基于高光谱成像技术的上市前马铃薯萌芽期预测方法研究

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基于高光谱成像技术的上市前马铃薯萌芽期预测方法研究

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基于高光谱成像技术的上市前马铃薯萌芽期预测方法研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
Abstract	第9-17页
第一章绪论	第17-25页
1.1 课题研究背景和意义	第17-20页
1.1.1 研究背景	第17-19页
1.1.2 研究意义	第19-20页
1.2 国内外研究现状	第20-23页
1.2.1 机器视觉技术在农产品品质无损检测的应用研究现状	第20-22页
1.2.2 高光谱成像技术在马铃薯外部缺陷无损检测中的应用研究现状	第22页
1.2.3 针对马铃薯表面发芽发绿缺陷的研究现状	第22-23页
1.3 本文主要研究内容与技术路线	第23-24页
1.3.1 研究目的和内容	第23-24页
1.3.2 技术路线	第24页
1.4 本章小结	第24-25页
第二章高光谱实验平台构建与处理软件	第25-29页
2.1 高光谱成像原理及系统介绍	第25-27页
2.1.1 高光谱成像原理	第25-26页
2.1.2 高光谱系统介绍	第26-27页
2.2 高光谱图像采集及校正	第27页
2.3 高光谱处理软件	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章马铃薯萌芽期预测的初步探索	第29-53页
3.1 马铃薯生物特性	第29-31页
3.1.1 块茎的外部结构	第29-30页
3.1.2 块茎的休眠特性	第30页
3.1.3 块茎的发芽期	第30-31页
3.2 实验样本	第31-35页
3.2.1 样本预处理	第32-33页
3.2.2 样本固定	第33-34页
3.2.3 图像采集	第34-35页
3.3 高光谱图像处理	第35-38页
3.3.1 芽眼定位	第35-36页
3.3.2 芽眼光谱获取和归类	第36-38页
3.4 萌芽期预测时间分类	第38-39页
3.5 特征参数提取	第39-47页
3.5.1 基于全波段光谱图的特征参数提取	第39-45页
3.5.2 基于数据降维的特征参数提取	第45-47页
3.6 结果与分析	第47-51页
3.6.1 Fisher判别模型	第48-49页
3.6.2 LSSVM判别模型	第49-51页
3.6.3 模型分析	第51页
3.7 本章小结	第51-53页
第四章马铃薯顶芽部位萌芽期的有效性验证	第53-69页
4.1 实验样本	第53-57页
4.1.1 实验目的	第54页
4.1.2 样本预处理	第54页
4.1.3 样本固定	第54-56页
4.1.4 图像采集	第56-57页
4.2 高光谱图像处理	第57-60页
4.2.1 芽眼定位	第57-58页
4.2.2 芽眼光谱获取和归类	第58-60页
4.3 萌芽期预测时间分类	第60-61页
4.4 特征参数提取	第61-63页
4.4.1 基于全波段光谱图的特征参数提取	第61页
4.4.2 基于数据降维的特征参数提取	第61-63页
4.5 结果与分析	第63-68页
4.5.1 Fisher判别模型	第63-65页
4.5.2 LSSVM判别模型	第65-66页
4.5.3 模型分析	第66页
4.5.4 对比分析	第66-68页
4.6 本章小结	第68-69页
第五章马铃薯萌芽预测软件系统的研究与开发	第69-80页
5.1 需求分析与开发环境	第69页
5.2 软件图像处理模块	第69-74页
5.3 软件数据分析模块	第74-79页
5.4 本章小结	第79-80页
第六章总结与展望	第80-83页
6.1 研究结论	第80-81页
6.2 主要创新点	第81页
6.3 展望	第81-83页
参考文献	第83-87页
作者简历	第87页

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