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基于高光谱和近红外信息融合的羊肉新鲜度无损检测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 肉品新鲜度检测方法第12页
    1.3 肉品新鲜度的高光谱图像技术检测第12-14页
        1.3.1 高光谱图像技术第12-13页
        1.3.2 肉品新鲜度检测中的高光谱图像技术应用第13-14页
    1.4 肉品新鲜度的近红外光谱技术检测第14-16页
        1.4.1 近红外光谱技术第14页
        1.4.2 肉品新鲜度检测中的近红外光谱技术应用第14-16页
    1.5 研究目的与内容第16-18页
        1.5.1 研究目标第16页
        1.5.2 研究内容第16-17页
        1.5.3 研究路线第17-18页
    1.6 本章小结第18-19页
第二章 羊肉新鲜度指标相关性分析及综合评价第19-27页
    2.1 引言第19页
    2.2 材料与方法第19-21页
        2.2.1 样品制备第19-20页
        2.2.2 挥发性盐基氮指标测定第20页
        2.2.3 细菌总数指标测定第20-21页
        2.2.4 pH值指标测定第21页
        2.2.5 颜色指标测定第21页
    2.3 结果与分析第21-26页
        2.3.1 储藏时间下挥发性盐基氮的变化趋势第21-22页
        2.3.2 储藏时间下细菌总数的变化趋势第22-23页
        2.3.3 储藏时间下pH值的变化趋势第23-24页
        2.3.4 储藏时间下颜色的变化趋势第24页
        2.3.5 羊肉新鲜度指标间相关性分析及综合评价第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于高光谱图像技术的羊肉新鲜度无损检测第27-41页
    3.1 引言第27页
    3.2 材料与方法第27-32页
        3.2.1 样品制备第27页
        3.2.2 高光谱图像采集与标定第27-29页
        3.2.3 高光谱图像光谱信息获取第29页
        3.2.4 光谱预处理第29-31页
        3.2.5 特征变量筛选第31页
        3.2.6 模型建立与评价第31-32页
    3.3 结果与讨论第32-40页
        3.3.1 光谱分析第32-33页
        3.3.2 样品划分及光谱预处理第33-35页
        3.3.3 光谱特征变量筛选第35-38页
        3.3.4 模型建立与分析第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于近红外光谱技术的羊肉新鲜度无损检测第41-52页
    4.1 引言第41页
    4.2 材料与方法第41-43页
        4.2.1 样品制备第41页
        4.2.2 近红外光谱采集第41-43页
        4.2.3 光谱预处理第43页
        4.2.4 特征变量筛选第43页
        4.2.5 模型建立与评价第43页
    4.3 结果与讨论第43-51页
        4.3.1 近红外光谱分析第43-44页
        4.3.2 样品划分及光谱预处理第44-46页
        4.3.3 光谱特征变量筛选第46-51页
        4.3.4 模型建立与分析第51页
    4.4 本章小结第51-52页
第五章 基于信息融合的羊肉新鲜度无损检测第52-60页
    5.1 引言第52页
    5.2 材料与方法第52-54页
        5.2.1 试验材料与仪器第52页
        5.2.2 信息融合简介第52-53页
        5.2.3 数据分析方法第53-54页
    5.3 结果与讨论第54-59页
        5.3.1 基于数据层融合建立羊肉新鲜度分级模型第54-56页
        5.3.2 基于特征层融合建立羊肉新鲜度分级模型第56-59页
        5.3.3 同单一检测方法的比较第59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 结论与展望第60-62页
    6.1 结论第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
作者简介第67-68页
导师评阅表第68页

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