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光譜及圖像技術在定量和定性檢測中的應用研究

作者：編者:張晶|責編:劉穎維
出版社：中南大學
ISBN：9787548767657

出版日期：2026/03/01
裝幀：平裝
頁數：122

人民幣：RMB 78 元售價：元

內容大鋼

本書系統梳理了機器學習與深度學習演算法的基本理論框架，重點分析了無損檢測技術與機器學習、深度學習相融合的技術模式，並針對該模式在農作物生理生態參數定量檢測、風電葉片表面損傷定性判別中的實際應用情況及面臨的核心難題展開深入研究，為未來農業生產與新能源設備的精準實時監控提供重要的理論支撐與方法指導。

作者介紹

編者:張晶|責編:劉穎維
張晶，博士，內蒙古科技大學機械工程學院機械設計製造及自動化系專任教師，碩士研究生導師。2021年榮獲內蒙古自治區引進高層次人才「第七層次」人才稱號，2024年榮獲內蒙古自治區「英才興蒙」第六類人才稱號。長期從事基於光、電感測器的無損檢測研究工作，已發表學術論文7篇，累計影響因子大於15，其中SCI收錄論文2篇（含1篇JCR 1區TOP期刊論文）、EI檢索論文2篇、中文核心論文3篇，授權發明專利1項，軟體著作權3項。

上篇  基於高光譜技術的甜菜生理生態參數定量檢測研究
  第1章  緒論
    1.1  研究背景
    1.2  作物生理生態指標檢測現狀
    1.3  高光譜成像技術在作生理指標檢測方面的應用
    1.4  目前存在的問題
    1.5  研究內容
    1.6  本章小結
  第2章  試驗與方法
    2.1  試驗設計
    2.2  高光譜成像數據採集
    2.3  甜菜生理生態參數測定
    2.4  化學計量學建模演算法
    2.5  模型評價指標
    2.6  本章小結
  第3章  基於高光譜成像技術的甜菜地上生物量估測模型研究
    3.1  引言
    3.2  甜菜地上生物量與光譜反射率的相關性分析
    3.3  甜菜地上生物量實測值統計分析
    3.4  特徵波長篩選
    3.5  SVM關鍵參數優化方法研究
    3.6  甜菜地上生物量估測模型建立
    3.7  本章小結
  第4章  基於改進型光譜指數的甜菜冠層葉綠素含量檢測方法研究
    4.1  引言
    4.2  實測SPAD值的變化規律及其統計分析
    4.3  光譜預處理方法研究
    4.4  SPAD值與常用光譜指數間的相關性分析
    4.5  光譜指數的優化及構建
    4.6  甜菜SPAD值估測模型的構建及驗證
    4.7  甜菜冠層葉綠素含量可視化
    4.8  本章小結
  第5章  上篇結論與展望
    5.1  結論
    5.2  創新點
    5.3  展望
下篇  基於圖像技術的風電葉片表面損傷定性檢測研究
  第6章  緒論
    6.1  研究背景
    6.2  基於圖像技術的表面損傷檢測現狀
    6.3  研究內容
    6.4  本章小結
  第7章  試驗與方法
    7.1  圖像數據獲取
    7.2  數據集構建
    7.3  定性分析建模演算法
    7.4  模型評價指標
    7.5  本章小結
  第8章  YOLOv11n網路模型改進方法研究
    8.1  GSConv模塊

    8.2  C3k2-RFA模塊
    8.3  LAE模塊
    8.4  改進型YOLOv11n-LRG演算法
    8.5  本章小結
  第9章  風電葉片表面損傷定性檢測模型的構建及驗證
    9.1  數據處理環境
    9.2  C3k2-RFA特徵提取模塊的試驗分析
    9.3  消融試驗
    9.4  模型精度驗證
    9.5  風電葉片表面損傷類型的可視化檢測
    9.6  本章小結
  第10章  下篇結論與展望
    10.1  結論
    10.2  展望
參考文獻

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