| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第6-7页 |
| ·高光谱图像技术概述 | 第7-9页 |
| ·高光谱图像技术的国内外研究 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究内容及技术路线 | 第11-14页 |
| 第二章 高光谱图像数据采集及其处理 | 第14-23页 |
| ·材料与方法 | 第14-17页 |
| ·光谱数据预处理 | 第17-21页 |
| ·长枣糖度与果肉硬度的测量 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 高光谱图像技术的长枣糖度和果肉硬度无损检测 | 第23-32页 |
| ·建模方法概述 | 第23-27页 |
| ·光谱预处理及其特征波段的选取 | 第27-28页 |
| ·基于PLS和BP-ANN建立长枣糖度与果肉硬度预测模型 | 第28-30页 |
| ·预测模型性能比较分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 高光谱图像技术的长枣表面缺陷检测 | 第32-41页 |
| ·主成分分析 | 第32-35页 |
| ·材料与方法 | 第35-37页 |
| ·缺陷检测结果与讨论 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 高光谱图像技术的红枣品种鉴别 | 第41-49页 |
| ·鉴别方法概述 | 第41-45页 |
| ·基于BP-ANN和SVM建立红枣品种鉴别模型 | 第45-48页 |
| ·鉴别结果比较分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结束语 | 第49-51页 |
| ·主要结论 | 第49-50页 |
| ·研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-62页 |
| 个人简介 | 第62页 |