| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-30页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·猪肉新鲜度检测现状与研究进展 | 第12-13页 |
| ·猪肉新鲜度检测现状 | 第12-13页 |
| ·传统检测方法 | 第13页 |
| ·快速检测方法 | 第13页 |
| ·光谱成像检测技术 | 第13-23页 |
| ·光谱成像系统分类 | 第14-16页 |
| ·系统组成 | 第16-22页 |
| ·在肉品检测中研究进展 | 第22-23页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第23-25页 |
| ·研究目的及意义 | 第23页 |
| ·主要研究内容 | 第23-25页 |
| 本章参考文献 | 第25-30页 |
| 第二章 猪肉新鲜度变化机理及基于光谱成像技术的新鲜度检测 | 第30-47页 |
| ·猪肉的组织结构与化学组成 | 第30-34页 |
| ·畜肉的组织结构 | 第30-31页 |
| ·肉的化学组成及差异 | 第31-34页 |
| ·冷藏贮存保鲜及物流管理 | 第34-35页 |
| ·冷却贮藏 | 第34页 |
| ·物流管理 | 第34-35页 |
| ·新鲜度评价指标及其检测方法 | 第35-41页 |
| ·基于肉色评价 | 第35-40页 |
| ·基于化学评价 | 第40页 |
| ·基于微生物评价 | 第40-41页 |
| ·基于光谱成像技术的肉品新鲜度检测机理与兴趣区域定义 | 第41-42页 |
| ·新鲜度指标选用 | 第41页 |
| ·兴趣区域的精确定义 | 第41-42页 |
| ·试验方案及数据采集流程 | 第42-43页 |
| ·试验方案 | 第42-43页 |
| ·数据采集 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 本章参考文献 | 第45-47页 |
| 第三章 光谱成像系统构建与光谱图像数据采集 | 第47-56页 |
| ·声光可调滤波器工作原理 | 第47页 |
| ·系统架构 | 第47-49页 |
| ·光谱成像硬件系统 | 第49-50页 |
| ·光谱成像单元 | 第49-50页 |
| ·照明系统 | 第50页 |
| ·光谱成像软件开发与系统标定 | 第50-54页 |
| ·软件开发 | 第50-53页 |
| ·系统标定 | 第53-54页 |
| ·光谱图像采集 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 本章参考文献 | 第55-56页 |
| 第四章 光谱图像预处理 | 第56-73页 |
| ·空间预处理 | 第56-62页 |
| ·图像增强 | 第56-60页 |
| ·有效肌肉兴趣区域创建 | 第60-62页 |
| ·光谱预处理 | 第62-70页 |
| ·特征光谱提取 | 第62-63页 |
| ·全局光谱预处理 | 第63-64页 |
| ·局部光谱预处理 | 第64-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 本章参考文献 | 第71-73页 |
| 第五章 冷鲜肉新鲜度预测建模 | 第73-88页 |
| ·建模流程 | 第73-76页 |
| ·基于贡献度的光谱降维算法 | 第76页 |
| ·全局光谱预测建模 | 第76-78页 |
| ·局部光谱预测建模 | 第78-86页 |
| ·最优全波段模型 | 第78-82页 |
| ·基于特征波长选取的模型精简 | 第82-86页 |
| ·光谱预测模型解译 | 第86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 本章参考文献 | 第87-88页 |
| 第六章 新鲜度定量可视化预测 | 第88-94页 |
| ·基于有效肌肉兴趣区域的新鲜度定量可视化 | 第88-90页 |
| ·空间平滑滤波对像素级定量预测的必要性 | 第90-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 本章参考文献 | 第93-94页 |
| 第七章 结论 | 第94-98页 |
| ·总结与主要创新点 | 第94-95页 |
| ·意义 | 第95-96页 |
| ·进一步研究建议 | 第96-97页 |
| 本章参考文献 | 第97-98页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第98页 |