| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·中国食品安全状况 | 第9页 |
| ·肉食品安全现状 | 第9-10页 |
| ·研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·食品异物无损检测技术研究进展 | 第11-18页 |
| ·食品异物一般性无损检测技术 | 第11-14页 |
| ·X射线食品异物无损检测技术研究进展 | 第14-17页 |
| ·X射线肉厚度补偿异物检测技术研究进展 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容及关键技术 | 第18-21页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·关键技术 | 第19-21页 |
| 2 肉厚度补偿系统 | 第21-42页 |
| ·肉尺寸测量与厚度图像补偿分析 | 第21-22页 |
| ·肉厚度补偿理论 | 第22-30页 |
| ·X射线不规则肉检测模型 | 第22-27页 |
| ·肉激光厚度测量模型的建立 | 第27-29页 |
| ·肉厚度补偿数学模型的建立 | 第29-30页 |
| ·肉厚度补偿模型求解 | 第30-33页 |
| ·肉厚度补偿最小二乘法求解 | 第30页 |
| ·肉厚度补偿基于权函数的最小二乘法求解 | 第30-33页 |
| ·肉厚度补偿系统设计 | 第33-39页 |
| ·硬件系统总体框架结构 | 第33-35页 |
| ·控制子系统结构 | 第35-37页 |
| ·X射线图像采集系统构成及硬件参数 | 第37-38页 |
| ·肉激光图像采集系统构成及硬件参数 | 第38-39页 |
| ·肉厚度补偿系统软件设计 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 3 X射线图像校正 | 第42-65页 |
| ·X射线图像畸变及校正模型 | 第42-46页 |
| ·X射线图像畸变分类 | 第42-43页 |
| ·厚度补偿系统X射线图像畸变分析 | 第43页 |
| ·X射线图像畸变校正模型 | 第43-46页 |
| ·基于RBF神经网络与非线性插值法结合的X射线图像校正 | 第46-61页 |
| ·X射线图像畸变校正方法 | 第46-47页 |
| ·标定板设计 | 第47页 |
| ·基于改进的灰度矩椭圆模型的边缘提取算法 | 第47-52页 |
| ·最小二乘法椭圆中心提取 | 第52-53页 |
| ·基于RBF神经网络全局校正算法 | 第53-58页 |
| ·非线性局部插值校正算法 | 第58-61页 |
| ·X射线图像测量精度与校正试验研究 | 第61-64页 |
| ·X射线图像尺寸测量分析 | 第61-62页 |
| ·X射线图像分辨率精度测试 | 第62-63页 |
| ·X射线肉图像校正试验研究 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 4 基于激光双三角法的肉图像测量研究 | 第65-94页 |
| ·肉厚度激光图像测量系统研究 | 第65-71页 |
| ·光辐射肉的反射理论 | 第65-66页 |
| ·肉激光测量角度研究 | 第66-67页 |
| ·激光光斑误差分析 | 第67-68页 |
| ·肉激光光斑细化 | 第68-71页 |
| ·激光双三角法肉激光图像采集视场建立 | 第71-72页 |
| ·激光双三角法 | 第71页 |
| ·主动测量被动扫描激光双三角法肉尺寸测量 | 第71-72页 |
| ·单激光三角法图像标定 | 第72-80页 |
| ·激光图像平面尺寸标定 | 第74-76页 |
| ·激光图像厚度尺寸标定 | 第76-79页 |
| ·激光图像测量试验 | 第79-80页 |
| ·激光双三角法图像标定 | 第80-88页 |
| ·双相机映射模型 | 第80-81页 |
| ·基于标定板的平面两步标定法 | 第81-84页 |
| ·激光双三角法肉厚度图像采集 | 第84-86页 |
| ·基于灰度的肉激光厚度图像拼合 | 第86-88页 |
| ·激光图像测量精度试验 | 第88-93页 |
| ·激光图像分辨率测试 | 第88-90页 |
| ·激光图像尺寸测量与精度分析 | 第90-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 5 X射线图像及激光异源图像配准 | 第94-111页 |
| ·图像配准 | 第94-95页 |
| ·肉图像配准主要问题 | 第94页 |
| ·异源图像配准 | 第94-95页 |
| ·常见的异源图像配准方法 | 第95-97页 |
| ·基于特征的配准算法 | 第95-96页 |
| ·基于区域的配准方法 | 第96-97页 |
| ·基于X射线和激光图像特征及互信息的由粗到精的图像配准 | 第97-108页 |
| ·X射线肉图像和激光肉图像特点 | 第97-98页 |
| ·基于特征点与互信息相结合的由粗到精的配准 | 第98-99页 |
| ·基于图像特征的粗配准算法 | 第99-105页 |
| ·基于最大互信息法的精确配准算法 | 第105-108页 |
| ·图像配准变换参数及肉图像配准 | 第108-110页 |
| ·图像配准变换参数 | 第108页 |
| ·肉图像配准研究 | 第108-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 6 X射线图像及激光图像融合与异物检测 | 第111-125页 |
| ·图像融合 | 第111-112页 |
| ·图像融合常用方法 | 第111-112页 |
| ·像素级图像融合常用方法 | 第112页 |
| ·基于肉厚度补偿的图像融合 | 第112-118页 |
| ·肉图像融合分析 | 第112-113页 |
| ·肉厚度补偿图像 | 第113-118页 |
| ·肉异物图像分割 | 第118-124页 |
| ·肉异物图像全局阈值分割 | 第118-119页 |
| ·肉异物图像OTSU算法分割法 | 第119-120页 |
| ·肉异物图像分割结果分析 | 第120-121页 |
| ·肉异物提取试验与分析 | 第121-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 7 结论及进一步研究 | 第125-127页 |
| ·主要研究结论 | 第125-126页 |
| ·主要创新点 | 第126页 |
| ·存在的问题与研究展望 | 第126-127页 |
| 附录 肉异物完整检测过程 | 第127-131页 |
| 参考文献 | 第131-139页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第139-140页 |
| 详细摘要 | 第140-148页 |