我国是松子产量大国，松子具有很高的林区经济价值。松子只有经过产后商品化处理，才能创造更大的经济价值，这为松子品质无损检测方法的研究提供了广阔的应用前景。如何建立一种快速、准确、简便、安全、非破坏性的松子外部品质分级、松子内部品质检测方法，是一个值得研究、亟待解决的问题。本书在上述背景下以红松籽为研究对象，开展机器视觉技术对其外部品质进行无损分级、利用近红外光谱分析技术对其内部品质进行无损检测方法的研究。本书为研制拥有我国自主知识产权的红松籽外部品质无损分级和内部品质无损检测设备提供了理论和实践指导。 本书适合高校农林产品无损检测专业的师生参考使用。

第1章 绪论
1.1 研究意义和目的
1.2 机器视觉技术和近红外光谱分析技术
1.3 坚果品质研究国内外研究概况
1.4 红松籽品质无损检测的研究内容
1.5 红松籽无损检测研究的技术路线
1.6 本章小结
第2章 基于机器视觉的红松籽外部品质分级研究
2.1 图像分割的偏微分方程方法
2.2 红松籽数字图像的采集
2.3 红松籽实际果长、最大脱蒲横径的获取
2.4 C-V模型与改进的多水平集C-V模型
2.5 红松籽特征参数的提取
2.6 算法描述
2.7 结果与分析
2.8 本章小结
第3章 红松籽近红外光谱分析
3.1 近红外光谱分析的基本理论
3.2 红松籽近红外光谱实验数据的采集
3.3 基于NIR分析的红松籽内部成分定量检测模型的建立
3.4 光谱的预处理
3.5 特征波段的选取
3.6 本章小结
第4章 红松籽脂肪近红外光谱的无损检测研究
4.1 红松籽脂肪理化分析值的获取
4.2 红松籽脂肪NIR模型校正集样品的选取
4.3 红松籽脂肪NIR模型光谱预处理方法的选择
4.4 适合红松籽脂肪NIR建模波段范围的选取
4.5 红松籽脂肪NIR数学模型的验证
4.6 本章小结
第5章 红松籽蛋白质近红外光谱的无损检测研究
5.1 红松籽蛋白质理化分析值的获取
5.2 红松籽蛋白质NIR模型校正集样品的选取
5.3 红松籽蛋白质NIR模型光谱预处理方法的选择
5.4 适合红松籽蛋白质NIR建模波段范围的选取
5.5 红松籽蛋白质NIR数学模型的验证
5.6 本章小结
第6章 红松籽水分近红外光谱的无损检测研究
6.1 红松籽水分理化分析值的获取
6.2 红松籽水分NIR模型校正集样品的选取
6.3 红松籽水分NIR模型光谱预处理方法的选择
6.4 适合红松籽水分NIR建模波段范围的选取
6.5 红松籽水分NIR数学模型的验证
6.6 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献