基于高光谱成像技术的虾仁新鲜度检测研究

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摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景和意义第12页
    1.2 对虾新鲜度评价的传统方法第12-14页
        1.2.1 感官评价第12-13页
        1.2.2 物理指标评价第13页
        1.2.3 化学指标评价第13-14页
        1.2.4 微生物指标评价第14页
    1.3 对虾新鲜度评价的新颖技术第14-17页
        1.3.1 电子鼻技术第14-15页
        1.3.2 光谱技术第15页
        1.3.3 图像技术第15-16页
        1.3.4 高光谱成像技术第16-17页
    1.4 目前存在的问题第17-18页
    1.5 研究目标与内容第18-19页
        1.5.1 主要研究目标第18页
        1.5.2 主要研究内容第18-19页
        1.5.3 技术路线第19页
    1.6 本章小结第19-20页
第二章 试验材料与研究方法第20-36页
    2.1 试验准备第20-22页
        2.1.1 试验试剂第20-21页
        2.1.2 试验样品制备第21-22页
    2.2 高光谱成像系统及图像获取第22-24页
        2.2.1 高光谱成像系统组成第22-23页
        2.2.2 高光谱图像获取第23-24页
    2.3 高光谱数据处理方法第24-35页
        2.3.1 高光谱图像黑白校正第24页
        2.3.2 特征提取第24-26页
        2.3.3 数据预处理方法第26-27页
        2.3.4 光谱特征变量选择法第27-31页
        2.3.5 化学计量学建模方法第31-34页
        2.3.6 模型评价标准第34页
        2.3.7 算法实现软件第34-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第三章 对虾新鲜度物理指标分析第36-49页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 传统方法测定虾仁颜色和质构第37-38页
        3.2.1 色差测定第37页
        3.2.2 质构测定第37-38页
    3.4 色泽分析第38-43页
        3.4.1 色泽参数变化第38页
        3.4.2 光谱分析及预处理第38-41页
        3.4.3 特征波长选择第41页
        3.4.4 模型建立与预测第41-42页
        3.4.5 可视化第42-43页
    3.5 质构分析第43-48页
        3.5.1 质构参数变化第43-44页
        3.5.2 光谱分析及预处理第44-45页
        3.5.3 特征波长选择第45-46页
        3.5.4 模型建立与评价第46-47页
        3.5.5 可视化第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 对虾新鲜度的化学指标分析第49-57页
    4.1 引言第49页
    4.2 传统方法测定虾仁挥发性盐基氮第49-50页
    4.3 挥发性盐基氮变化第50-52页
    4.4 光谱分析及预处理第52-53页
        4.4.1 光谱分析第52页
        4.4.2 光谱预处理第52-53页
    4.5 特征选择第53-54页
    4.6 模型建立与评价第54-55页
    4.7 可视化第55-56页
    4.8 本章小结第56-57页
第五章 对虾新鲜度微生物指标分析第57-64页
    5.1 引言第57页
    5.2 传统方法测定微生物第57-58页
    5.3 微生物总数变化第58-59页
    5.4 光谱分析及预处理第59-60页
    5.5 特征波长选择和图像纹理提取第60-61页
    5.6 模型建立与评价第61-62页
    5.7 可视化第62-63页
    5.8 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-67页
    6.1 总结第64-66页
    6.2 主要创新点第66页
    6.3 展望第66-67页
参考文献第67-75页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第75-77页
致谢第77-78页
附件第78页
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