目前消費(fèi)者對(duì)蘋果的需求從“數(shù)量型”逐漸向“質(zhì)量型”轉(zhuǎn)變,人們更加注重蘋果的內(nèi)部品質(zhì),衡量蘋果內(nèi)部品質(zhì)的主要指標(biāo)有糖度值、酸度值、硬度值。近紅外光譜檢測(cè)具有不破壞、易操作和效率高等特點(diǎn),已在水果品質(zhì)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,然而目前近紅外光譜技術(shù)大多采用寬波段檢測(cè)方法,存在應(yīng)用成本高、能耗大、光譜信息冗余和分析過(guò)程復(fù)雜等問(wèn)題。本文提出了一種光電二極管和特征窄帶LED相結(jié)合的檢測(cè)方式,研發(fā)了基于可見/近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)的蘋果多品質(zhì)一體化無(wú)損檢測(cè)設(shè)備。實(shí)現(xiàn)了蘋果內(nèi)部品質(zhì)的快速無(wú)損檢測(cè)。對(duì)指導(dǎo)蘋果采收、出庫(kù)時(shí)間和銷售價(jià)格等具有重要意義,有助于促進(jìn)蘋果產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展,本文研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:（1）構(gòu)建漫反射檢測(cè)平臺(tái)并提取特征波長(zhǎng)�；诠庾V儀構(gòu)建的蘋果內(nèi)部品質(zhì)漫反射光譜采集平臺(tái),采集樣本的漫反射光譜信息,利用理化特性測(cè)定蘋果的糖度和酸度,利用質(zhì)構(gòu)儀測(cè)定硬度。首先利用蒙特卡羅采樣法檢測(cè)異常數(shù)據(jù)并剔除,之后利用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)加權(quán)算法、移動(dòng)窗口算法、蒙諾卡羅無(wú)信息消除算法和隨機(jī)蛙跳算法分別提取了與蘋果內(nèi)部品質(zhì)三個(gè)指標(biāo)（糖度值、酸度值、硬度值）的特征波長(zhǎng),最終優(yōu)選了與三個(gè)指標(biāo)最相關(guān)的10個(gè)特征波長(zhǎng),分別為420、44... 

【文章來(lái)源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 水果內(nèi)部品質(zhì)設(shè)備研究現(xiàn)狀
    1.3 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 技術(shù)路線
    1.6 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 蘋果內(nèi)部品質(zhì)近紅外漫反射平臺(tái)搭建與特征波長(zhǎng)的提取
    2.1 蘋果內(nèi)部品質(zhì)變化與光譜作用機(jī)理分析
        2.1.1 蘋果成熟過(guò)程內(nèi)部品質(zhì)變化
        2.1.2 光譜與蘋果品質(zhì)作用機(jī)理分析
    2.2 蘋果內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)平臺(tái)構(gòu)建
        2.2.1 蘋果漫反射光譜采集平臺(tái)
        2.2.2 光譜采集軟件的使用規(guī)范
    2.3 蘋果內(nèi)部品質(zhì)漫反射光譜特征波長(zhǎng)的提取
        2.3.1 儀器設(shè)備與分析軟件
        2.3.2 實(shí)驗(yàn)樣本
        2.3.3 光譜數(shù)據(jù)采集
        2.3.4 糖度和酸度含量測(cè)定
        2.3.5 果肉硬度測(cè)定
        2.3.6 蒙特卡羅采樣方法檢測(cè)異常數(shù)據(jù)并剔除
        2.3.7 特征波長(zhǎng)提取算法介紹
        2.3.8 特征提取
    2.4 本章小結(jié)
第三章 嵌入式設(shè)備硬件設(shè)計(jì)
    3.1 系統(tǒng)硬件總體設(shè)計(jì)
    3.2 設(shè)備技術(shù)要求
    3.3 器件選型
        3.3.1 處理器
        3.3.2 篩選光源
        3.3.3 光電采集傳感器
    3.4 設(shè)備硬件模塊設(shè)計(jì)
        3.4.1 檢測(cè)設(shè)備及二維碼打印機(jī)外觀設(shè)計(jì)
        3.4.2 檢測(cè)探頭設(shè)計(jì)
        3.4.3 光路設(shè)計(jì)
        3.4.4 核心處理器模塊
        3.4.5 光源與光源驅(qū)動(dòng)模塊
        3.4.6 光譜采集模塊
        3.4.7 用戶交互模塊
        3.4.8 二維碼打印機(jī)模塊
        3.4.9 PCB板設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 嵌入式設(shè)備軟件設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)
    4.2 嵌入式操作系統(tǒng)的選擇與系統(tǒng)搭建
        4.2.1 操作系統(tǒng)的選擇
        4.2.2 嵌入式系統(tǒng)鏡像
            4.2.2.1 鏡像所需的硬件準(zhǔn)備
            4.2.2.2 鏡像寫入
    4.3 系統(tǒng)軟件環(huán)境搭建
        4.3.1 遠(yuǎn)程桌面連接設(shè)置
        4.3.2 搭建開發(fā)編譯環(huán)境
            4.3.2.1 遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)交換
            4.3.2.2 控制程序調(diào)試編譯環(huán)境
    4.4 QR二維碼打印軟件構(gòu)建
    4.5 數(shù)據(jù)上傳功能的實(shí)現(xiàn)
    4.6 PyQt應(yīng)用程序界面設(shè)計(jì)與移植
    4.7 本章小結(jié)
第五章 蘋果內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測(cè)模型的建立
    5.1 多元線性回歸算法的原理
    5.2 實(shí)驗(yàn)材料與方法
        5.2.1 試驗(yàn)材料
        5.2.2 光譜的采集和內(nèi)部品質(zhì)測(cè)定
        5.2.3 基于MLR算法構(gòu)建蘋果內(nèi)部品質(zhì)模型
    5.3 基于Qt的算法移植與測(cè)試
    5.4 蘋果內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測(cè)精度實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 試驗(yàn)材料
        5.4.2蘋果內(nèi)部品質(zhì)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
    5.5 設(shè)備功耗和檢測(cè)穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)
        5.5.1 設(shè)備檢測(cè)穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)
        5.5.2 設(shè)備檢測(cè)功耗測(cè)試
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]產(chǎn)業(yè)整合視角的農(nóng)戶行為研究——來(lái)自668個(gè)蔬菜種植戶的實(shí)證[J]. 王鳴,穆月英.  中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(06)
[2]我國(guó)蔬菜市場(chǎng)2018年運(yùn)行分析與2019年展望及對(duì)策[J]. 張晶,孔繁濤,吳建寨,周向陽(yáng).  中國(guó)蔬菜. 2019(01)
[3]基于近紅外光譜技術(shù)的紫薯貯藏期間花青素含量檢測(cè)[J]. 田瀟瑜,黃星奕,白竣文,呂日琴,孫兆燕.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(02)
[4]我國(guó)蘋果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)路徑與對(duì)策[J]. 龐桂娟,張復(fù)宏,宋曉麗.  合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2018(23)
[5]蘋果早熟品種(系)果實(shí)成熟過(guò)程中主要品質(zhì)指標(biāo)的變化[J]. 李世軍,李佳,尹寶穎,李中勇,張學(xué)英,徐繼忠.  北方園藝. 2018(22)
[6]基于灰色多元線性回歸融合模型的故障率預(yù)測(cè)[J]. 郭利進(jìn),何西碩,徐新喜,石梅生,王濟(jì)虎.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2018(11)
[7]蘋果品質(zhì)評(píng)價(jià)體系的建立[J]. 趙玉,劉東茹,任亞梅,胡馨木,任小林.  北方園藝. 2018(19)
[8]蘋果產(chǎn)業(yè)發(fā)展障礙因素及對(duì)策分析[J]. 孫慧英,李亮,李敏生,王新平,王定仙.  吉林農(nóng)業(yè). 2018(16)
[9]便攜式馬鈴薯多品質(zhì)參數(shù)局部透射光譜無(wú)損檢測(cè)裝置[J]. 王凡,李永玉,彭彥昆,楊炳南,李龍,尹學(xué)清.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(07)
[10]基于移動(dòng)窗口和粒子群尋優(yōu)的集成偏最小二乘改進(jìn)算法[J]. 馬仕強(qiáng),任佳,趙夢(mèng)恩.  浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)

博士論文
[1]硅雜蒽近紅外熒光分子探針的設(shè)計(jì)合成與分子識(shí)別檢測(cè)研究[D]. 杜曼.北京科技大學(xué) 2019
[2]水果內(nèi)部品質(zhì)可見/近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)研究[D]. 傅霞萍.浙江大學(xué) 2008
[3]水果糖度和酸度的近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)研究[D]. 劉燕德.浙江大學(xué) 2006

碩士論文
[1]薄皮水果糖度和貨架期便攜式檢測(cè)方法研究[D]. 朱丹寧.華東交通大學(xué) 2018
[2]中國(guó)水果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)：評(píng)價(jià)及影響因素研究[D]. 王劉坤.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于近紅外光譜的蘋果硬度便攜式檢測(cè)設(shè)備研究[D]. 陳建新.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2018
[4]基于紅外光譜的蘋果糖度檢測(cè)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張猛.黑龍江大學(xué) 2017
[5]應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)分析煤質(zhì)成分[D]. 楊策.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[6]融合特征波段與果徑的蘋果霉心病無(wú)損檢測(cè)設(shè)備設(shè)計(jì)[D]. 陳克濤.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[7]蘋果果實(shí)糖酸特性及其與風(fēng)味關(guān)系研究[D]. 鄭麗靜.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2015
[8]基于偏最小二乘的近紅外煤質(zhì)分析[D]. 肖鋒.浙江大學(xué) 2013
[9]基于近紅外的大佛龍井茶品質(zhì)評(píng)價(jià)研究[D]. 周小芬.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2012
[10]基于便攜式近紅外光譜儀的水果內(nèi)部品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)研究[D]. 陳明林.浙江大學(xué) 2010



本文編號(hào)：2981416