摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-21页 |
1.1 研究背景 | 第12页 |
1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
1.3 国内外的研究现状 | 第13-16页 |
1.3.1 基于近红外光谱的检测方法 | 第13-14页 |
1.3.2 基于介电特性的检测方法 | 第14-15页 |
1.3.3 基于叶绿素含量的检测方法 | 第15-16页 |
1.3.4 基于颜色特征的检测方法 | 第16页 |
1.4 烟叶成熟度的分级标准 | 第16-18页 |
1.5 烟叶成熟度检测存在的问题 | 第18-19页 |
1.6 本研究的主要内容 | 第19页 |
1.7 技术路线 | 第19-21页 |
第二章 基于可见/近红外光谱的烟叶成熟度检测 | 第21-29页 |
2.1 近红外光谱检测的原理 | 第21页 |
2.2 材料与方法 | 第21-24页 |
2.2.1 试验材料 | 第21页 |
2.2.2 试验仪器 | 第21-23页 |
2.2.3 可见/近红外光谱数据采集 | 第23页 |
2.2.4 数据处理与分析 | 第23-24页 |
2.3 结果与分析 | 第24-28页 |
2.3.1 烟叶的漫反射光谱图 | 第24-25页 |
2.3.2 烟叶的光谱特征和成熟度因子之间的关系 | 第25-26页 |
2.3.3 烟叶成熟度的识别 | 第26-28页 |
2.4 小结 | 第28-29页 |
第三章 基于介电特性的烟叶成熟度检测 | 第29-42页 |
3.1 介电特性的基本理论 | 第29-31页 |
3.1.1 介电特性的概念及主要参数 | 第29-30页 |
3.1.2 介电特性模型的建立 | 第30-31页 |
3.2 材料与方法 | 第31-34页 |
3.2.1 试验材料 | 第31-32页 |
3.2.2 试验装置 | 第32-33页 |
3.2.3 介电特性参数数据的采集 | 第33页 |
3.2.4 数据处理与分析 | 第33-34页 |
3.3 结果与分析 | 第34-40页 |
3.3.1 烟叶的介电特性参数和成熟度因子之间的关系 | 第34-37页 |
3.3.2 烟叶成熟度的识别 | 第37-40页 |
3.4 小结 | 第40-42页 |
第四章 基于叶绿素含量的烟叶成熟度检测 | 第42-51页 |
4.1 SPAD测量原理 | 第42页 |
4.2 材料与方法 | 第42-46页 |
4.2.1 试验材料 | 第42页 |
4.2.2 试验仪器 | 第42-43页 |
4.2.3 SPAD测定 | 第43-45页 |
4.2.4 数据处理与分析 | 第45-46页 |
4.3 结果与分析 | 第46-50页 |
4.3.1 烟叶的叶绿素含量与成熟度因子之间的关系 | 第46-49页 |
4.3.2 烟叶成熟度的识别 | 第49-50页 |
4.4 小结 | 第50-51页 |
第五章 基于颜色特征的烟叶成熟度检测 | 第51-64页 |
5.1 颜色特征提取 | 第51页 |
5.2 材料与方法 | 第51-54页 |
5.2.1 试验材料 | 第51-52页 |
5.2.2 图像采集设备 | 第52页 |
5.2.3 图像采集 | 第52页 |
5.2.4 图像预处理 | 第52-54页 |
5.2.5 色调的提取 | 第54页 |
5.2.6 数据处理与分析 | 第54页 |
5.3 结果与分析 | 第54-62页 |
5.3.1 烟叶颜色特征与成熟度因子的关系 | 第54-59页 |
5.3.2 烟叶成熟度的识别 | 第59-62页 |
5.4 小结 | 第62-64页 |
第六章 基于安卓系统烟叶成熟度检测软件的开发 | 第64-69页 |
6.1 系统总体设计 | 第64-65页 |
6.1.1 系统硬件平台 | 第64页 |
6.1.2 系统软件平台 | 第64页 |
6.1.3 系统总体结构 | 第64-65页 |
6.2 软件设计与开发 | 第65-66页 |
6.2.1 图像获取模块 | 第65-66页 |
6.2.2 图像处理模块 | 第66页 |
6.2.3 颜色特征提取模块 | 第66页 |
6.2.4 识别结果输出模块 | 第66页 |
6.3 软件的实现 | 第66-69页 |
第七章 结论与展望 | 第69-71页 |
7.1 结论 | 第69页 |
7.2 展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
作者简介 | 第76页 |