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基于近红外光谱与机器视觉技术的浆果品质检测研究

摘要第1-15页
Abstract第15-18页
1 引言第18-34页
   ·课题研究的产业背景和意义第18-21页
     ·课题研究的产业背景分析第18-19页
     ·课题研究意义第19-21页
   ·近红外光谱分析技术在果蔬品质检测的研究进展第21-26页
     ·近红外分析技术的物理原理第21-22页
     ·应用近红外光谱检测果蔬品质的国外研究进展第22-23页
     ·果蔬品质近红外检测国内研究进展第23-26页
   ·机器视觉技术在果蔬品质检测的研究进展第26-30页
     ·机器视觉技术第26-27页
     ·果蔬品质机器视觉检测国外研究进展第27-28页
     ·果蔬品质机器视觉检测国内研究进展第28-30页
   ·存在的问题第30-31页
   ·研究目的与内容第31-34页
     ·研究目的第31页
     ·研究内容第31-33页
     ·技术路线第33-34页
2 试验材料与方法第34-49页
   ·试验材料第34-35页
   ·试验仪器与设备第35-37页
     ·近红外台式谷物、食品、乳制品分析仪第35-36页
     ·机器视觉系统第36页
     ·其它仪器设备第36-37页
     ·软件系统第37页
   ·试验试剂第37页
   ·指标测定第37-41页
     ·黑加仑水分含量测定第37-38页
     ·总酸含量测定第38页
     ·维生素C 含量测定第38-39页
     ·总糖含量测定第39-40页
     ·花青素含量测定第40-41页
     ·黑加仑色泽测定第41页
     ·黑加仑直径和质量测定第41页
   ·样品处理和试验方法第41-49页
     ·试验样品的准备第41页
     ·样品观察和测定第41-42页
     ·黑加仑果浆近红外光谱采集第42-43页
     ·黑加仑图像获取方法第43-49页
3 应用近红外光谱技术检测黑加仑营养成分的研究第49-67页
   ·黑加仑近红外透射光谱响应特性的研究第49-64页
     ·黑加仑近红外透射光谱响应特性的影响因素第49-51页
     ·温度对黑加仑近红外透射光谱响应特性的影响第51-59页
     ·扫描次数对黑加仑近红外透射光谱响应特性的影响第59-61页
     ·黑加仑品种、大小、颜色对近红外透射光谱响应特性的影响第61-64页
   ·数据处理方法第64-65页
     ·化学计量学方法的选择第64-65页
     ·评价模型效果的指标第65页
     ·近红外光谱定量分析软件第65页
   ·小结第65-67页
4 黑加仑营养成分近红外透射光谱检测的数学模型第67-119页
   ·建模样品的挑选原则第67-68页
   ·试验设计第68-72页
   ·异常样品的判别第72-90页
     ·常用的异常样品判别方法第72-74页
     ·剔除异常样品的算法第74页
     ·校正集异常样品判别和剔除第74-90页
   ·黑加仑营养成分含量数学模型建立与优化第90-105页
     ·多元线性回归算法第90页
     ·逐步回归法原理第90-91页
     ·黑加仑总酸含量数学模型建立与优化第91-95页
     ·黑加仑维生素C 含量数学模型建立与优化第95-98页
     ·黑加仑总糖含量数学模型建立与优化第98-102页
     ·黑加仑花青素含量数学模型建立与优化第102-105页
   ·黑加仑营养成分定量分析模型的应用研究第105-113页
     ·模型的修正第105-109页
     ·试验准备第109页
     ·结果及分析第109-113页
   ·各品种营养成分综合评价及最佳采收期确定第113-117页
     ·熵权系数法原理第113-114页
     ·试验结果及讨论第114-117页
   ·小结第117-119页
5 黑加仑浆果图像处理及特征提取第119-154页
   ·图像预处理算法研究第119-127页
     ·图像灰度化算法第119-121页
     ·边缘检测处理算法第121-123页
     ·图像二值化算法第123-124页
     ·图像滤波第124-127页
   ·图像分割第127-131页
     ·直方图分割算法第127-128页
     ·类间方差阈值分割算法第128-129页
     ·区域生长法第129-131页
   ·基于数学形态学和分水岭变换的粘连果粒分割算法研究第131-136页
     ·形态学图像处理第131-133页
     ·分水岭变换第133-135页
     ·粘连果粒分割算法第135-136页
   ·图像特征提取第136-143页
     ·几何特征参数提取结果第136-140页
     ·颜色特征提取结果第140-143页
   ·黑加仑营养成分与外观品质的相关性研究第143-152页
     ·试验结果第143-146页
     ·黑加仑总酸含量与外观品质的相关性分析第146-147页
     ·黑加仑维生素C 含量与外观品质的相关性分析第147-149页
     ·黑加仑总糖含量与外观品质的相关性分析第149-151页
     ·黑加仑花青素含量与外观品质的相关性分析第151-152页
   ·小结第152-154页
6 黑加仑品种检测分级系统研究第154-171页
   ·品种检测分级系统设计第154-155页
   ·黑加仑品质特征信息库建立第155-156页
   ·BP 神经网络模式识别原理第156-157页
   ·黑加仑品种识别第157-165页
     ·黑加仑分类特征分析第157-158页
     ·黑加仑品种识别分类特征的选取第158-159页
     ·黑加仑品种识别BP 神经网络结构第159-161页
     ·结果及分析第161-165页
   ·黑加仑综合品质评价、分级研究第165-170页
     ·黑加仑综合品质评价指标的确定第166页
     ·黑加仑综合品质评价、分级方法第166-168页
     ·结果及分析第168-169页
     ·黑加仑分级的验证第169-170页
   ·小结第170-171页
7 结论第171-174页
   ·主要结论第171-172页
   ·研究特色与创新第172-173页
   ·不足与完善第173-174页
致谢第174-175页
参考文献第175-181页
附录第181-190页
攻读博士学位期间发表的学术论文第190页
攻读博士学位期间参与的科研课题第190页

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