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基于拉曼光谱的水果农药残留无损检测系统装置研究

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基于拉曼光谱的水果农药残留无损检测系统装置研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
  1. Introduction第13-33页
  1.1 Research background第13-18页
    1.1.1 Classification of Pesticides第14-15页
    1.1.2 Benefits and risks of pesticide application第15页
    1.1.3 Production and consumption of pesticide第15-17页
    1.1.4 Impact of pesticides to human第17-18页
  1.2 Pesticide residue detection technologies第18-25页
    1.2.1 Chromatographic technologies第19-21页
    1.2.2 Sensory technologies第21-25页
      1.2.2.1 Bio-sensors第21-23页
      1.2.2.2 Optical technologies第23-25页
  1.3 Raman spectroscopy第25-28页
    1.3.1 Basic principal第25-26页
    1.3.2 Components of Raman spectroscopy第26-27页
    1.3.3 Advantages of Raman technology第27页
    1.3.4 Application of Raman technology in agriculture第27-28页
  1.4 Research plan and objective第28-33页
    1.4.1 Research focus第28-29页
    1.4.2 Research Objective第29页
    1.4.3 Research Content第29-33页
  2. Hardware Design and Development第33-46页
  2.1 Raman spectral system第33-34页
  2.2 Three-dimensional moving stage第34-36页
  2.3 Sample holding and rotating hardware第36-38页
  2.4 Lab set-up第38-39页
  2.5 Movable instrument prototype第39-40页
  2.6 Preliminary experiments for parameters selection第40-46页
    2.6.1 Selection of input slit第40-42页
    2.6.2 Positioning of input slit第42-43页
    2.6.3 Selection of laser power and exposure time第43-46页
  3. Software System Development第46-65页
  3.1 Solis software第46-49页
  3.2 Software for real-time analysis第49-59页
    3.2.1 Graphical Users Interface (GUI)第50-54页
    3.2.2 Qualitative and quantitative detection algorithm第54-59页
      3.2.2.1 Qualitative detection algorithm第54-58页
      3.2.2.2 Quantitative detection algorithm第58-59页
  3.3 Operation of the optical instrument第59-65页
    3.3.1 Selection of optical parameters第63-65页
      3.3.1.1 Readout modes第63-64页
      3.3.1.2 Acquisition modes第64-65页
  4. Experiment Material and Data Analysis第65-78页
  4.1 Identification of Raman fingerprint第65-67页
  4.2 Sample preparation第67-69页
    4.2.1 Preliminary preparation第67-68页
    4.2.2 Preparing pesticide solution第68-69页
  4.3 Experiment procedure第69-70页
  4.4 Data analysis第70-76页
    4.4.1 Selection of spectral ROI第70-71页
    4.4.2 Spectral noise filtering第71页
    4.4.3 Drift removal第71-73页
    4.4.4 Fluorescence removal第73-76页
      4.4.4.1 Polynomial fitting第74-75页
      4.4.4.2 Iterated polynomial fitting第75-76页
  4.5 Predictive model第76-78页
    4.5.1 Qualitative analysis第76页
    4.5.2 Quantitative analysis第76-78页
      4.5.2.1 Linear model第77页
      4.5.2.2 MLR model第77-78页
  5. Application of the System第78-108页
  5.1 Detection of chlorpyrifos pesticide in apple第78-103页
    5.1.1 Fuji apple第78-94页
    5.1.2 Gala apple第94-103页
  5.2 Practical application of the system第103-104页
  5.3 Simultaneous detection of multi-pesticides by the system第104-105页
  5.4 System flexibility for modification第105-108页
  6. Conclusion and Recommendations第108-110页
References第110-118页
Acknowledgements第118-119页
Author Resume第119-121页

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