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農產品品質光電檢測技術及應用 版權信息
- ISBN：9787030668523
- 條形碼：9787030668523 ; 978-7-03-066852-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
農產品品質光電檢測技術及應用 內容簡介
本書內容由三部分組成, 其中, **部分為基礎理論篇, 包括光電無損檢測技術基礎、典型農產品質量光電無損檢測系統以及光電檢測技術在農產品質量檢測中的應用。第二部分為關鍵技術篇, 包括近紅外光譜無損檢測、高光譜無損檢測、拉曼光譜無損檢測、太赫茲光譜檢測、激光誘導熒光光譜檢測、機器視覺檢測等關鍵技術特點及應用案例。第三部分為實踐應用篇, 包括基于漫反射方式的檢測裝置、基于漫透射方式的檢測裝置、基于漫反射的便攜式水果品質無損檢測裝置。
農產品品質光電檢測技術及應用 目錄
目錄
**篇 理論基礎篇
第1章 光電無損檢測技術基礎 1
1.1 無損檢測技術概述 1
1.1.1 無損檢測技術定義 1
1.1.2 無損檢測技術的作用 1
1.1.3 無損檢測技術分類和特點 2
1.2 光電無損檢測原理及系統構成 4
1.2.1 光電無損檢測原理 4
1.2.2 光電無損檢測系統構成 5
1.3 信號檢測新型傳感器 6
1.3.1 光電傳感器 6
1.3.2 光纖傳感器 7
1.3.3 CCD傳感器 9
1.3.4 生物傳感器 9
1.3.5 超聲波傳感器 11
1.4 光電無損檢測技術的實際應用與發展趨勢 13
1.4.1 在工業生產中的應用 13
1.4.2 在農業生產中的應用 14
1.4.3 光電無損檢測技術的發展趨勢 14
第2章 典型農產品品質光電無損檢測系統 15
2.1 近紅外光譜檢測系統 15
2.2 高光譜成像系統 18
2.3 拉曼光譜檢測系統 21
2.4 機器視覺檢測系統 22
2.5 太赫茲時域光譜檢測系統 27
2.6 LIBS檢測系統 30
第3章 光電無損檢測技術在農產品品質檢測中的應用 32
3.1 近紅外光譜檢測技術在農產品品質檢測中的應用 32
3.1.1 水果品質無損檢測 32
3.1.2 蔬菜品質無損檢測 33
3.1.3 糧食品質無損檢測 35
3.1.4 便攜式近紅外檢測儀器 36
3.1.5 水果品質NIRS在線分選裝備 38
3.2 高光譜檢測技術在農產品品質檢測中的應用 40
3.2.1 水果品質檢測 40
3.2.2 蔬菜品質檢測 41
3.2.3 糧食品質檢測 42
3.3 拉曼光譜檢測技術在農產品品質檢測中的應用 43
3.3.1 果蔬質量安全檢測 44
3.3.2 糧食品質檢測 45
3.3.3 食用油品質檢測 46
3.4 機器視覺檢測技術在農產品品質檢測中的應用 47
3.4.1 水果檢測與分級 47
3.4.2 蔬菜檢測與分級 49
3.4.3 糧食品質檢測與分級 50
3.4.4 經濟作物檢測與分級 51
第二篇 關鍵技術篇
第4章 近紅外光譜檢測技術及應用 53
4.1 近紅外光譜檢測技術原理與特點 53
4.1.1 近紅外光譜檢測原理 53
4.1.2 近紅外光譜檢測特點 54
4.2 近紅外光譜檢測系統 54
4.2.1 近紅外光譜檢測方式 54
4.2.2 近紅外光譜檢測分析步驟和方法 55
4.3 近紅外光譜檢測關鍵技術 56
4.3.1 近紅外光譜預處理方法 56
4.3.2 近紅外光譜定量分析方法 56
4.3.3 數學模型的評價指標 58
4.4 應用案例——雞蛋內部品質及新鮮度判別傅里葉近紅外光譜檢測研究 59
4.4.1 實驗部分 59
4.4.2 建模與分析 60
4.4.3 應用效果 64
第5章 高光譜檢測技術及應用 65
5.1 高光譜檢測技術原理與特點 65
5.1.1 高光譜檢測原理 65
5.1.2 高光譜檢測特點 65
5.2 高光譜成像系統 65
5.2.1 高光譜成像裝置 65
5.2.2 高光譜圖像采集流程 67
5.3 高光譜檢測關鍵技術 69
5.3.1 樣品高光譜圖像校正 69
5.3.2 實驗樣品光譜的提取 70
5.3.3 高光譜檢測技術分析預處理 70
5.4 應用案例——基于高光譜檢測技術的黃桃損傷和可溶性固形物含量檢測應用 71
5.4.1 實驗部分 71
5.4.2 建模與分析 72
5.4.3 應用效果 76
第6章 拉曼光譜檢測技術及應用 77
6.1 拉曼光譜檢測技術原理與特點 77
6.1.1 拉曼光譜檢測原理 77
6.1.2 拉曼光譜檢測特點 77
6.2 拉曼光譜檢測系統 78
6.3 拉曼光譜檢測關鍵技術 79
6.3.1 SERS采集熒光去除方法 79
6.3.2 SERS基底制備及表征 79
6.3.3 拉曼光譜數據建模方法 80
6.3.4 拉曼光譜數據模型評價 80
6.4 應用案例——基于表面增強拉曼光譜技術的臍橙表皮兩種農藥殘留同時定量檢測應用 81
6.4.1 實驗部分 82
6.4.2 建模與分析 82
6.4.3 應用效果 86
第7章 太赫茲光譜檢測技術及應用 87
7.1 太赫茲光譜檢測技術原理與特點 87
7.1.1 太赫茲光譜檢測原理 87
7.1.2 太赫茲光譜檢測特點 87
7.2 太赫茲光譜檢測系統 88
7.3 太赫茲光譜檢測關鍵技術 91
7.3.1 太赫茲光譜數據校正方法 91
7.3.2 太赫茲光譜數據波段篩選 92
7.3.3 太赫茲光譜數據建模方法 92
7.3.4 太赫茲光譜檢測模型評價 92
7.4 應用案例——基于太赫茲光譜檢測技術的面粉中苯甲酸濃度檢測應用 93
7.4.1 實驗部分 94
7.4.2 建模與分析 95
7.4.3 應用效果 98
第8章 LIBS檢測技術及應用 99
8.1 LIBS檢測技術原理與特點 99
8.1.1 LIBS檢測原理 99
8.1.2 LIBS檢測特點 99
8.2 LIBS檢測系統 100
8.3 LIBS檢測關鍵技術 102
8.3.1 LIBS數據預處理方法 102
8.3.2 LIBS數據特征譜線特征提取 103
8.3.3 LIBS數據建模方法 103
8.4 應用案例——基于LIBS檢測技術的油茶炭疽病無損檢測應用 105
8.4.1 實驗部分 105
8.4.2 建模與分析 108
8.4.3 應用效果 114
第9章 機器視覺檢測技術及應用 115
9.1 機器視覺檢測技術原理與特點 115
9.1.1 機器視覺檢測原理 115
9.1.2 機器視覺檢測特點 116
9.2 機器視覺檢測關鍵技術 116
9.2.1 圖像增強處理技術 116
9.2.2 圖像平滑處理技術 120
9.2.3 圖像分割技術 121
9.2.4 圖像識別技術 126
9.3 應用案例——基于PSO優化的混合核函數SVM茶葉品質等級識別方法研究 129
9.3.1 實驗部分 129
9.3.2 建模與分析 131
9.3.3 應用效果 135
第三篇 實踐應用篇
第10章 基于漫反射方式的檢測裝置及應用 136
10.1 基于漫反射方式的光電無損檢測裝置結構 136
10.1.1 光路系統 137
10.1.2 高速分選機構 138
10.1.3 位置跟蹤及自動控制系統 139
10.1.4 裝置特性及技術參數 139
10.2 糖度預測方法及步驟 140
10.3 基于漫反射方式的應用案例 142
10.3.1 試驗材料和方法 142
10.3.2 水果糖度在線檢測數學模型建立 142
10.3.3 水果糖度在線檢測數學模型驗證 144
10.3.4 蘋果在線分選應用 145
第11章 基于漫透射方式的檢測裝置及應用 146
11.1 基于漫透射方式的光電無損檢測裝置結構 146
11.1.1 光路系統 146
11.1.2 傳動與分選系統 148
11.1.3 控制系統 150
11.1.4 裝置特性及技術參數 151
11.2 水果在線檢測分選軟件設計及使用 152
11.3 基于漫透射方式的應用案例 154
11.3.1 馬家柚糖度在線檢測模型建立及應用 154
11.3.2 套網豐水梨糖度在線檢測模型建立及應用 157
11.3.3 鴨梨黑心病在線檢測模型建立及應用 161
第12章 基于漫反射的便攜式水果品質無損檢測裝置 165
12.1 **代便攜式水果糖度無損檢測裝置 165
12.1.1 裝置結構及技術參數 165
12.1.2 光路設計 166
12.1.3 數據處理方法 166
12.2 第二代便攜式水果糖度無損檢測裝置 167
12.2.1 裝置結構及技術參數 167
12.2.2 基于Android系統的水果品質檢測軟件設計 168
12.2.3 水果品質檢測軟件應用條件 169
12.2.4 水果品質檢測裝置使用流程 169
12.3 第三代便攜式水果糖度無損檢測裝置 173
12.3.1 裝置結構及技術參數 173
12.3.2 便攜式檢測裝置探頭設計及結果顯示 174
12.3.3 水果貨架期預測應用 175
參考文獻 176
**篇 理論基礎篇
第1章 光電無損檢測技術基礎 1
1.1 無損檢測技術概述 1
1.1.1 無損檢測技術定義 1
1.1.2 無損檢測技術的作用 1
1.1.3 無損檢測技術分類和特點 2
1.2 光電無損檢測原理及系統構成 4
1.2.1 光電無損檢測原理 4
1.2.2 光電無損檢測系統構成 5
1.3 信號檢測新型傳感器 6
1.3.1 光電傳感器 6
1.3.2 光纖傳感器 7
1.3.3 CCD傳感器 9
1.3.4 生物傳感器 9
1.3.5 超聲波傳感器 11
1.4 光電無損檢測技術的實際應用與發展趨勢 13
1.4.1 在工業生產中的應用 13
1.4.2 在農業生產中的應用 14
1.4.3 光電無損檢測技術的發展趨勢 14
第2章 典型農產品品質光電無損檢測系統 15
2.1 近紅外光譜檢測系統 15
2.2 高光譜成像系統 18
2.3 拉曼光譜檢測系統 21
2.4 機器視覺檢測系統 22
2.5 太赫茲時域光譜檢測系統 27
2.6 LIBS檢測系統 30
第3章 光電無損檢測技術在農產品品質檢測中的應用 32
3.1 近紅外光譜檢測技術在農產品品質檢測中的應用 32
3.1.1 水果品質無損檢測 32
3.1.2 蔬菜品質無損檢測 33
3.1.3 糧食品質無損檢測 35
3.1.4 便攜式近紅外檢測儀器 36
3.1.5 水果品質NIRS在線分選裝備 38
3.2 高光譜檢測技術在農產品品質檢測中的應用 40
3.2.1 水果品質檢測 40
3.2.2 蔬菜品質檢測 41
3.2.3 糧食品質檢測 42
3.3 拉曼光譜檢測技術在農產品品質檢測中的應用 43
3.3.1 果蔬質量安全檢測 44
3.3.2 糧食品質檢測 45
3.3.3 食用油品質檢測 46
3.4 機器視覺檢測技術在農產品品質檢測中的應用 47
3.4.1 水果檢測與分級 47
3.4.2 蔬菜檢測與分級 49
3.4.3 糧食品質檢測與分級 50
3.4.4 經濟作物檢測與分級 51
第二篇 關鍵技術篇
第4章 近紅外光譜檢測技術及應用 53
4.1 近紅外光譜檢測技術原理與特點 53
4.1.1 近紅外光譜檢測原理 53
4.1.2 近紅外光譜檢測特點 54
4.2 近紅外光譜檢測系統 54
4.2.1 近紅外光譜檢測方式 54
4.2.2 近紅外光譜檢測分析步驟和方法 55
4.3 近紅外光譜檢測關鍵技術 56
4.3.1 近紅外光譜預處理方法 56
4.3.2 近紅外光譜定量分析方法 56
4.3.3 數學模型的評價指標 58
4.4 應用案例——雞蛋內部品質及新鮮度判別傅里葉近紅外光譜檢測研究 59
4.4.1 實驗部分 59
4.4.2 建模與分析 60
4.4.3 應用效果 64
第5章 高光譜檢測技術及應用 65
5.1 高光譜檢測技術原理與特點 65
5.1.1 高光譜檢測原理 65
5.1.2 高光譜檢測特點 65
5.2 高光譜成像系統 65
5.2.1 高光譜成像裝置 65
5.2.2 高光譜圖像采集流程 67
5.3 高光譜檢測關鍵技術 69
5.3.1 樣品高光譜圖像校正 69
5.3.2 實驗樣品光譜的提取 70
5.3.3 高光譜檢測技術分析預處理 70
5.4 應用案例——基于高光譜檢測技術的黃桃損傷和可溶性固形物含量檢測應用 71
5.4.1 實驗部分 71
5.4.2 建模與分析 72
5.4.3 應用效果 76
第6章 拉曼光譜檢測技術及應用 77
6.1 拉曼光譜檢測技術原理與特點 77
6.1.1 拉曼光譜檢測原理 77
6.1.2 拉曼光譜檢測特點 77
6.2 拉曼光譜檢測系統 78
6.3 拉曼光譜檢測關鍵技術 79
6.3.1 SERS采集熒光去除方法 79
6.3.2 SERS基底制備及表征 79
6.3.3 拉曼光譜數據建模方法 80
6.3.4 拉曼光譜數據模型評價 80
6.4 應用案例——基于表面增強拉曼光譜技術的臍橙表皮兩種農藥殘留同時定量檢測應用 81
6.4.1 實驗部分 82
6.4.2 建模與分析 82
6.4.3 應用效果 86
第7章 太赫茲光譜檢測技術及應用 87
7.1 太赫茲光譜檢測技術原理與特點 87
7.1.1 太赫茲光譜檢測原理 87
7.1.2 太赫茲光譜檢測特點 87
7.2 太赫茲光譜檢測系統 88
7.3 太赫茲光譜檢測關鍵技術 91
7.3.1 太赫茲光譜數據校正方法 91
7.3.2 太赫茲光譜數據波段篩選 92
7.3.3 太赫茲光譜數據建模方法 92
7.3.4 太赫茲光譜檢測模型評價 92
7.4 應用案例——基于太赫茲光譜檢測技術的面粉中苯甲酸濃度檢測應用 93
7.4.1 實驗部分 94
7.4.2 建模與分析 95
7.4.3 應用效果 98
第8章 LIBS檢測技術及應用 99
8.1 LIBS檢測技術原理與特點 99
8.1.1 LIBS檢測原理 99
8.1.2 LIBS檢測特點 99
8.2 LIBS檢測系統 100
8.3 LIBS檢測關鍵技術 102
8.3.1 LIBS數據預處理方法 102
8.3.2 LIBS數據特征譜線特征提取 103
8.3.3 LIBS數據建模方法 103
8.4 應用案例——基于LIBS檢測技術的油茶炭疽病無損檢測應用 105
8.4.1 實驗部分 105
8.4.2 建模與分析 108
8.4.3 應用效果 114
第9章 機器視覺檢測技術及應用 115
9.1 機器視覺檢測技術原理與特點 115
9.1.1 機器視覺檢測原理 115
9.1.2 機器視覺檢測特點 116
9.2 機器視覺檢測關鍵技術 116
9.2.1 圖像增強處理技術 116
9.2.2 圖像平滑處理技術 120
9.2.3 圖像分割技術 121
9.2.4 圖像識別技術 126
9.3 應用案例——基于PSO優化的混合核函數SVM茶葉品質等級識別方法研究 129
9.3.1 實驗部分 129
9.3.2 建模與分析 131
9.3.3 應用效果 135
第三篇 實踐應用篇
第10章 基于漫反射方式的檢測裝置及應用 136
10.1 基于漫反射方式的光電無損檢測裝置結構 136
10.1.1 光路系統 137
10.1.2 高速分選機構 138
10.1.3 位置跟蹤及自動控制系統 139
10.1.4 裝置特性及技術參數 139
10.2 糖度預測方法及步驟 140
10.3 基于漫反射方式的應用案例 142
10.3.1 試驗材料和方法 142
10.3.2 水果糖度在線檢測數學模型建立 142
10.3.3 水果糖度在線檢測數學模型驗證 144
10.3.4 蘋果在線分選應用 145
第11章 基于漫透射方式的檢測裝置及應用 146
11.1 基于漫透射方式的光電無損檢測裝置結構 146
11.1.1 光路系統 146
11.1.2 傳動與分選系統 148
11.1.3 控制系統 150
11.1.4 裝置特性及技術參數 151
11.2 水果在線檢測分選軟件設計及使用 152
11.3 基于漫透射方式的應用案例 154
11.3.1 馬家柚糖度在線檢測模型建立及應用 154
11.3.2 套網豐水梨糖度在線檢測模型建立及應用 157
11.3.3 鴨梨黑心病在線檢測模型建立及應用 161
第12章 基于漫反射的便攜式水果品質無損檢測裝置 165
12.1 **代便攜式水果糖度無損檢測裝置 165
12.1.1 裝置結構及技術參數 165
12.1.2 光路設計 166
12.1.3 數據處理方法 166
12.2 第二代便攜式水果糖度無損檢測裝置 167
12.2.1 裝置結構及技術參數 167
12.2.2 基于Android系統的水果品質檢測軟件設計 168
12.2.3 水果品質檢測軟件應用條件 169
12.2.4 水果品質檢測裝置使用流程 169
12.3 第三代便攜式水果糖度無損檢測裝置 173
12.3.1 裝置結構及技術參數 173
12.3.2 便攜式檢測裝置探頭設計及結果顯示 174
12.3.3 水果貨架期預測應用 175
參考文獻 176
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