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基于高光谱图像的新疆羊肉TVBN及颜色检测研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究的背景与意义第11-12页
    1.2 高光谱在肉制品检测中的应用现状第12-15页
        1.2.1 高光谱图像技术的概述第12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
        1.2.3 国外研究现状第13-15页
        1.2.4 应用现状的总结分析第15页
    1.3 本研究的主要内容第15-16页
    1.4 技术路线第16页
    1.5 本章小结第16-17页
第二章 试验仪器材料和研究方法第17-26页
    2.1 试验仪器材料第17-18页
    2.2 光谱预处理方法第18-21页
    2.3 特征波长的选取方法第21-22页
        2.3.1 遗传算法(GA)第21页
        2.3.2 联合区间偏最小二乘法(siPLS)第21-22页
    2.4 样本集划分方法第22-23页
    2.5 建模方法第23-24页
        2.5.1 偏最小二乘回归(PLSR)第23页
        2.5.2 主成分回归(PCR)第23-24页
        2.5.3 逐步多元线性回归(SMLR)第24页
    2.6 模型的评价方法第24-25页
    2.7 本章小结第25-26页
第三章 羊肉颜色参数的检测研究第26-44页
    3.1 试验样本制备与试验数据采集第26-27页
        3.1.1 试验样本的制备第26页
        3.1.2 高光谱图像的采集第26-27页
        3.1.3 羊肉颜色参数的试验测定第27页
    3.2 不同样本集划分方法对模型结果的影响第27-30页
        3.2.1 不同样本集划分对羊肉亮度(L*)模型的影响第28页
        3.2.2 不同样本集划分对羊肉红度(a*)模型的影响第28-29页
        3.2.3 不同样本集划分对羊肉黄度(b*)模型的影响第29-30页
    3.3 不同预处理方法对模型结果的影响第30-33页
        3.3.1 不同预处理方法对羊肉亮度(L*)模型的影响第30-31页
        3.3.2 不同预处理方法对羊肉红度(a*)模型的影响第31-32页
        3.3.3 不同预处理方法对羊肉黄度(b*)模型的影响第32-33页
    3.4 基于全波段不同建模方法的比较分析第33-35页
        3.4.1 羊肉亮度(L*)全波段不同建模方法比较分析第33页
        3.4.2 羊肉红度(a*)全波段不同建模方法比较分析第33-34页
        3.4.3 羊肉黄度(b*)全波段不同建模方法比较分析第34-35页
    3.5 基于特征波长选择与结果分析第35-42页
        3.5.1 羊肉亮度(L*)光谱数据特征波长选择第35-37页
        3.5.2 羊肉红度(a*)光谱数据特征波长选择第37-39页
        3.5.3 羊肉黄度(b*)光谱数据特征波长选择第39-41页
        3.5.4 结果与分析第41-42页
    3.6 本章小结第42-44页
第四章 羊肉挥发性盐基氮(TVBN)的检测研究第44-52页
    4.1 试验样本的制备及试验数据的采集第44-46页
        4.1.1 试验样本的制备第44页
        4.1.2 高光谱图像的采集第44-45页
        4.1.3 羊肉挥发性盐基氮(TVBN)含量的试验测定第45-46页
    4.2 不同样本集划分方法对模型结果的影响第46页
    4.3 不同光谱预处理方法对模型的影响第46-48页
    4.4 不同建模方法和特征波长选取方法的比较第48-51页
        4.4.1 不同建模方法的比较分析第48页
        4.4.2 特征波长建模方法的比较第48-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 结论与展望第52-54页
    5.1 结论第52-53页
    5.2 展望第53-54页
参考文献第54-57页
致谢第57-58页
作者简介第58-59页
导师评阅表第59页

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