| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 微波加热技术简介与应用 | 第12-13页 |
| 1.1.1 微波技术的原理与特性 | 第12页 |
| 1.1.2 微波加热在食品工业中的应用 | 第12-13页 |
| 1.2 肉制品品质评价的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 传统检测方法 | 第13-16页 |
| 1.2.2 新型无损检测技术 | 第16-17页 |
| 1.3 高光谱成像技术在食品加工保藏中的应用 | 第17-21页 |
| 1.3.1 工业烹饪 | 第17-18页 |
| 1.3.2 干燥过程 | 第18-19页 |
| 1.3.3 冷却冷冻及相关保藏过程 | 第19-20页 |
| 1.3.4 腌制过程 | 第20页 |
| 1.3.5 其他 | 第20-21页 |
| 1.4 研究目的、内容和技术路线 | 第21-24页 |
| 1.4.1 研究目的与意义 | 第21-22页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第23-24页 |
| 第二章 高光谱成像技术与无损检测方法的建立 | 第24-33页 |
| 2.1 高光谱成像基本原理 | 第24-25页 |
| 2.2 高光谱成像系统 | 第25-26页 |
| 2.3 高光谱数据处理 | 第26-32页 |
| 2.3.1 光谱数据处理 | 第27-29页 |
| 2.3.2 图像数据处理 | 第29-30页 |
| 2.3.3 高光谱数据建模方法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 微波加热牛肉水分和色泽的高光谱检测研究 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 实验材料与设备 | 第33-34页 |
| 3.2.1 实验材料与试剂 | 第33-34页 |
| 3.2.2 实验仪器与设备 | 第34页 |
| 3.3 实验方法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 样品的准备与微波加热过程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 高光谱图像采集与校正 | 第35页 |
| 3.3.3 水分含量测定 | 第35-36页 |
| 3.3.4 色泽测定 | 第36页 |
| 3.3.5 三种肌红蛋白的测定 | 第36页 |
| 3.3.6 统计学方法 | 第36-37页 |
| 3.4 高光谱图像及数据处理 | 第37-38页 |
| 3.4.1 光谱信息预处理 | 第37页 |
| 3.4.2 光谱模型建立 | 第37页 |
| 3.4.3 特征波长提取 | 第37页 |
| 3.4.4 图像可视化 | 第37-38页 |
| 3.5 结果与讨论 | 第38-45页 |
| 3.5.1 热成像图分析 | 第38-39页 |
| 3.5.2 平均光谱分析 | 第39-40页 |
| 3.5.3 理化指标分析 | 第40-42页 |
| 3.5.4 水分和色泽的全波长光谱模型分析 | 第42-43页 |
| 3.5.5 水分和色泽(a*)的特征波长光谱模型分析 | 第43-44页 |
| 3.5.6 图像可视化 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 微波加热牛肉嫩度和相关蛋白的高光谱检测研究 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 实验材料与设备 | 第47-48页 |
| 4.2.1 实验材料与试剂 | 第47-48页 |
| 4.2.2 实验仪器与设备 | 第48页 |
| 4.3 实验方法 | 第48-50页 |
| 4.3.1 样品的准备与微波加热过程 | 第48-49页 |
| 4.3.2 高光谱图像的采集与校正 | 第49页 |
| 4.3.3 剪切力值WBSF的测定 | 第49页 |
| 4.3.4 肌原纤维蛋白的测定 | 第49页 |
| 4.3.5 胶原蛋白的测定 | 第49-50页 |
| 4.3.6 统计学方法 | 第50页 |
| 4.4 高光谱图像及数据处理方法 | 第50-52页 |
| 4.4.1 光谱信息预处理 | 第50页 |
| 4.4.2 图像信息提取与处理 | 第50-51页 |
| 4.4.3 光谱模型建立 | 第51页 |
| 4.4.4 图像特征模型建立 | 第51-52页 |
| 4.4.5 光谱-图像融合模型建立 | 第52页 |
| 4.5 结果与讨论 | 第52-58页 |
| 4.5.1 理化指标分析 | 第52-54页 |
| 4.5.2 主成分图像分析 | 第54页 |
| 4.5.3 模型分析 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 微波加热牛肉熟度综合评价模型构建 | 第60-71页 |
| 5.1 引言 | 第60-61页 |
| 5.2 实验材料与设备 | 第61页 |
| 5.2.1 实验材料与试剂 | 第61页 |
| 5.2.2 实验仪器与设备 | 第61页 |
| 5.3 实验前处理 | 第61-62页 |
| 5.3.1 样品的准备与微波加热过程 | 第61-62页 |
| 5.3.2 高光谱图像采集与校正 | 第62页 |
| 5.4 基于光谱和纹理信息的分类模型构建方法 | 第62页 |
| 5.4.1 光谱信息预处理 | 第62页 |
| 5.4.2 特征波长提取 | 第62页 |
| 5.4.3 图像信息提取与处理 | 第62页 |
| 5.4.4 分类模型的建立 | 第62页 |
| 5.5 基于熟度得分公式的分类模型构建方法 | 第62-64页 |
| 5.5.1 品质指标的测定 | 第62-63页 |
| 5.5.2 品质指标的高光谱无损预测 | 第63页 |
| 5.5.3 熟度得分公式的建立 | 第63-64页 |
| 5.6 结果与讨论 | 第64-69页 |
| 5.6.1 微波加热牛肉的熟度分级标准 | 第64-65页 |
| 5.6.2 基于光谱与纹理信息的熟度分级模型效果 | 第65-68页 |
| 5.6.3 基于熟度得分的熟度分级模型效果 | 第68-69页 |
| 5.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 一、结论 | 第71-72页 |
| 二、创新点 | 第72页 |
| 三、展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-89页 |
| 附件 | 第89页 |