| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-36页 |
| ·研究目的和意义 | 第18-20页 |
| ·苹果产业发展现状 | 第18-19页 |
| ·苹果产业问题分析与技术需求 | 第19-20页 |
| ·农产品品质安全无损检测技术概述 | 第20-21页 |
| ·水果品质的近红外光谱检测技术 | 第21-26页 |
| ·水果品质近红外光谱采集方式与处理方法 | 第22-24页 |
| ·水果品质便携式光谱检测方法 | 第24页 |
| ·水果品质模型的鲁棒性与影响因素 | 第24-25页 |
| ·水果采摘期和货架期的近红外评价方法 | 第25页 |
| ·水果品质近红外检测发展趋势与问题分析 | 第25-26页 |
| ·水果内部品质在线检测系统及行业分析 | 第26-28页 |
| ·水果品质的高光谱成像检测技术 | 第28-30页 |
| ·研究目标、研究内容及技术路线 | 第30-33页 |
| ·课题来源 | 第30-31页 |
| ·研究目标 | 第31页 |
| ·研究内容 | 第31-32页 |
| ·技术路线 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-36页 |
| 第二章 苹果组织光传输特性和质地分析研究 | 第36-50页 |
| ·引言 | 第36-38页 |
| ·苹果组织光传输特性 | 第38-44页 |
| ·空间分辨光谱 | 第38-39页 |
| ·光传输特性试验平台搭建 | 第39-40页 |
| ·苹果组织中光的有效穿透深度 | 第40-43页 |
| ·苹果中光散射分布规律 | 第43-44页 |
| ·苹果质地特性分析 | 第44-48页 |
| ·质地剖面分析 | 第44-45页 |
| ·苹果质地测试方法 | 第45-47页 |
| ·苹果不同部位质地差异分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 苹果内部品质的高光谱成像关键检测技术研究 | 第50-74页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·高光谱成像系统搭设与校正 | 第51-57页 |
| ·高光谱成像工作原理 | 第51-53页 |
| ·高光谱成像采集硬件系统搭建 | 第53-54页 |
| ·高光谱成像系统探测器波长校准 | 第54-56页 |
| ·高光谱图像获取与校正 | 第56-57页 |
| ·高光谱图像感兴趣区域对苹果品质模型的影响 | 第57-62页 |
| ·试验材料与方法 | 第57页 |
| ·高光谱图像感兴趣区域选择 | 第57-59页 |
| ·光谱分析与预处理 | 第59-60页 |
| ·感兴趣区域优化可溶性固形物模型 | 第60-62页 |
| ·苹果可溶性固形物的高光谱图像可视化预测 | 第62-64页 |
| ·苹果可溶性固形物分布预测的意义 | 第62页 |
| ·高光谱图像光强度校正 | 第62-64页 |
| ·苹果可溶性固形物分布预测 | 第64页 |
| ·不同高光谱图像光谱波段的苹果品质预测 | 第64-72页 |
| ·苹果内部品质检测与分布统计 | 第64-66页 |
| ·长波近红外高光谱成像预测苹果有效酸度 | 第66-69页 |
| ·高光谱图像不同波段苹果多品质指标预测性能比较 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 蚁群优化算法的特征光谱选择方法研究 | 第74-82页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·蚁群优化算法基本原理 | 第75-77页 |
| ·算法基本描述 | 第75页 |
| ·更新协作机制 | 第75-76页 |
| ·目标函数选取 | 第76页 |
| ·算法流程 | 第76-77页 |
| ·试验结果与分析 | 第77-80页 |
| ·试验材料与方法 | 第77页 |
| ·光谱采集与标准值测定 | 第77-78页 |
| ·蚁群优化特征波长选择 | 第78-79页 |
| ·蚁群优化算法与遗传算法比较 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 近红外光谱可溶性固形物模型的颜色补偿方法研究 | 第82-104页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·试验材料与方法 | 第83-89页 |
| ·试验方案 | 第83-85页 |
| ·独立分量分析 | 第85-87页 |
| ·人工神经网络 | 第87-88页 |
| ·支持向量回归 | 第88页 |
| ·多传感信息融合 | 第88-89页 |
| ·结果与讨论 | 第89-101页 |
| ·联合区间偏最小二乘模型 | 第90-91页 |
| ·特征波长的颜色补偿模型 | 第91-93页 |
| ·PCA-ANN可溶性固形物补偿模型 | 第93-95页 |
| ·ICA-ANN可溶性固形物补偿模型 | 第95-96页 |
| ·PCA-SVM可溶性固形物补偿模型 | 第96-98页 |
| ·ICA-SVM可溶性固形物补偿模型 | 第98-99页 |
| ·颜色补偿结果评价与波段比较 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101-104页 |
| 第六章 苹果品质近红外漫反射在线检测系统 | 第104-112页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·苹果品质近红外漫反射在线检测系统设计 | 第104-107页 |
| ·硬件系统设计 | 第104-105页 |
| ·软件系统设计 | 第105-107页 |
| ·苹果可溶性固形物在线检测模型优化 | 第107-111页 |
| ·光谱标准化处理 | 第107-108页 |
| ·特征变量选取 | 第108-110页 |
| ·模型结果比较 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 苹果内在品质与隐性缺陷透射光谱在线检测技术研究 | 第112-130页 |
| ·引言 | 第112-113页 |
| ·苹果内在品质透射光谱在线检测硬件系统 | 第113-120页 |
| ·光源选型与光源套件设计 | 第113-116页 |
| ·光纤选型及设计 | 第116-117页 |
| ·光电传感器和信号控制器 | 第117-118页 |
| ·传送装置及信号干扰问题 | 第118-119页 |
| ·硬件系统整体设计 | 第119-120页 |
| ·苹果内在品质透射光谱在线检测软件开发 | 第120-121页 |
| ·苹果品质透射光谱在线检测模型构建 | 第121-125页 |
| ·苹果隐性缺陷判别模型 | 第125-127页 |
| ·本章小结 | 第127-130页 |
| 第八章 结论与展望 | 第130-134页 |
| ·论文的主要结论 | 第130-131页 |
| ·论文创新点 | 第131-132页 |
| ·展望 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 作者简介 | 第146-148页 |