基于计算机视觉和电子舌技术的绿茶分类分级研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·计算机图像处理研究 | 第11-13页 |
| ·电子舌研究 | 第13-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 茶叶的感官评定 | 第16-21页 |
| ·茶叶感官审评简介 | 第16-17页 |
| ·茶叶形状审评 | 第17-18页 |
| ·嫩度 | 第17页 |
| ·条索 | 第17-18页 |
| ·整碎度 | 第18页 |
| ·洁净度 | 第18页 |
| ·茶叶色泽审评 | 第18-19页 |
| ·茶叶香气审评 | 第19-20页 |
| ·茶叶滋味审评 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于绿茶图像颜色和纹理的分类检测 | 第21-41页 |
| ·试验材料 | 第21页 |
| ·图像的采集 | 第21-22页 |
| ·采集系统 | 第21-22页 |
| ·样品采集 | 第22页 |
| ·茶叶图像的颜色特征 | 第22-25页 |
| ·RGB颜色空间 | 第22-23页 |
| ·HIS颜色空间 | 第23-25页 |
| ·茶叶图像的纹理特征 | 第25-30页 |
| ·一阶灰度概率分布 | 第26-27页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第27-30页 |
| ·特征参数的提取 | 第30页 |
| ·模式识别 | 第30-37页 |
| ·模式识别简介 | 第30-32页 |
| ·统计模式识别 | 第32-36页 |
| ·Bayes判别函数 | 第36-37页 |
| ·判别结果与分析 | 第37-40页 |
| ·颜色与统计矩特征结果 | 第37-39页 |
| ·灰度共生矩阵结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于电子舌技术的屯炒青分级检测 | 第41-53页 |
| ·材料与方法 | 第41-43页 |
| ·样品准备与预处理 | 第41页 |
| ·数据的采集 | 第41-43页 |
| ·数据处理 | 第43-47页 |
| ·线性判别分析 | 第43-44页 |
| ·K值最近邻域法 | 第44-45页 |
| ·BP人工神经网络 | 第45-47页 |
| ·结果分析与比较 | 第47-52页 |
| ·主成分分析 | 第47-49页 |
| ·识别结果 | 第49-51页 |
| ·识别结果讨论 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在读学位期间发表的论文 | 第58页 |
