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分子光譜及光譜成像技術(基於農作物種子質量檢測與應用)

  • 作者:吳靜珠//毛文華//劉翠玲|責編:米俊萍
  • 出版社:電子工業
  • ISBN:9787121349904
  • 出版日期:2020/02/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:245
人民幣:RMB 88 元      售價:
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內容大鋼
    本書簡要介紹以近紅外、拉曼、太赫茲為代表的分子光譜技術及光譜成像技術的基礎理論、發展概況及相關的化學計量學方法,重點圍繞小麥、玉米、花生等農作物種子質量快速檢測,詳細介紹分子光譜及光譜成像技術在種子發芽特性指標量化檢測、種子活力水平定性鑒別、種子理化指標量化測定、種子不完善粒定性識別、種子切片化學成像精細分析,以及品種鑒別、霉變程度判別等領域的應用研究和可行性探索。為便於讀者理解和應用,附錄提供了本書作者所開發的種子光譜信息資源庫和相關分析軟體的部分源代碼。
    本書可供從事農業、食品品質檢測領域光譜分析技術研究的科技工作者、分析測試工作者,以及相關專業大專院校學生閱讀參考。

作者介紹
吳靜珠//毛文華//劉翠玲|責編:米俊萍

目錄
第1章  緒論
  1.1  近紅外光譜技術發展概述
    1.1.1  近紅外光譜產生機理簡介
    1.1.2  近紅外光譜儀器發展
    1.1.3  近紅外光譜應用領域的發展
  1.2  拉曼光譜技術發展概述
    1.2.1  拉曼光譜產生機理簡介
    1.2.2  拉曼光譜儀器發展
    1.2.3  拉曼光譜應用領域的發展
  1.3  太赫茲時域光譜技術發展概述
    1.3.1  太赫茲時域光譜產生機理簡介
    1.3.2  太赫茲時域光譜儀的發展
    1.3.3  太赫茲時域光譜應用領域的發展
  1.4  光譜成像技術發展概述
    1.4.1  近紅外光譜成像技術發展概述
    1.4.2  拉曼光譜成像技術發展概述
    1.4.3  太赫茲時域光譜成像技術發展概述
  1.5  農作物種子質量檢測方法概述
    1.5.1  傳統檢測方法概述
    1.5.2  新興檢測方法概述
  1.6  本書主要內容概述
  參考文獻
第2章  分子光譜及光譜成像分析技術基礎
  2.1  近紅外光譜及光譜成像分析技術概述
    2.1.1  近紅外光譜分析理論基礎
    2.1.2  近紅外光譜常規分析技術
    2.1.3  近紅外光譜分析流程
    2.1.4  近紅外定標模型的評價指標
    2.1.5  近紅外光譜成像分析技術
  2.2  拉曼光譜及光譜成像分析技術概述
    2.2.1  拉曼常規分析技術
    2.2.2  拉曼光譜分析流程和方法
    2.2.3  拉曼光譜成像分析技術介紹
  2.3  太赫茲時域光譜及光譜成像分析技術概述
    2.3.1  太赫茲時域光譜光學參數提取
    2.3.2  太赫茲時域光譜成像分析技術介紹
  2.4  化學計量學方法概述
    2.4.1  預處理
    2.4.2  光譜預處理
    2.4.3  定量校正
    2.4.4  模式識別
  參考文獻
第3章  種子發芽率近紅外光譜檢測
  3.1  引言
  3.2  基於近紅外全譜的種子發芽率PLS模型的建立
    3.2.1  樣本製備
    3.2.2  光譜採集
    3.2.3  PLS模型建立與評價
  3.3  基於特徵譜區的種子發芽率近紅外PLS模型優化方法研究
    3.3.1  樣本製備

    3.3.2  光譜採集
    3.3.3  基於SiPLS的種子發芽率模型優化方法研究
    3.3.4  基於BiPLS的種子發芽率模型優化方法研究
    3.3.5  兩類模型性能比較
    3.3.6  種子發芽率特徵光譜解析
  3.4  基於多模型共識的種子發芽率NIR模型優化方法研究
    3.4.1  樣本製備
    3.4.2  光譜採集
    3.4.3  基於多模型共識的小麥種子發芽率NIR模型優化
    3.4.4  基於Boosting和多模型共識的小麥種子發芽率NIR模型優化
    3.4.5  基於特徵譜區和多模型共識的小麥種子發芽率NIR模型優化
  3.5  本章小結
  參考文獻
第4章  種子活力近紅外光譜判別
  4.1  引言
  4.2  基於NIR和發芽指標的種子活力綜合評價探索
    4.2.1  樣本製備
    4.2.2  光譜採集
    4.2.3  種子發芽指標NIR量化模型建立
    4.2.4  基於發芽指標的小麥種子活力綜合評價探索
  4.3  自然老化種子活力的近紅外光譜無損識別
    4.3.1  樣本製備
    4.3.2  光譜採集
    4.3.3  光譜數據預處理
    4.3.4  自然老化種子光譜定性解析
    4.3.5  種子自然老化程度近紅外無損識別
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  種子理化品質近紅外高光譜成像分析
  5.1  引言
  5.2  多籽粒種子理化品質的近紅外高光譜成像快速無損分析
    5.2.1  樣本製備
    5.2.2  近紅外光譜採集與處理
    5.2.3  高光譜圖像採集與處理
    5.2.4  結果與分析
  5.3  單粒種子理化品質近紅外高光譜成像快速無損分析
    5.3.1  樣本製備
    5.3.2  高光譜圖像採集與處理
    5.3.3  結果與分析
  5.4  本章小結
  參考文獻
第6章  小麥不完善粒近紅外高光譜圖像檢測
  6.1  引言
  6.2  樣本製備
  6.3  高光譜圖像採集與特徵提取
    6.3.1  高光譜圖像採集與標定
    6.3.2  高光譜特徵提取
  6.4  基於多分類支持向量機的小麥不完善粒高光譜檢測
    6.4.1  多分類支持向量機簡介
    6.4.2  樣本集劃分與模型參數設置

    6.4.3  基於光譜特徵的小麥不完善粒檢測
    6.4.4  基於圖像特徵的小麥不完善粒檢測
    6.4.5  基於光譜與圖像特徵的小麥不完善粒檢測
  6.5  基於CNN網路的小麥不完善粒高光譜檢測
    6.5.1  CNN網路簡介
    6.5.2  數據預處理
    6.5.3  CNN網路訓練
    6.5.4  CNN網路建立
  6.6  本章小結
  參考文獻
第7章  基於拉曼顯微成像技術的種子切片精細分析
  7.1  引言
  7.2  材料與方法
    7.2.1  樣本製備
    7.2.2  拉曼顯微圖像採集
    7.2.3  光譜剝離方法
  7.3  基於拉曼顯微圖像的種皮厚度測量方法研究
    7.3.1  種皮目標提取
    7.3.2  種皮厚度像素數計算
    7.3.3  圖像比例尺標定
    7.3.4  種皮厚度計算
  7.4  基於拉曼顯微圖像的種子內部成分分佈解析
    7.4.1  採集純物質拉曼光譜
    7.4.2  澱粉、纖維素分佈解析
    7.4.3  蛋白質分佈解析
  7.5  本章小結
  參考文獻
第8章  基於太赫茲光譜及成像技術的種子品質檢測方法研究
  8.1  引言
  8.2  基於LVQ和太赫茲時域光譜的玉米品種鑒別方法研究
    8.2.1  樣本製備
    8.2.2  光譜採集
    8.2.3  結果與分析
  8.3  基於距離匹配法和太赫茲時域光譜的花生品種鑒別方法研究
    8.3.1  樣本製備
    8.3.2  光譜採集
    8.3.3  數據預處理
    8.3.4  結果與分析
  8.4  基於SVM和太赫茲時域光譜的花生霉變程度鑒別方法研究
    8.4.1  樣本製備
    8.4.2  ATR光譜採集
    8.4.3  透射光譜採集
    8.4.4  數據預處理
    8.4.5  結果與分析
  8.5  玉米種子太赫茲時域光譜圖像預處理方法研究
    8.5.1  樣本製備
    8.5.2  光譜圖像採集
    8.5.3  消噪預處理
    8.5.4  圖像增強
    8.5.5  結果與分析

  8.6  本章小結
  參考文獻
第9章  種子光譜資源管理系統及化學計量學軟體開發
  9.1  種子光譜資源管理系統開發
    9.1.1  系統框架
    9.1.2  系統資料庫設計
    9.1.3  系統功能
    9.1.4  系統模塊設計與實現
  9.2  光譜化學計量學分析軟體開發
    9.2.1  軟體結構框架
    9.2.2  軟體功能
    9.2.3  軟體界面設計
  9.3  本章小結
  參考文獻
第10章  穀物聯合收割機車載近紅外光譜儀應用探索
  10.1  引言
  10.2  車載式近紅外光譜儀的應用可行性研究
    10.2.1  樣本製備
    10.2.2  光譜採集儀器
    10.2.3  數據採集及處理
    10.2.4  小麥粗蛋白含量近紅外PLS模型的建立
  10.3  樣本溫度對車載式近紅外光譜儀分析模型的影響
    10.3.1  實驗設計
    10.3.2  溫度對近紅外光譜吸收的影響
    10.3.3  近紅外溫度穩健分析模型的建立
  10.4  樣本水分對車載式近紅外光譜儀分析模型的影響
    10.4.1  實驗設計
    10.4.2  水分含量對近紅外光譜吸收的影響分析
    10.4.3  基於遺傳演算法的支持向量機參數優選
    10.4.4  基於不同水分區間的小麥粗蛋白綜合分析模型的建立
    10.4.5  基於不同水分區間的小麥粗蛋白專用分析模型的建立
  10.5  本章小結
  參考文獻
附錄A  小麥種子NIR光譜資源管理系統部分代碼
附錄B  光譜化學計量學分析軟體部分源代碼

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