18-34页 |
| ·检测系统的整体结构及其原理 | 第18-20页 |
| ·气味检测模块的硬件设计 | 第20-25页 |
| ·稳压电源 | 第20-21页 |
| ·气体传感器阵列 | 第21-22页 |
| ·PCI1716数据采集卡 | 第22-25页 |
| ·颜色检测模块 | 第25-33页 |
| ·STC89C52单片机 | 第25-26页 |
| ·TCS230颜色传感器 | 第26-30页 |
| ·LCD1602实时显示屏 | 第30-32页 |
| ·异步串行通信 | 第32-33页 |
| ·本章小节 | 第33-34页 |
| 第三章 系统的软件及程序部分 | 第34-42页 |
| ·软件应用 | 第34-35页 |
| ·LABVIEW软件 | 第34页 |
| ·MATLAB软件 | 第34页 |
| ·keilC51软件 | 第34-35页 |
| ·SPSS软件 | 第35页 |
| ·检测系统程序的编制 | 第35-38页 |
| ·登陆界面 | 第35-36页 |
| ·数据采集界面 | 第36-38页 |
| ·颜色信息的采集程序 | 第38-41页 |
| ·系统的初始化 | 第39-40页 |
| ·白平衡 | 第40页 |
| ·颜色识别 | 第40-41页 |
| ·本章小节 | 第41-42页 |
| 第四章 多传感器融合方法 | 第42-50页 |
| ·贝叶斯法 | 第42-43页 |
| ·D-S推理 | 第43页 |
| ·模糊理论 | 第43-44页 |
| ·人工神经网络法 | 第44-49页 |
| ·径向基神经网络 | 第44-45页 |
| ·径向基网络模型 | 第45-48页 |
| ·径向基神经网络的学习算法 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 试验数据处理及分析 | 第50-66页 |
| ·试验对象 | 第50页 |
| ·数据采集及分析 | 第50-55页 |
| ·气味数据采集 | 第50-54页 |
| ·颜色数据采集 | 第54页 |
| ·数据预处理 | 第54-55页 |
| ·模糊理论分析 | 第55-59页 |
| ·根据试验做出假设 | 第55-56页 |
| ·计算测量值的局部决策值 | 第56-57页 |
| ·多传感器融合 | 第57-59页 |
| ·RBF网络分析 | 第59-61页 |
| ·气相色谱方法对试验结果的对比分析 | 第61-64页 |
| ·气相色谱 | 第61页 |
| ·实验仪器及实验条件 | 第61-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·主要研究成果 | 第66-67页 |
| ·下一步研究方向 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录A 研究生期间发表的论文及专利 | 第74-76页 |
| 附录B 颜色传感器采集信息及通信的程序 | 第76-85页 |
