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激光直接标刻二维条码在水果表面的应用研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景与意义第14-17页
        1.1.1 二维条码简介第14-16页
        1.1.2 激光标刻技术简介第16页
        1.1.3 农产品的追溯方法第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-18页
        1.2.1 国外研究现状第17-18页
        1.2.2 国内研究现状第18页
    1.3 本文研究内容及意义第18-22页
        1.3.1 研究意义第18-19页
        1.3.2 研究内容第19-22页
第2章 激光与水果的相互作用机理分析第22-28页
    2.1 激光特性的理论分析第22-25页
    2.2 激光标刻水果的机理分析第25-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 激光在水果表面直接标刻的工艺研究第28-44页
    3.1 实验方案第28-31页
        3.1.1 实验设备第28-30页
        3.1.2 实验材料第30页
        3.1.3 实验方法第30-31页
    3.2 工艺参数对加工质量的影响第31-43页
        3.2.1 激光参数对条码对比度的影响第33-39页
        3.2.2 激光参数对标刻深度的影响第39-42页
        3.2.3 标刻深度对条码对比度的影响第42-43页
    3.3 本章小结第43-44页
第4章 条码耐久性研究第44-50页
    4.1 标刻条码耐久性第44-46页
    4.2 提高条码耐久性的方法第46-48页
        4.2.1 实验安排第46页
        4.2.2 试验过程与结果分析第46-48页
    4.3 本章小结第48-50页
第5章 水果表面Data Matrix二维条码识读研究第50-60页
    5.1 条码尺寸对条码识读的影响第50-52页
        5.1.1 实验过程及结果第50-52页
    5.2 曲率对条码识读的影响第52-55页
        5.2.1 影响机理第52-54页
        5.2.2 适用不同曲率水果的工艺改进第54-55页
    5.3 添加着色剂改善条码识读第55-57页
        5.3.1 实验方案第56页
        5.3.2 试验过程与结果分析第56-57页
    5.4 本章小结第57-60页
第6章 基于BP神经网络的激光直接标刻条码质量预测模型第60-68页
    6.1 BP神经网络简介第60-61页
    6.2 BP网络建模第61-64页
        6.2.1 BP网络的设计第61-62页
        6.2.2 BP网络的训练第62-64页
        6.2.3 BP网络的可靠性验证第64页
    6.3 BP网络预测结果第64-66页
        6.3.1 BP网络预测激光功率对条码对比度的影响第65页
        6.3.2 BP网络预测线间距对条码对比度的影响第65-66页
        6.3.3 BP网络预测线间距对条码对比度的影响第66页
    6.4 本章小结第66-68页
总结与展望第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第74-76页
致谢第76-77页
学位论文评阅及答辩情况表第77页

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