显微图像识别技术快速检测食品细菌总数的研究
| 第一章 引言 | 第1-18页 |
| ·课题目的和意义 | 第8-9页 |
| ·细菌总数检测方法国内外发展的现状 | 第9-11页 |
| ·目前国内外细菌总数检测的方法 | 第9-11页 |
| ·存在的问题及发展方向 | 第11页 |
| ·数字图像技术概况 | 第11-15页 |
| ·数字图像技术的发展 | 第11-12页 |
| ·数字图像技术的应用 | 第12-15页 |
| ·课题的提出及主要研究内容 | 第15-18页 |
| ·课题的提出 | 第15-16页 |
| ·本课题研究的关键问题 | 第16页 |
| ·系统的优点 | 第16-18页 |
| 第二章 图像检测系统方案设计的研究 | 第18-26页 |
| ·设计的思想和设计原则 | 第18-19页 |
| ·需求分析 | 第19-20页 |
| ·功能要求 | 第19页 |
| ·性能要求 | 第19-20页 |
| ·系统方案设计 | 第20-24页 |
| ·前处理机构简介 | 第21-22页 |
| ·自动分析装置简介 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 图像预处理 | 第26-34页 |
| ·图像分割前的预处理 | 第26-30页 |
| ·代数运算 | 第26-28页 |
| ·点运算 | 第28页 |
| ·空域滤波 | 第28-30页 |
| ·图像分割后的形态学处理 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 图像分割 | 第34-46页 |
| ·图像分割处理原理 | 第34-35页 |
| ·边界分割技术 | 第35-38页 |
| ·阈值化分割技术 | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 细菌特征参数的提取 | 第46-58页 |
| ·目标的形态描述 | 第46-53页 |
| ·连通性与空间距离 | 第46-48页 |
| ·目标尺寸的描述 | 第48-51页 |
| ·目标形状分析 | 第51页 |
| ·色度分析 | 第51-53页 |
| ·目标识别及填充 | 第53-57页 |
| ·轮廓跟踪 | 第53-54页 |
| ·填充 | 第54-55页 |
| ·参数测量 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 基于BP神经网络的细菌识别算法的研究 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·BP神经网络原理 | 第58-62页 |
| ·BP神经网络分类器的设计 | 第62-64页 |
| ·相关试验数据的准备与训练 | 第64-67页 |
| ·训练与测试数据的准备 | 第64页 |
| ·神经网络训练过程 | 第64-66页 |
| ·最终训练后的神经网络结构 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 对比实验研究 | 第68-80页 |
| ·实验材料 | 第68页 |
| ·实验方法 | 第68-72页 |
| ·原理和换算关系 | 第68-72页 |
| ·实验步骤 | 第72页 |
| ·对照实验 | 第72-73页 |
| ·实验结果分析 | 第73-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第八章 全文总结 | 第80-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 摘要 | 第87-90页 |
| ABSTRACT | 第90-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
