| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-13页 |
| 目录 | 第13-16页 |
| 插图清单 | 第16-18页 |
| 表格清单 | 第18-20页 |
| 英文缩略表 | 第20-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-46页 |
| ·课题背景 | 第22-33页 |
| ·棉花和棉花杂质 | 第22-23页 |
| ·棉花杂质检测的研究现状 | 第23-28页 |
| ·棉花杂质检测和分拣装备简介 | 第28-32页 |
| ·棉花杂质检测中存在的不足 | 第32-33页 |
| ·高光谱成像技术简介和应用 | 第33-42页 |
| ·高光谱成像原理简介 | 第33-34页 |
| ·高光谱成像技术在农畜产品品质检测中的应用进展 | 第34-42页 |
| ·高光谱图像检测棉花杂质的可行性 | 第42页 |
| ·研究目的、内容和技术路线 | 第42-45页 |
| ·研究目的 | 第42-43页 |
| ·研究内容 | 第43-44页 |
| ·技术路线 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第二章 试验材料、设备与方法 | 第46-76页 |
| ·试验材料 | 第46-57页 |
| ·棉花和棉花杂质颜色特征 | 第48-51页 |
| ·棉花的梳棉处理 | 第51-52页 |
| ·采集样本的制备 | 第52-57页 |
| ·高光谱成像系统和图像采集参数设置 | 第57-61页 |
| ·高光谱成像系统的构建和组成 | 第57-59页 |
| ·梳棉高光谱图像采集过程 | 第59-60页 |
| ·梳棉高光谱图像系统采集参数设置 | 第60-61页 |
| ·RGB图像采集系统、光谱采集系统及其参数设置 | 第61-62页 |
| ·RGB图像采集系统和参数设置 | 第61-62页 |
| ·光谱仪设备和参数设置 | 第62页 |
| ·数据处理和分析方法简介 | 第62-73页 |
| ·数据处理软件 | 第63页 |
| ·高光谱图像数据预处理 | 第63-64页 |
| ·高光谱图像数据降维及关键波段选择 | 第64页 |
| ·杂质分割和识别 | 第64-70页 |
| ·预测分析和分类方法 | 第70-71页 |
| ·光谱分析方法简介 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-76页 |
| 第三章 梳棉表面单类难检杂质的高光谱图像检测 | 第76-132页 |
| ·基于图像信息的梳棉表面单类难检杂质检测 | 第76-94页 |
| ·数据分析流程 | 第76-79页 |
| ·结果和讨论 | 第79-93页 |
| ·结论 | 第93-94页 |
| ·基于光谱和图像融合信息的梳棉表面单类难检杂质检测 | 第94-120页 |
| ·数据分析流程 | 第94-99页 |
| ·结果和讨论 | 第99-120页 |
| ·结论 | 第120页 |
| ·梳棉表面多类难检杂质的高光谱图像检测 | 第120-124页 |
| ·数据分析流程 | 第120-121页 |
| ·结果与讨论 | 第121-123页 |
| ·结论 | 第123-124页 |
| ·同分辨率RGB图像的梳棉表面毛发类杂质检测对比研究 | 第124-129页 |
| ·数据分析流程 | 第124-125页 |
| ·结果和讨论 | 第125-129页 |
| ·结论 | 第129页 |
| ·本章小结 | 第129-132页 |
| 第四章 梳棉内层杂质的高光谱图像检测 | 第132-166页 |
| ·数据分析流程 | 第132-136页 |
| ·高光谱图像预处理 | 第132-133页 |
| ·伪彩色图像提取 | 第133-136页 |
| ·结果和讨论 | 第136-165页 |
| ·梳棉和杂质的像素光谱分析 | 第136-137页 |
| ·建立像素分类器和选择最佳波长集合 | 第137-147页 |
| ·基于像素分类的杂质分割和识别 | 第147-165页 |
| ·本章小结 | 第165-166页 |
| 第五章 棉花杂质的计量分析 | 第166-178页 |
| ·基于高光谱图像的棉花杂质计量分析 | 第166-171页 |
| ·异性纤维(丙纶丝)重量预测 | 第166-169页 |
| ·异性纤维判别分类 | 第169-170页 |
| ·结论 | 第170-171页 |
| ·基于近红外分光技术的棉花杂质含量预测和分类研究 | 第171-176页 |
| ·纯棉花和含有杂质棉花的光谱分析 | 第171页 |
| ·基于PLS的棉花杂质含量预测模型的建立 | 第171-173页 |
| ·基于DA的棉花有无杂质分类研究 | 第173-175页 |
| ·结论 | 第175-176页 |
| ·本章小结 | 第176-178页 |
| 第六章 结论与展望 | 第178-182页 |
| ·主要研究结论 | 第178-180页 |
| ·本文的创新点 | 第180页 |
| ·下一步研究展望 | 第180-182页 |
| 参考文献 | 第182-192页 |
| 致谢 | 第192-193页 |
| 科研成果 | 第193-194页 |
| 作者简介 | 第194页 |