声明
摘要
第一章 绪论
1.1 猪肉及其制品新鲜度的检测方法
1.1.1 常规检测方法
1.1.2 无损检测方法
1.1.3 本论文研究思路
1.2 猪肉新鲜度的多传感信息融合技术检测
1.2.1 多传感信息融合技术
1.2.2 国内外研究现状
1.3 猪肉及其制品新鲜度的高光谱图像技术检测
1.3.1 高光谱图像技术
1.3.2 国内外研究现状
1.4 本研究的目的和主要内容
1.4.1 本研究的主要目的
1.4.2 本研究的主要内容
1.5 本章小结
第二章 光谱和成像融合技术评判猪肉新鲜度
2.1 引言
2.2 材料与方法
2.2.1 试验材料
2.2.2 试验装置
2.2.3 试验方法
2.2.4 猪肉TVB-N化学测定方法
2.3 结果与讨论
2.3.1 TVB-N化学测定结果
2.3.2 猪肉光谱信息处理
2.3.3 猪肉图像信息处理
2.3.4 融合模型的建立与结果
2.4 本章小结
第三章 高光谱图像技术检测猪肉新鲜度
3.1 引言
3.2 材料与方法
3.2.1 试验材料
3.2.2 高光谱图像数据采集系统
3.2.3 试验方法
3.3 结果与讨论
3.3.1 猪肉样本集分类
3.3.2 猪肉高光谱图像区域的选择
3.3.3 猪肉高光谱图像的光谱信息处理
3.3.4 猪肉高光谱图像的图像信息处理
3.3.5 判别模型的建立与结果
3.4 本章小结
第四章 高光谱图像技术检测猪肉制品新鲜度
4.1 引言
4.2 材料与方法
4.2.1 试验材料
4.2.2 高光谱成像数据采集系统
4.2.3 试验方法
4.3 结果与讨论
4.3.1 肴肉样本集分类
4.3.2 肴肉高光谱图像区域的选择
4.3.3 肴肉高光谱图像的光谱信息处理
4.3.4 肴肉高光谱图像的图像信息处理
4.3.5 判别模型的建立与结果分析
4.4 本章小结
第五章 肴肉高光谱图像特征图像的筛选
5.1 引言
5.2 遗传偏最小二乘法简介
5.3 特征波长优选
5.3.1 TVB-N预测模型高光谱特征波长优选
5.3.2 TVC预测模型高光谱特征波长优选
5.4 特征图像及特征提取
5.5 判别模型的建立与结果分析
5.5.1 主成分分析
5.5.2 模型建立与预测结果
5.6 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 论文结论
6.2 论文展望
致谢
参考文献
在研期间发表的论文
在读硕士期间参加的课题
附录