导读:本文包含了色度值论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:色度,哈萨克族,色料,汉族,叶黄素,青黛,评分。
色度值论文文献综述
张李磊,李丹,白保晶[1]（2019）在《配色粘接剂中单色料含量与色度值关系的研究》一文中研究指出目的:应用颜色匹配理论和Kubelka-Munk理论,制备配色粘接剂单色料色卡,建立色料含量-色度值间关系,为制备配色粘接剂时确定白、黄、红叁种色料的含量提供依据。方法:在透明树脂粘接剂中添加不同含量的白、黄、红叁种色料制备色卡,用Crystaleye分光光度计比色仪测量色卡的色度值,对数据进行多元线性回归,分别获得白、黄、红叁种色料不同含量与色度值之间的函数关系,用origin7.0拟合单色料色度值(L~*、a~*、b~*)曲线。结果:配色粘结剂中白色色料的含量与色度值L~*呈正相关,回归方程:Y_(L~*)=66.5048+24.0923X;黄色色料的含量与色度值b~*呈正相关,回归方程:Y_(b~*)=2.2331+2.2775X;红色色料的含量与色度值a~*呈正相关,回归方程:Y_(a~*)=-2.4666+277.7619X。结论:可以利用配色粘接剂中色料含量与色度值间的函数关系,指导粘结剂的配色。(本文来源于《口腔颌面修复学杂志》期刊2019年05期）
刘娟汝,刘晓梅,刘雨诗,刘红梅,王晓雅[2]（2019）在《基于色度分析原理的青黛有效成分含量与其色度值的相关性分析》一文中研究指出目的:研究青黛粉末外观颜色及其提取液颜色与靛蓝、靛玉红含量的相关性。方法:采用HPLC法测定27批青黛中靛蓝、靛玉红的含量,采用分光测色仪测定青黛粉末及提取液的色度值L~*,a~*,b~*。运用SPSS 20.0软件对青黛有效成分含量与其色度值进行相关性及多元线性回归分析。结果:感官评定青黛粉末外观颜色结果表明,随着粉末颜色加深,分光测色仪测定粉末和提取液的明亮度(L~*)降低、红-绿色度(a~*)升高。相关性分析表明,靛蓝含量与青黛粉末L~*呈负相关(P<0.01),相关性系数为-0.520;与a~*呈正相关(P<0.01),相关性系数为0.567。靛玉红含量与青黛粉末、提取液的L~*呈负相关(P<0.01),相关性系数分别为-0.635,-0.580;与a~*呈正相关(P<0.01),相关性系数分别为0.706,0.493。结论:青黛粉末外观颜色较深者,其靛蓝、靛玉红含量较高;青黛粉末L~*,a~*与靛蓝、靛玉红含量的相关性比提取液的相关性大;青黛粉末颜色与靛蓝、靛玉红含量具有显着相关性,为青黛快速鉴别方法提供参考依据;采用分光测色仪测定青黛色度值的方法具有稳定性、科学性和可靠性。(本文来源于《中国实验方剂学杂志》期刊2019年23期）
郑浩,季久秀,周李生,李龙云,麻骏武[3]（2019）在《猪肉肉色评分与色度值、大理石花纹评分及肌内脂肪含量回归模型的建立》一文中研究指出肉色给消费者最直接的视觉感受,是消费者选择肉类产品的重要指标之一。肉色的测定主要有肉色感官评分和色度测定两种方法。早期的肉色测定通常采用肉色评分,目前常采用色度仪测定。这两种方法测定的肉色不能直接比较,需要建立一个转化模型,将色度仪测定结果转化成肉色评分,但这方面的研究鲜有报道。由于肉色受到肌内脂肪含量的影响,因此在建立回归模型时需要剔除肌内脂肪含量的影响。研究以584头杜长大商品猪为研究对象,测定了肉色评分、色度值(L*、a*和b*)、大理石纹评分和肌内脂肪含量,探究肉色评分与其它测量性状之间的相关性,并建立色度值转换成肉色评分的转换模型。结果表明肉色评分与L*呈强负相关(r<-0.89),与a*、b*和大理石纹评分呈显着相关,与肌内脂肪含量的相关不显着(r<-0.014 2,P=0.733 2)。一共建立了3个回归模型,即肉色评分对L*和a*的回归(模型1),肉色评分对L*、a*和大理石纹评分的回归(模型2),以及肉色评分对L*、a*和肌内脂肪含量的回归(模型3)。这3个回归模型的校正拟合度均大于0.80,预测的准确率也都大于0.89,均可用来预测肉色评分。模型3的校正拟合度最高,其次为模型2,因此,有肌内脂肪含量时优先选用模型3,无肌内脂肪含量但有大理石纹评分时优先选用模型2。选取了预测模型后,就可以将色度值转换成肉色评分,从而实现色差仪测定的肉色与肉色评分之间的比较。(本文来源于《江西农业大学学报》期刊2019年01期）
顾佳缘,王琰,杨恒,胡慧敏,陈银基[4]（2019）在《不同水分含量糙米动态储藏过程中叶黄素含量及色度值变化》一文中研究指出本研究重点研究动态温湿度环境对不同水分含量糙米中色度及叶黄素含量的影响。初始水分含量分别为14.4%、16.6%、18.7%、20.5%的糙米动态温湿度储藏150 d,每隔30 d测定叶黄素含量及色度值。结果表明,糙米中叶黄素含量随储藏时间的增加均呈下降趋势。在相同储藏时间下,糙米水分含量越高,叶黄素含量下降越快。温度对糙米中叶黄素含量影响极显着(p<0.01),水分含量对糙米中叶黄素含量影响显着(p<0.05)。L~*值与糙米中叶黄素含量极显着正相关(p<0.01),a~*、b~*值均与糙米中叶黄素含量极显着负相关(p<0.01)。实验表明,过高的温度不利于糙米中叶黄素的保留,通过控制糙米在低温下(15℃)储藏,并保持低水分含量(14.4%),可减缓糙米中叶黄素含量的流失。(本文来源于《食品工业科技》期刊2019年11期）
宗钊辉,刘高,韦建玉,胡亚杰,黄崇峻[5]（2018）在《基于色差值和色度值的醇化片烟褐变判定模型研究》一文中研究指出【目的】研究不同褐变程度醇化片烟间色差值和色度值的差异与规律,建立一种可以快速、准确判定醇化片烟褐变程度的方法,为醇化片烟褐变情况自动化识别提供参考依据。【方法】利用2016和2017年广西中烟工业有限责任公司238份不同褐变等级醇化片烟的色差值和色度值,通过SPSS 20.0建立醇化片烟的Fisher判定、多项Logistic回归判定和MLP神经网络判定3种判定模型,并对比分析不同模型的片烟褐变判定效果。【结果】不同褐变程度烟叶色差值和色度值存在显着差异(P<0.05,下同),其中,色差值L*、b*与褐变程度呈极显着负相关(P<0.01,下同),色度值Y、R与褐变程度分别呈极显着和显着正相关。在建立的3种判定模型中,多项Logistic回归判定和MLP神经网络对醇化片烟褐变情况的判定级别与真实级别间的差异无统计学意义,可用于醇化片烟褐变程度判定,且MLP神经网络准确性最高(95.8%),配对t检验的t绝对值小于多项Logistic回归判定,稳定性更优。【结论】与Fisher判定模型和多项Logistic回归判定模型相比,MLP神经网络模型具有更高的准确性和更好的稳定性,适合作为醇化片烟褐变程度的判定模型。(本文来源于《南方农业学报》期刊2018年10期）
姚科[6]（2018）在《白光二极管比色光源下口腔比色板色度值研究》一文中研究指出目的:对自制便携式发光二极管(Light-Emitting Diode,LED)口腔比色光源进行光学测定,了解其光学参数值及对常用口腔比色版的色度值影响,为LED口腔比色光源的临床数字化应用提供数据支持。材料和方法:采用波长主峰为450～470nm单晶GaN蓝光LED矩阵,在其表面涂覆稀土钇铝石榴石(Yttrium Aluminate Garnet,YAG)荧光粉并使用一定比例硅酸盐红色荧光粉调节色温的方法制作色(本文来源于《第十二次全国口腔修复学学术会议论文汇编》期刊2018-07-22）
徐红霞,吴沂芸,裴瑾,陈江,吴清华[7]（2018）在《红花黄酮类成分与其色度值相关性研究》一文中研究指出目的:初步探究不同产地红花中黄酮类成分含量与测色计所得红花颜色指数L*、a*、b*值间的关系,为红花药材质量评价提供科学依据。方法:采用测色计测得红花样本的粉末色度值,并利用HPLC法检测红花中羟基红花黄色素A(HSYA)、槲皮素、柚皮素和山柰酚的含量,对二者间的相关性进行研究分析。结果:测色计测定的色度值可用来反映红花中黄酮类成分的含量,与HSYA呈显着正相关,但无法直观反映槲皮素、柚皮素和山柰酚的含量;内蒙古、云南、甘肃的红花样品中4种黄酮类成分含量较高,其次主要集中于新疆塔城地区,而新疆伊犁霍城县和察布查尔县的红花样品黄酮类成分含量较低。结论:颜色指数可作为评价红花药材质量的指标,颜色红亮黄丝较少的红花其HSYA的含量更高。(本文来源于《中药材》期刊2018年01期）
谢春云[8]（2017）在《贵阳地区汉族中青年人上前牙牙颈部的色度值的测量相关研究》一文中研究指出目的:1.从不同牙位、性别、年龄方面探讨贵阳地区汉族中青年人上前牙牙颈部颜色色度值规律;2.探讨贵阳地区汉族中青年人上前牙牙颈部颜色色度值与Vi tapan 3--D mas ter比色片颈部色度值的匹配情况。方法:在贵阳地区,按纳入标准招募汉族青中年志愿者360名,按年龄分为叁组(20～29岁组、30～39岁组、40～49岁组),每组各120名,男女比例1:1。用Vita Easyshade Advance 4.0无线电脑比色仪测量每位受试者:右上颌前牙区中切牙、侧切牙、尖牙牙颈部中央。记录牙颈部色度值各要素(L*、a*、b*、C*、h*)值。所得数据均采用SPSS19.0统计软件进行分析。结果:1.牙颈部颜色色度值的阈值:L*值:70.6～99,a*值:-1.7～9,b*值:14.4～50,C*值:14.4～50.2,h*值:78～97.1。2.不同牙位牙颈部的L*、a*、b*、C*、h*值之间差异具有统计学意义(P<0.01)。经两两比较,中切牙牙颈部L值最高,尖牙牙颈部L*值最低;尖牙牙颈部a*值最高,中切牙牙颈部a*值最低;侧切牙与尖牙牙颈部b*值均高于中切牙,侧切牙与尖牙b*值差异无统计学意义(P>0.05);侧切牙与尖牙牙颈部C*值均高于中切牙,侧切牙与尖牙C*值差异无统计学意义(P>0.05);中切牙牙颈部h*值最高,尖牙牙颈部H值最低。3.不同性别之间前牙牙颈部色度值L*值(P=0.36),h*值(P=0.14);男性前牙牙颈部色度值a*、b*、C*值明显高于女性(P<0.01)。4.不同年龄段牙颈部的L*、a*、b*、C*、h*值之间差异具有统计学意义(P<0.01)。经两两比较,40-49岁组的a*、b*、C*值最高;40-49岁组的L*、h*值最低,20-29岁组和30-39岁组的色度L*、a*值差异不具有显着性。5.上前牙牙颈部色度L*、a*、b*、C*、h*的均值与Vitapan 3D-master相比均有统计学意义(P<0.01)。结论:1.贵阳地区汉族中青年人不同牙位、不同性别和不同年龄段的上前牙牙颈部色度值有较大差异。2.Vitapan 3D-master比色片颈部颜色不能满足贵阳地区汉族中青年人上前牙颈部的比色需求。(本文来源于《贵州医科大学》期刊2017-04-01）
梁嵘,李丹溪,陈东宁,王召平,王盛花[9]（2015）在《不同体重人群的舌色色度值研究》一文中研究指出目的:探讨体重与舌色色度值的相关性,及不同体重人群的舌色色度值特征。方法以448名体检者为对象,测量身高和体重,计算体重指数,进行中医舌诊并拍摄数字舌图,进行色度值提取与分析。计量资料应用t检验或秩和检验。结果.448名体检者中,体重正常组238人(占53.13%),体重超重,肥胖组186人(占41.52%),体重过低组24人(占5.36%)。体重正常组舌色正常率最高。3个体重组中,红/绛舌的出现率均为最高,淡白舌的出现率均为最低。与体重正常组比较,体重超重/肥胖组的b~*和h°降低,差异具有统计学意义(P<0.01)。体重正常组中,淡白舌的b~*和h°最高,红,绛舌的a~*和C~*最高,紫舌的L~*最高;体重超重,肥胖组中,淡白舌的L~*、b~*、h°最高,红/绛舌的a~*和C~*最高。体重过低组中,淡白舌的r最高,红/绛舌的a~*、b~*、C~*最高,紫舌的h°最高。结论:不同体重人群舌色的色度值存在差异。运用颜色科学的方法,可以对不同体重人群的舌色进行量化比较,客观显示其微观的差异。(本文来源于《第九次全国中西医结合诊断学术研讨会论文集》期刊2015-07-19）
王冰,周泉,梁学萍[10]（2015）在《乌鲁木齐市汉族与哈萨克族大学生上前牙色度值的研究》一文中研究指出目的:研究乌鲁木齐市汉族与哈萨克族大学生上前牙天然牙的色度值,为临床制作仿真修复体提供参考。方法:采用数码相机及计算机色度分析系统采集、分析18~22岁乌鲁木齐市汉族与哈萨克族大学生432颗上前牙天然牙的色度值。结果:乌鲁木齐市18~22岁汉族青年及哈萨克族青年的上前牙色度值均从中切牙向尖牙方向均呈现明度逐渐降低,组间比较均P<0.05。彩度值组间比较均逐渐增大(P<0.05)。中切牙中汉族青年亮度值高于哈萨克族青年,彩度值低于哈萨克族青年(P<0.017)。侧切牙中汉族青年亮度值及彩度值均小于哈萨克族青年(P<0.017)。尖牙中汉族青年的亮度值及彩度值均小于哈萨克族青年(P<0.017)。结论:乌鲁木齐市18~22岁汉族及哈萨克族大学生的上前牙色度值存在差异。本实验所得到的结果,有助于使口腔修复材料的光学特性与天然牙更匹配。(本文来源于《口腔医学研究》期刊2015年04期）
色度值论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的:研究青黛粉末外观颜色及其提取液颜色与靛蓝、靛玉红含量的相关性。方法:采用HPLC法测定27批青黛中靛蓝、靛玉红的含量,采用分光测色仪测定青黛粉末及提取液的色度值L~*,a~*,b~*。运用SPSS 20.0软件对青黛有效成分含量与其色度值进行相关性及多元线性回归分析。结果:感官评定青黛粉末外观颜色结果表明,随着粉末颜色加深,分光测色仪测定粉末和提取液的明亮度(L~*)降低、红-绿色度(a~*)升高。相关性分析表明,靛蓝含量与青黛粉末L~*呈负相关(P<0.01),相关性系数为-0.520;与a~*呈正相关(P<0.01),相关性系数为0.567。靛玉红含量与青黛粉末、提取液的L~*呈负相关(P<0.01),相关性系数分别为-0.635,-0.580;与a~*呈正相关(P<0.01),相关性系数分别为0.706,0.493。结论:青黛粉末外观颜色较深者,其靛蓝、靛玉红含量较高;青黛粉末L~*,a~*与靛蓝、靛玉红含量的相关性比提取液的相关性大;青黛粉末颜色与靛蓝、靛玉红含量具有显着相关性,为青黛快速鉴别方法提供参考依据;采用分光测色仪测定青黛色度值的方法具有稳定性、科学性和可靠性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
色度值论文参考文献
[1].张李磊,李丹,白保晶.配色粘接剂中单色料含量与色度值关系的研究[J].口腔颌面修复学杂志.2019
[2].刘娟汝,刘晓梅,刘雨诗,刘红梅,王晓雅.基于色度分析原理的青黛有效成分含量与其色度值的相关性分析[J].中国实验方剂学杂志.2019
[3].郑浩,季久秀,周李生,李龙云,麻骏武.猪肉肉色评分与色度值、大理石花纹评分及肌内脂肪含量回归模型的建立[J].江西农业大学学报.2019
[4].顾佳缘,王琰,杨恒,胡慧敏,陈银基.不同水分含量糙米动态储藏过程中叶黄素含量及色度值变化[J].食品工业科技.2019
[5].宗钊辉,刘高,韦建玉,胡亚杰,黄崇峻.基于色差值和色度值的醇化片烟褐变判定模型研究[J].南方农业学报.2018
[6].姚科.白光二极管比色光源下口腔比色板色度值研究[C].第十二次全国口腔修复学学术会议论文汇编.2018
[7].徐红霞,吴沂芸,裴瑾,陈江,吴清华.红花黄酮类成分与其色度值相关性研究[J].中药材.2018
[8].谢春云.贵阳地区汉族中青年人上前牙牙颈部的色度值的测量相关研究[D].贵州医科大学.2017
[9].梁嵘,李丹溪,陈东宁,王召平,王盛花.不同体重人群的舌色色度值研究[C].第九次全国中西医结合诊断学术研讨会论文集.2015
[10].王冰,周泉,梁学萍.乌鲁木齐市汉族与哈萨克族大学生上前牙色度值的研究[J].口腔医学研究.2015
论文知识图
