| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内国外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 苹果品质无损检测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 果品病害无损检测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 系统功能与技术指标 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.6 章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 苹果霉心病透射检测特征波长提取 | 第20-29页 |
| 2.1 苹果霉心病发病特征分析 | 第20-21页 |
| 2.2 苹果霉心病光谱响应机理分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 光的吸收 | 第21页 |
| 2.2.2 苹果霉心病光谱响应分析 | 第21-23页 |
| 2.3 苹果霉心病检测透射特征波长提取 | 第23-28页 |
| 2.3.1 苹果可见/近红外透射光谱采集平台搭建 | 第23-25页 |
| 2.3.2 苹果可见/近红外透射光谱采集 | 第25页 |
| 2.3.3 苹果可见/近红外透射特征波长提取 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 夹持式苹果霉心病检测装置机构设计 | 第29-35页 |
| 3.1 检测装置系统设计 | 第29-30页 |
| 3.2 关键技术简介 | 第30页 |
| 3.3 检测装置结构实现 | 第30-34页 |
| 3.3.1 夹持机构零件设计 | 第31-33页 |
| 3.3.2 手动控制闸设计 | 第33-34页 |
| 3.3.3 夹持式苹果霉心病检测装置实现 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 夹持式苹果霉心病检测装置功能实现 | 第35-46页 |
| 4.1 电路整体结构设计 | 第35页 |
| 4.2 夹持式装置硬件电路设计 | 第35-43页 |
| 4.2.1 核心处理器模块设计 | 第36-37页 |
| 4.2.2 光源与驱动模块设计 | 第37-40页 |
| 4.2.3 光谱检测电路模块设计 | 第40-42页 |
| 4.2.4 用户控制模块设计 | 第42页 |
| 4.2.5 电源模块设计 | 第42-43页 |
| 4.3 夹持式装置软件流程设计 | 第43-45页 |
| 4.3.1 软件开发环境搭建 | 第43-44页 |
| 4.3.2 软件功能实现 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 夹持式苹果霉心病检测装置判别模型建立 | 第46-56页 |
| 5.1 实验样品与光谱数据采集 | 第46-47页 |
| 5.1.1 实验样品 | 第46页 |
| 5.1.2 光谱数据采集 | 第46-47页 |
| 5.2 基于kNN的苹果霉心病判别模型建立 | 第47-51页 |
| 5.2.1 kNN算法简介 | 第47-48页 |
| 5.2.2 训练样本空间的构造 | 第48-49页 |
| 5.2.3 基于kNN的霉心病判别模型建立与验证 | 第49-51页 |
| 5.3 基于BP神经网络的苹果霉心病判别模型建立 | 第51-55页 |
| 5.3.1 BP神经网络分类算法简介 | 第51-52页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的苹果霉心病判别模型建立与验证 | 第52-54页 |
| 5.3.3 判别模型的嵌入与实现 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 夹持式苹果霉心病检测装置系统测试 | 第56-58页 |
| 6.1 苹果霉心病判别准确率测试 | 第56页 |
| 6.2 检测装置性能测试 | 第56-57页 |
| 6.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 结论 | 第58页 |
| 7.2 创新点 | 第58-59页 |
| 7.3 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |