| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-17页 |
| 1.1.1 猪肉产业状况 | 第13页 |
| 1.1.2 猪肉新鲜度的传统检测方法 | 第13-14页 |
| 1.1.3 猪肉新鲜度的无损检测方法 | 第14-17页 |
| 1.2 激光散斑技术研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 激光散斑技术的起源 | 第17页 |
| 1.2.2 激光散斑技术在医学领域的应用 | 第17-18页 |
| 1.2.3 激光散斑技术在农产品领域的应用 | 第18-20页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第20-21页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第20页 |
| 1.3.2 研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 试验平台的搭建及条件优化 | 第22-34页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 激光散斑图像采集系统搭建 | 第22-25页 |
| 2.2.1 试验平台机构搭建 | 第22-23页 |
| 2.2.2 工业相机及镜头 | 第23-24页 |
| 2.2.3 激光器的选择 | 第24-25页 |
| 2.2.4 其他硬件的选择 | 第25页 |
| 2.3 软件系统开发集成 | 第25-30页 |
| 2.3.1 软件功能需求分析 | 第25-26页 |
| 2.3.2 激光散斑图像采集系统 | 第26-27页 |
| 2.3.3 激光散斑图像处理系统 | 第27-30页 |
| 2.4 试验条件筛选优化 | 第30-33页 |
| 2.4.1 激光功率 | 第30-32页 |
| 2.4.2 采集时间 | 第32页 |
| 2.4.3 入射角度 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 激光散斑图像处理方法及算法改进 | 第34-52页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 激光散斑技术的原理 | 第34-36页 |
| 3.2.1 激光散斑成像原理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 动态散斑 | 第35-36页 |
| 3.3 散斑图像处理方法及算法改进 | 第36-44页 |
| 3.3.1 时间序列散斑图像 | 第36-39页 |
| 3.3.2 惯性矩（IM） | 第39-42页 |
| 3.3.3 处理结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.4 时空散斑相关性分析 | 第44-51页 |
| 3.4.1 时空散斑相关性分析技术 | 第44-47页 |
| 3.4.2 不同ROI大小对散斑图像Ckτ的影响 | 第47-49页 |
| 3.4.3 不同冷藏时间下散斑图像Ckτ的变化 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 猪肉特征值与散斑活性的关系 | 第52-62页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 含水量变化与散斑活性的关系 | 第52-55页 |
| 4.2.1 试验过程 | 第52-53页 |
| 4.2.2 结果分析与讨论 | 第53-55页 |
| 4.3 肉色变化与散斑活性的关系 | 第55-58页 |
| 4.3.1 试验过程 | 第55页 |
| 4.3.2 试验结果分析 | 第55-58页 |
| 4.4 TVB-N变化与散斑活性的关系 | 第58-61页 |
| 4.4.1 试验过程 | 第58-60页 |
| 4.4.2 试验结果与分析 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于猪肉散斑活性的新鲜度等级识别 | 第62-68页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 猪肉新鲜度等级评定 | 第62-63页 |
| 5.3 猪肉新鲜度等级判别模型 | 第63-67页 |
| 5.3.1 线性判别分析 | 第63页 |
| 5.3.2 基于散斑图像惯性矩IM的猪肉新鲜度等级识别 | 第63-65页 |
| 5.3.3 基于散斑图像互相关系数Ckτ的猪肉新鲜度识别 | 第65-66页 |
| 5.3.4 基于激光散斑活性的猪肉新鲜度识别 | 第66-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 主要结论 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76页 |