| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 符号列表 | 第14-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-35页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第19-20页 |
| 1.1.1 我国梨果业的生产现状 | 第19-20页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第20页 |
| 1.2 声学振动技术用于水果品质检测的研究现状 | 第20-27页 |
| 1.2.1 离线装置 | 第20-25页 |
| 1.2.2 在线无损检测系统 | 第25-27页 |
| 1.3 激光多普勒测振技术在水果品质检测中的应用 | 第27-33页 |
| 1.4 研究目标、内容和技术路线 | 第33页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第33页 |
| 1.4.2 研究的主要内容 | 第33页 |
| 1.4.3 技术路线图 | 第33页 |
| 1.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第二章 材料与方法 | 第35-44页 |
| 2.1 实验材料 | 第35页 |
| 2.2 理化指标测定方法 | 第35-38页 |
| 2.2.1 坚实度相关化学指标的测定方法 | 第35-37页 |
| 2.2.2 坚实度相关力学指标的测定方法 | 第37-38页 |
| 2.3 感官评价方法 | 第38-39页 |
| 2.4 异常样本剔除方法 | 第39页 |
| 2.5 定性分析方法 | 第39页 |
| 2.5.1 判别分析[75] | 第39页 |
| 2.5.2 K近邻分类算法 | 第39页 |
| 2.6 定量分析方法 | 第39-41页 |
| 2.6.1 线性回归分析 | 第39-40页 |
| 2.6.2 主成分回归 | 第40页 |
| 2.6.3 偏最小二乘回归 | 第40页 |
| 2.6.4 BP神经网络 | 第40-41页 |
| 2.7 评价指标 | 第41-42页 |
| 2.7.1 系统优化评价指标 | 第41页 |
| 2.7.2 系统重复性评价指标 | 第41页 |
| 2.7.3 坚实度预测模型的评价指标 | 第41-42页 |
| 2.8 相关软件 | 第42-43页 |
| 2.8.1 二维制图软件 | 第42-43页 |
| 2.8.2 三维建模软件 | 第43页 |
| 2.8.3 SPSS统计分析软件 | 第43页 |
| 2.8.4 MATALAB软件 | 第43页 |
| 2.9 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 梨坚实度声学在线检测系统的构建 | 第44-58页 |
| 3.1 检测系统整体方案 | 第44-46页 |
| 3.1.1 系统概述 | 第44页 |
| 3.1.2 工作原理 | 第44页 |
| 3.1.3 工作过程 | 第44-46页 |
| 3.2 系统硬件设计 | 第46-53页 |
| 3.2.1 输送单元的设计 | 第46-50页 |
| 3.2.2 激振单元的设计 | 第50-51页 |
| 3.2.3 检测单元的设计 | 第51-52页 |
| 3.2.4 控制单元的设计 | 第52-53页 |
| 3.3 系统软件介绍 | 第53-56页 |
| 3.4 梨坚实度在线实验 | 第56-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 梨坚实度声学在线检测系统的优化和评估 | 第58-62页 |
| 4.1 激励单元的优化 | 第58-61页 |
| 4.1.1 声源功率对振动信号的影响 | 第58页 |
| 4.1.2 声源距离对振动信号的影响 | 第58-59页 |
| 4.1.3 声源口径对振动信号的影响 | 第59-60页 |
| 4.1.4 不同扫频方式及扫频速率对振动信号的影响 | 第60-61页 |
| 4.2 优化后系统稳定性分析 | 第61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 梨坚实度在线检测模型的建立 | 第62-76页 |
| 5.1 梨理化指标的变化规律 | 第62-66页 |
| 5.1.1 梨坚实度相关化学指标的变化规律 | 第62-64页 |
| 5.1.2 梨坚实度相关力学指标的变化规律 | 第64-66页 |
| 5.2 梨振动波谱的变化规律 | 第66-67页 |
| 5.3 感官评价结果 | 第67页 |
| 5.4 梨坚实度力学指标与感官评价结果、化学指标的相关性分析 | 第67-68页 |
| 5.5 梨坚实度定性检测模型的建立 | 第68-71页 |
| 5.5.1 振动特性参数可重复性分析及异常样本剔除 | 第68-70页 |
| 5.5.2 线性判别分类建模 | 第70页 |
| 5.5.3 KNN法分类建模 | 第70页 |
| 5.5.4 BP神经网络分类建模 | 第70-71页 |
| 5.6 梨坚实度定量检测模型的建立 | 第71-74页 |
| 5.6.1 一元线性回归模型 | 第72页 |
| 5.6.2 逐步多元线性回归模型 | 第72-73页 |
| 5.6.3 基于果形修正的坚实度预测模型 | 第73-74页 |
| 5.6.4 不同建模方法预测果肉弹性率模型 | 第74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第76-77页 |
| 6.2 主要创新点 | 第77页 |
| 6.3 进一步研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-85页 |
| 个人简历 | 第85页 |
