| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 文献综述 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 稻谷储藏品质劣变和霉变危害研究进展 | 第14-18页 |
| 1.2.1 稻谷储藏品质劣变研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.2 稻谷储藏过程中霉变危害研究进展 | 第16-17页 |
| 1.2.3 常用微生物检测方法 | 第17-18页 |
| 1.2.4 常用稻谷霉变检测方法 | 第18页 |
| 1.3 计算机视觉对微生物检测的研究进展 | 第18-20页 |
| 1.3.1 计算机视觉技术简介 | 第18-19页 |
| 1.3.2 计算机视觉技术对微生物检测研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 研究目的及主要内容 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第20页 |
| 1.4.2 主要内容和技术路线 | 第20-22页 |
| 参考文献 | 第22-26页 |
| 第二章 基于计算机视觉对稻谷霉变的检测 | 第26-54页 |
| 2.1 材料与方法 | 第26-28页 |
| 2.1.1 实验材料 | 第26页 |
| 2.1.2 实验仪器 | 第26-27页 |
| 2.1.3 处理方法 | 第27页 |
| 2.1.4 计算机视觉装置的搭建 | 第27-28页 |
| 2.2 试验方法 | 第28-35页 |
| 2.2.1 稻谷模拟储藏 | 第28-29页 |
| 2.2.2 图像采集 | 第29-30页 |
| 2.2.3 图像处理 | 第30-32页 |
| 2.2.4 特征提取 | 第32-34页 |
| 2.2.5 数据处理方法 | 第34-35页 |
| 2.3 结果与分析 | 第35-50页 |
| 2.3.1 对照组与霉变稻谷区分 | 第35-39页 |
| 2.3.2 五种早期霉变稻谷区分结果 | 第39-44页 |
| 2.3.3 五种晚期霉变稻谷区分结果 | 第44-49页 |
| 2.3.4 讨论 | 第49-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 第三章 基于计算机视觉对五种霉菌菌落的识别 | 第54-80页 |
| 3.1 实验材料与方法 | 第54-55页 |
| 3.1.1 实验材料 | 第54页 |
| 3.1.2 实验仪器 | 第54-55页 |
| 3.2 试验方法 | 第55-65页 |
| 3.2.1 菌种培养 | 第55页 |
| 3.2.2 图像采集 | 第55-56页 |
| 3.2.3 图像处理 | 第56-63页 |
| 3.2.4 特征提取 | 第63-64页 |
| 3.2.5 数据处理方法 | 第64-65页 |
| 3.3 结果与分析 | 第65-77页 |
| 3.3.1 基于颜色特征分类预测 | 第65-66页 |
| 3.3.2 基于形态学特征分类预测 | 第66-67页 |
| 3.3.3 基于纹理特征分类预测 | 第67-68页 |
| 3.3.4 基于颜色、形态、纹理特征结合分类预测 | 第68-69页 |
| 3.3.5 基于SPA特征选取处理结果 | 第69-75页 |
| 3.3.6 基于多特征结合与SPA特征选择的SVM模型分类预测结果比较 | 第75-76页 |
| 3.3.7 讨论 | 第76-77页 |
| 3.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 第四章 稻谷真菌数字图像识别软件设计 | 第80-94页 |
| 4.1 软件开发 | 第80-83页 |
| 4.1.1 开发运行环境 | 第80页 |
| 4.1.2 软件结构 | 第80-83页 |
| 4.2 交互界面及使用 | 第83-90页 |
| 4.2.1 交互界面 | 第83-84页 |
| 4.2.2 操作流程 | 第84-90页 |
| 4.3 测试结果 | 第90-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-94页 |
| 全文总结 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第98-99页 |