| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 农产品检测研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 机器视觉技术在农产品检测方面的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 近红外光谱技术在农产品检测方面的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 红枣品质检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究的内容和技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-17页 |
| 第二章 红枣品质信息采集硬件系统 | 第17-23页 |
| 2.1 机器视觉采集系统 | 第17-19页 |
| 2.1.1 光照系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 相机和镜头 | 第18-19页 |
| 2.2 近红外光谱采集系统 | 第19-21页 |
| 2.2.1 光源 | 第20页 |
| 2.2.2 光谱仪 | 第20-21页 |
| 2.3 传输机构 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于图像处理红枣外部品质检测软件设计 | 第23-43页 |
| 3.1 软件设计 | 第23-24页 |
| 3.1.1 开发平台 | 第23-24页 |
| 3.1.2 系统框架 | 第24页 |
| 3.2 系统功能模块 | 第24-40页 |
| 3.2.1 系统界面 | 第24-25页 |
| 3.2.2 文件载入模块 | 第25页 |
| 3.2.3 相机设置模块 | 第25-27页 |
| 3.2.4 分级参数设置模块 | 第27-29页 |
| 3.2.5 结果统计模块 | 第29-30页 |
| 3.2.6 图像处理模块 | 第30-40页 |
| 3.3 软件测试 | 第40-42页 |
| 3.3.1 试验目的 | 第40页 |
| 3.3.2 试验材料及仪器 | 第40页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 红枣内部品质定量检测模型建立及检测软件设计 | 第43-59页 |
| 4.1 近红外光谱分析方法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 光谱预处理方法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 近红外光谱技术建模方法 | 第44-45页 |
| 4.1.3 异常样品判别方法 | 第45-46页 |
| 4.1.4 近红外光谱数学模型的评价参数 | 第46-47页 |
| 4.2 材料与方法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 试验样品 | 第47页 |
| 4.2.2 主要仪器和软件 | 第47页 |
| 4.2.3 光谱采集 | 第47-48页 |
| 4.2.4 红枣水分测定方法 | 第48-49页 |
| 4.2.5 红枣总糖测定方法 | 第49页 |
| 4.3 近红外定量结果分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 红枣水分定量检测模型的建立 | 第49-53页 |
| 4.3.2 总糖含量的定量检测模型 | 第53-55页 |
| 4.4 分级软件的设计 | 第55-57页 |
| 4.4.1 软件模块 | 第55-56页 |
| 4.4.2 系统界面 | 第56-57页 |
| 4.5 红枣光谱处理软件设计 | 第57-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 创新点 | 第60页 |
| 5.3 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |
