| 摘要 | 第1-16页 |
| ABSTRACT | 第16-21页 |
| 缩写符号 | 第21-23页 |
| 第一章 文献综述 | 第23-49页 |
| ·研究对象 | 第23-25页 |
| ·无损检测技术在鸡蛋品质检测中的应用 | 第25-27页 |
| ·应用于外部品质检测 | 第25-26页 |
| ·应用于内部品质检测 | 第26-27页 |
| ·多传感器融合技术 | 第27-33页 |
| ·多传感器融合的层次 | 第28页 |
| ·多传感器融合的过程 | 第28页 |
| ·多传感器融合的特点 | 第28-29页 |
| ·多传感器的融合模式 | 第29-30页 |
| ·多传感器融合的应用方法 | 第30-33页 |
| ·多传感器融合技术在农产品无损检测中的应用 | 第33-40页 |
| ·国内应用 | 第34-37页 |
| ·国外应用 | 第37-40页 |
| ·本研究的目的与意义 | 第40-41页 |
| ·本研究技术路线 | 第41-43页 |
| ·工作内容 | 第41-42页 |
| ·技术路线 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-49页 |
| 第二章 传感器信息预处理及融合检测鸡蛋品质参数的确定 | 第49-85页 |
| ·传感器信息预处理 | 第49-74页 |
| ·可见光图像的获取及去噪 | 第50-53页 |
| ·敲击振动信号的获取及去噪 | 第53-58页 |
| ·电子鼻检测条件及方法的确定与优化 | 第58-74页 |
| ·传感器响应信息与鸡蛋品质参数的灰色关联分析 | 第74-80页 |
| ·实验材料与方法 | 第74-76页 |
| ·分析方法与流程 | 第76页 |
| ·数据变换 | 第76-77页 |
| ·灰色关联系数计算 | 第77-78页 |
| ·目标参数和传感器响应参数及样品物料特性的灰色关联分析 | 第78-80页 |
| ·关于融合检测的鸡蛋品质及传感器组合的探讨 | 第80-81页 |
| ·鸡蛋裂纹及相关外部指标的融合检测 | 第80-81页 |
| ·鸡蛋新鲜度的融合检测 | 第81页 |
| ·鸡蛋综合品质的融合检测 | 第81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 第三章 基于传感器数据层融合的鸡蛋新鲜度无损检测 | 第85-117页 |
| ·基于机器视觉特征参数数据层融合的鸡蛋新鲜度无损检测 | 第86-99页 |
| ·实验材料与方法 | 第86-88页 |
| ·可见光图像预处理及特征参数提取 | 第88-90页 |
| ·鸡蛋哈夫单位的识别 | 第90-92页 |
| ·机器视觉传感器参数数据层融合 | 第92-93页 |
| ·数据融合效果检验和SVR模型类型及核函数的确定 | 第93-96页 |
| ·SVR模型内部结构参数确定 | 第96-98页 |
| ·基于机器视觉特征参数的鸡蛋新鲜度SVR预测模型构建及验证 | 第98-99页 |
| ·基于电子鼻特征参数数据层融合的鸡蛋挥发性盐基氮无损检测 | 第99-112页 |
| ·研究流程 | 第100-101页 |
| ·实验材料与方法 | 第101-103页 |
| ·不同时期的鸡蛋挥发性盐基氮变化 | 第103-104页 |
| ·电子鼻传感器作用分析及传感器数据融合 | 第104-106页 |
| ·SVR模型类型、核函数和输入参数选择 | 第106-108页 |
| ·SVR结构参数优化与筛选 | 第108-111页 |
| ·基于电子鼻特征参数的鸡蛋挥发性盐基氮SVR预测模型构建与验证 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-117页 |
| 第四章 多传感器特征层融合检测鸡蛋裂纹及相关外部品质研究 | 第117-137页 |
| ·基于电子鼻和敲击振动及机器视觉的鸡蛋裂纹多传感器特征层融合检测 | 第117-125页 |
| ·实验设计与方法 | 第117-119页 |
| ·传感器信息提取及处理 | 第119-120页 |
| ·传感器参数去噪 | 第120页 |
| ·传感器特征层融合 | 第120-122页 |
| ·基于多传感器融合的鸡蛋裂纹系统识别模型构建与验证 | 第122-125页 |
| ·基于敲击振动和机器视觉的鸡蛋蛋壳强度的多传感器特征层融合检测 | 第125-133页 |
| ·试验技术流程与方法 | 第125-127页 |
| ·传感器信息提取与系统变量集的确定 | 第127-129页 |
| ·传感器特征层融合及模型构建 | 第129-132页 |
| ·模型验证 | 第132-133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-137页 |
| 第五章 多传感器特征层融合检测鸡蛋新鲜度 | 第137-155页 |
| ·材料与方法 | 第138-141页 |
| ·试验材料与试验设计 | 第138-139页 |
| ·试验装置 | 第139-140页 |
| ·鸡蛋新鲜度分级 | 第140-141页 |
| ·传感器信息提取与系统变量集的确定 | 第141-142页 |
| ·图像预处理 | 第141页 |
| ·电子鼻参数设置 | 第141页 |
| ·系统变量的确定 | 第141-142页 |
| ·传感器信息特征层融合 | 第142-149页 |
| ·特征变量及变换阈值区间的确定 | 第142-143页 |
| ·基于D-S证据理论的特征融合判定器设计 | 第143-144页 |
| ·D-S证据判据设计 | 第144-145页 |
| ·基本可信度分配方法的确定 | 第145-149页 |
| ·融合模型验证与结果分析 | 第149-151页 |
| ·本章小结 | 第151-153页 |
| 参考文献 | 第153-155页 |
| 第六章 多传感器融合鸡蛋无损检测专家系统的开发 | 第155-173页 |
| ·研究思路和系统目标分析 | 第156-157页 |
| ·系统结构与组成 | 第157-165页 |
| ·鸡蛋无损检测专家系统知识库构建 | 第157-161页 |
| ·鸡蛋无损专家系统的数据库构建 | 第161页 |
| ·鸡蛋无损专家系统的模型库构建 | 第161-162页 |
| ·鸡蛋无损专家系统的推理过程 | 第162-165页 |
| ·系统功能 | 第165-169页 |
| ·预测判别模块 | 第166-167页 |
| ·数据管理模块 | 第167-168页 |
| ·模型构建模块 | 第168页 |
| ·动态模拟模块 | 第168页 |
| ·策略选择模块 | 第168页 |
| ·系统帮助模块 | 第168-169页 |
| ·系统设计实现 | 第169-170页 |
| ·系统总体设计 | 第169页 |
| ·推理机和知识库及模型库的动态链接 | 第169-170页 |
| ·系统应用实例分析 | 第170-171页 |
| ·本章小结 | 第171-172页 |
| 参考文献 | 第172-173页 |
| 第七章 鸡蛋综合品质多传感器融合无损检测系统研究及硬件平台开发 | 第173-193页 |
| ·多传感器融合无损检测鸡蛋综合品质流程设计 | 第173-176页 |
| ·多传感器融合无损检测鸡蛋综合品质系统设计及硬件平台开发 | 第176-188页 |
| ·系统总体构成与工作原理 | 第177-179页 |
| ·系统硬件设计 | 第179-182页 |
| ·鸡蛋综合品质多传感器融合无损检测系统虚拟仪器检测模块设计 | 第182-186页 |
| ·鸡蛋综合品质多传感器融合无损检测系统集成设计与性能评估 | 第186-188页 |
| ·本章小结 | 第188-190页 |
| 参考文献 | 第190-193页 |
| 全文结论 | 第193-197页 |
| 展望 | 第197-199页 |
| 创新性说明 | 第199-201页 |
| 致谢 | 第201-203页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和成果 | 第203-204页 |
