基于机械特性和视觉特征融合的即食海参新鲜度检测方法研究 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-16页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 | | 1.2.1 水产品新鲜度检测研究 | 第10-11页 | | 1.2.2 食品机械特性研究现状 | 第11-12页 | | 1.2.3 机器视觉检测研究 | 第12-14页 | | 1.2.4 模糊神经网络应用 | 第14页 | | 1.3 本课题研究内容 | 第14-16页 | | 第二章 机械特性检测装置设计 | 第16-26页 | | 2.1 检测装置结构设计 | 第16-18页 | | 2.2 检测装置运动控制单元 | 第18-20页 | | 2.2.1 步进电机及驱动器选型 | 第18页 | | 2.2.2 运动控制卡选型 | 第18-20页 | | 2.2.3 电机运动控制 | 第20页 | | 2.3 检测装置数据处理单元 | 第20-24页 | | 2.3.1 传感器及变送器选型 | 第20-22页 | | 2.3.2 数据采集卡选型 | 第22页 | | 2.3.3 数据转换及处理 | 第22-24页 | | 2.4 控制软件编写 | 第24-25页 | | 2.5 本章小结 | 第25-26页 | | 第三章 基于机械特性的即食海参新鲜度检测研究 | 第26-35页 | | 3.1 扫描电镜试验 | 第26-28页 | | 3.1.1 试验材料制备 | 第26-27页 | | 3.1.2 试验结果分析 | 第27-28页 | | 3.2 机械特性检测 | 第28-31页 | | 3.2.1 试验材料与方法 | 第28-29页 | | 3.2.2 新鲜度检测 | 第29-30页 | | 3.2.3 试验结果分析 | 第30-31页 | | 3.3 机械特性特征值提取 | 第31-34页 | | 3.3.1 最大压力值提取 | 第31页 | | 3.3.2 弹性能提取 | 第31-33页 | | 3.3.3 计数比P的提取 | 第33-34页 | | 3.4 本章小结 | 第34-35页 | | 第四章 基于视觉特征的即食海参新鲜度检测研究 | 第35-50页 | | 4.1 自然放置状态下即食海参表观变化 | 第35-36页 | | 4.2 试验装置简介 | 第36-37页 | | 4.3 即食海参图像预处理 | 第37-40页 | | 4.3.1 图像灰度化 | 第37-38页 | | 4.3.2 图像增强 | 第38-40页 | | 4.4 纹理特征值提取 | 第40-46页 | | 4.4.1 灰度梯度共生矩阵分析方法提取海参图像纹理特征 | 第41-46页 | | 4.5 海参纹理特征参数降维 | 第46-49页 | | 4.6 本章小结 | 第49-50页 | | 第五章 基于模糊神经网络的即食海参新鲜度鉴评模型设计 | 第50-60页 | | 5.1 机械特性模糊神经网络模型建立 | 第50-55页 | | 5.1.1 输入输出层节点个数确定 | 第50-51页 | | 5.1.2 隶属度函数确定 | 第51-52页 | | 5.1.3 模糊规则确定 | 第52-53页 | | 5.1.4 模型仿真 | 第53-55页 | | 5.2 视觉模糊神经网络建立 | 第55-57页 | | 5.2.1 模型仿真 | 第55-57页 | | 5.3 机械特性视觉特征融合 | 第57-59页 | | 5.3.1 模型仿真 | 第57-59页 | | 5.4 本章小结 | 第59-60页 | | 第六章 结论与展望 | 第60-62页 | | 6.1 结论 | 第60页 | | 6.2 展望 | 第60-62页 | | 参考文献 | 第62-66页 | | 致谢 | 第66页 |
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