基于近红外技术苹果糖度检测方法的研究与应用
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展趋势 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国内外研究的现状 | 第11-17页 |
| 1.2.2 国内外研究的发展趋势 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 近红外光谱检测理论及方法 | 第19-27页 |
| 2.1 近红外光谱分析技术的概述 | 第19-20页 |
| 2.2 漫反射定量分析的理论依据 | 第20-21页 |
| 2.3 定量分析模型的建立方法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 偏最小二乘法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 多元线性回归法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 模型评价指标 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 苹果糖度检测装置的设计与实现 | 第27-38页 |
| 3.1 检测装置总体方案设计 | 第27-28页 |
| 3.2 光路的设计 | 第28-31页 |
| 3.2.1 光源选择 | 第28-30页 |
| 3.2.2 光信号接收方式 | 第30页 |
| 3.2.3 光路结构设计 | 第30-31页 |
| 3.3 硬件电路的设计 | 第31-35页 |
| 3.3.1 LED光源驱动电路 | 第31-32页 |
| 3.3.2 光信号检测电路 | 第32-33页 |
| 3.3.3 放大滤波电路 | 第33-34页 |
| 3.3.4 控制器外围电路 | 第34-35页 |
| 3.4 系统软件的设计 | 第35-37页 |
| 3.4.1 系统工作流程设计 | 第35-36页 |
| 3.4.2 基于μC/OS-Ⅱ的程序设计 | 第36页 |
| 3.4.3 数据处理程序设计 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 苹果糖度检测模型研究 | 第38-52页 |
| 4.1 苹果糖度的理化检测 | 第38-39页 |
| 4.2 实验材料与方法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 苹果材料 | 第39-40页 |
| 4.2.2 数据采集方法 | 第40页 |
| 4.2.3 数据处理方法 | 第40-42页 |
| 4.3 样本选择方法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 马氏距离法剔除异常样本 | 第42-43页 |
| 4.3.2 SPXY算法划分样本集 | 第43-45页 |
| 4.4 预测模型的建立与分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 多元线性回归分析 | 第45-50页 |
| 4.4.2 偏最小二乘法分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 系统测试与误差分析 | 第52-57页 |
| 5.1 装置稳定度测试 | 第52页 |
| 5.2 检测精度影响因素的分析 | 第52-55页 |
| 5.2.1 温度影响的分析 | 第52-53页 |
| 5.2.2 环境光影响的分析 | 第53页 |
| 5.2.3 光源照射距离影响的分析 | 第53-54页 |
| 5.2.4 苹果形状影响的分析 | 第54-55页 |
| 5.3 系统误差分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
