| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 缩略词表 | 第13-14页 |
| 第一章 文献综述 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外水果检测分级研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 计算机视觉在水果品质检测中的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 近红外光谱在水果品质检测中的研究进展 | 第16-17页 |
| 1.2.3 激光散射图像技术在农产品无损检测中的研究进展 | 第17-19页 |
| 1.3 嵌入式系统开发的研究概况 | 第19-21页 |
| 1.3.1 嵌入式系统的简介 | 第19-20页 |
| 1.3.2 嵌入式系统在农产品检测上的研究进展 | 第20-21页 |
| 1.4 研究目的及主要内容 | 第21-24页 |
| 1.4.1 研究目的和意义 | 第21页 |
| 1.4.2 主要内容和技术路线 | 第21-24页 |
| 第二章 基于激光散射图像的便携式仪器的设计与开发 | 第24-40页 |
| 2.1 仪器总体设计 | 第24-26页 |
| 2.1.1 仪器需求分析 | 第24-25页 |
| 2.1.2 仪器组成及工作原理 | 第25-26页 |
| 2.2 硬件设计 | 第26-30页 |
| 2.2.1 嵌入式开发板 | 第26-28页 |
| 2.2.2 工业相机 | 第28页 |
| 2.2.3 激光器 | 第28-29页 |
| 2.2.4 显示屏 | 第29-30页 |
| 2.2.5 其他 | 第30页 |
| 2.3 软件设计 | 第30-34页 |
| 2.3.1 嵌入式操作系统的选择 | 第30页 |
| 2.3.2 开发工具的选择 | 第30页 |
| 2.3.3 软件模块开发 | 第30-34页 |
| 2.4 交互界面的开发及操作 | 第34-36页 |
| 2.4.1 交互界面的开发 | 第34页 |
| 2.4.2 操作流程 | 第34-36页 |
| 2.4.3 数据存储 | 第36页 |
| 2.5 讨论 | 第36-38页 |
| 2.6 本章结论 | 第38-40页 |
| 第三章 基于便携式仪器的水蜜桃糖度和硬度分级的研究 | 第40-54页 |
| 3.1 材料与方法 | 第41-44页 |
| 3.1.1 材料与处理 | 第41页 |
| 3.1.2 试验仪器 | 第41页 |
| 3.1.3 试验方法 | 第41-44页 |
| 3.1.4 数据分析 | 第44页 |
| 3.2 结果与分析 | 第44-50页 |
| 3.2.1 桃果实品质指标的分析 | 第44-45页 |
| 3.2.2 水蜜桃内部品质指标与图像参数相关性分析 | 第45-46页 |
| 3.2.3 各特征参数随水蜜桃内部品质等级的变化 | 第46-48页 |
| 3.2.4 水蜜桃内部品质等级判别模型的构建及验证 | 第48-50页 |
| 3.3 讨论 | 第50-52页 |
| 3.4 本章结论 | 第52-54页 |
| 第四章 基于便携式仪器的苹果糖度和硬度分级的研究 | 第54-64页 |
| 4.1 材料与方法 | 第54-55页 |
| 4.1.1 材料与处理 | 第54页 |
| 4.1.2 试验仪器 | 第54-55页 |
| 4.1.3 试验方法 | 第55页 |
| 4.1.4 数据分析 | 第55页 |
| 4.2 结果与分析 | 第55-61页 |
| 4.2.1 苹果内部品质指标的分析 | 第55-56页 |
| 4.2.2 苹果内部品质指标与图像参数相关性分析 | 第56-57页 |
| 4.2.3 各特征参数随苹果内部品质等级的变化 | 第57-59页 |
| 4.2.4 苹果内部品质等级判别模型的构建及验证 | 第59-61页 |
| 4.3 讨论 | 第61-62页 |
| 4.4 本章结论 | 第62-64页 |
| 全文结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72-88页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
