| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-18页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第18-24页 |
| 1.2.1 不同理化指标在蔬菜营养品质和新鲜度检测方面的应用 | 第18-19页 |
| 1.2.2 光谱分析技术在果蔬品质检测方面的应用 | 第19-22页 |
| 1.2.3 高光谱成像技术在果蔬品质检测方面的应用 | 第22-24页 |
| 1.3 研究目的及内容 | 第24-25页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第24页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第二章 实验设备与研究方法 | 第26-41页 |
| 2.1 实验设备 | 第26-30页 |
| 2.1.1 高光谱成像系统 | 第26-29页 |
| 2.1.2 紫外/可见分光光度计 | 第29-30页 |
| 2.2 光谱预处理方法 | 第30-32页 |
| 2.2.1 平滑算法 | 第30-31页 |
| 2.2.2 多元散射矫正(MSC) | 第31-32页 |
| 2.2.3 变量标准化算法(SNV) | 第32页 |
| 2.3 特征波长提取方法研究 | 第32-34页 |
| 2.3.1 连续投影算法(SPA) | 第32-33页 |
| 2.3.2 载荷系数法(x-LW) | 第33页 |
| 2.3.3 权重回归系数法(Bw) | 第33页 |
| 2.3.4 主成分分析(PCA) | 第33-34页 |
| 2.4 化学计量学建模方法 | 第34-39页 |
| 2.4.1 偏最小二乘法(PLS) | 第34-35页 |
| 2.4.2 多元线性回归方法(MLR) | 第35页 |
| 2.4.3 人工神经网络(ANN) | 第35-37页 |
| 2.4.4 支持向量机(SVM) | 第37-38页 |
| 2.4.5 极限学习机(ELM) | 第38-39页 |
| 2.5 模型评价标准 | 第39-40页 |
| 2.5.1 定量模型评价标准 | 第39页 |
| 2.5.2 定性模型评价标准 | 第39-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于光谱特征提取的菠菜新鲜度快速检测 | 第41-57页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 基于可见/近红外光谱信息的菠菜新鲜度快速检测 | 第42-50页 |
| 3.2.1 菠菜叶片高光谱图像数据的采集 | 第42-43页 |
| 3.2.2 原始光谱预处理及叶片光谱特性分析 | 第43-45页 |
| 3.2.3 基于全波段的PLS-DA菠菜新鲜度判别模型 | 第45-47页 |
| 3.2.4 特征波长选取 | 第47-49页 |
| 3.2.5 基于特征波长的PLS-DA、SVM、ELM新鲜度判别模型 | 第49-50页 |
| 3.3 基于近红外光谱信息的菠菜新鲜度快速检测 | 第50-55页 |
| 3.3.1 菠菜叶片高光谱图像数据的采集 | 第50-51页 |
| 3.3.2 原始光谱预处理及叶片光谱特性分析 | 第51-52页 |
| 3.3.3 基于全波段的PLS-DA菠菜新鲜度判别模型 | 第52-53页 |
| 3.3.4 特征波长选取 | 第53-54页 |
| 3.3.5 基于特征波长的PLS-DA、SVM、ELM新鲜度判别模型 | 第54-55页 |
| 3.4 小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于可见/近红外高光谱技术的菠菜叶片新鲜度指标测定 | 第57-98页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 冷藏温度(4℃)下菠菜叶片新鲜度指标的快速测定 | 第58-77页 |
| 4.2.1 叶绿素a含量的快速测定 | 第58-62页 |
| 4.2.2 叶绿素b含量的快速测定 | 第62-66页 |
| 4.2.3 总叶绿素含量的快速测定 | 第66-69页 |
| 4.2.4 类胡萝卜素含量的快速测定 | 第69-73页 |
| 4.2.5 可溶性糖含量的快速测定 | 第73-77页 |
| 4.3 常温(20℃)下菠菜叶片新鲜度指标的快速测定 | 第77-95页 |
| 4.3.1 叶绿素a含量的快速测定 | 第78-81页 |
| 4.3.2 叶绿素b含量的快速测定 | 第81-85页 |
| 4.3.3 总叶绿素含量的快速测定 | 第85-88页 |
| 4.3.4 类胡萝卜素含量的快速测定 | 第88-92页 |
| 4.3.5 可溶性糖含量的快速测定 | 第92-95页 |
| 4.4 本章小结 | 第95-98页 |
| 第五章 结论与展望 | 第98-101页 |
| 5.1 结论 | 第98-99页 |
| 5.2 展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-110页 |
| 作者简介 | 第110页 |
