蔬菜颜色质量评价系统的构建及应用研究
|
摘要
人体所需要的许多营养都来自于蔬菜。科学家通过对各类蔬菜营养成分的分析研究，发现蔬菜的营养价值与其颜色有一定关系。掌握和控制蔬菜加工过程中的颜色变化，将颜色进行量化具有十分重要的意义。目前颜色研究中色素成分的分析过程不仅繁琐，而且不能给出人眼实际感觉到的颜色，很难令人满意。而利用计算机视觉系统对产品色泽做出评价，不仅可以克服人眼疲劳造成的差异和评价的局限性，同时还可以利用产品各部分颜色的不同做出相应判断。由于硬件条件的限制，目前国内仍没有商品化的在线检测系统出现，仍采用人工进行颜色分级。为此，本文建立了计算机视觉系统，对物体的颜色、色差进行采集、处理、显示和评价，本课题是军需部项目“舰艇蔬菜保鲜技术”课题的一部分，本论文主要针对以下几个关键技术作了研究：
1、在了解人类视觉的构成、信息处理过程的基础上，建立了一套用于颜色量化的计算机视觉系统。测量物体表面颜色，必须在一定光源下进行。不同光源光谱功率分布不同，因此在它们的照射下，物体表面呈现为不同颜色。CIE规定的标准照明体A和D65在CIE1976L*U*V*色空间上颜色宽容量范围接近圆形，因此该色品图上两个颜色点的位置和距离能够较正确地反映出两者的知觉差异，并可用色差这个概念较正确地判断色知觉差异，通过实验发现D65光源更适宜测试绿色蔬菜的颜色变化，因此在本论文中选择D65光源用于颜色量化系统。
2、使用1980A彩色亮度计（美国）对颜色量化系统进行标定，彩色亮度计与摄像机对同一标准色卡同步测量，摄像机输出的RGB值，彩色亮度计输出XYZ值，采用1980A彩色亮度计测试标准色卡的测量值作为计算机图像采集系统目标色卡的“真实”颜色值；而摄像机是一个非线性响应，摄像机RGB色空间与CIEXYZ色空间之间的转换关系也是一个复杂的非线性关系，建议利用神经网络完成这一转换。
3、在颜色理论的基础上建立了颜色量化软件系统，本系统采用的蔬菜图像文件均为BMP图像文件格式。由于全色谱的样本数量过多，使神经网络训练时间长、收敛速度慢、误差控制困难。因此为了提高预测精度，本文将整个色谱范围内的样本集，分成独立的几个子集，各子集应用各自独立的神经网络进行训练，并给出了绿色神经网络的训练过程。
4、采用三层BP网络实现摄像机输出RGB颜色空间与CIEXYZ色空间转换，其中隐层含有10个节点，传递函数采用tansig函数；输出层传递函数选用purelin函数,得到的训练误差为3.50324×10-5，测试误差为1.4063×10-4，结果满意，可以认为该神经网络可以用来实现这个关系映射。确定了用于RGB和XYZ颜色空间转换的BP网络结构，求出了该神经网络的权值和阈值，在此基础上将神经网络嵌套到Vc编制的程序中，为下一步的颜色量化打下了一个坚实的基础，本文给出了其中的部分代码。
5、彩色图像分割可以通过计算图像中色彩信息的统计特性来实现，而无需依赖于待分割区域的几何形状。对于绿色蔬菜来说利用RGB颜色空间中的G分量无法将蔬菜图像和背景分开，而在H分量的直方图上，蔬菜色度H变化范围在60～135之间，背景分布于两侧，根据这一特点分离蔬菜图像与背景，然后根据区域面积大小去除孤立背景点，得到分割后的蔬菜图像。利用本套系统能够进行颜色量化和跟踪测试样品颜色变化的特点，研究了四种塑料包装袋对蔬菜颜色的影响，从中选择出适用于蔬菜包装的材料。
6、对碱液处理后的豆角第一天、一周、二周颜色变化进行测试，算出处理前后的色品差，利用二次通用旋转组合设计得出了加碱量与漂烫时间对豆角第一天、一周、二周颜色影响的数学模型分别为：
对方程进行显著性检验表明回归方程的置信度为0.95，且拟和得很好，为以后的生产提供一定的理论基础。
7、遗传算法以其简单、鲁棒性强、不受搜索限制性条件约束等特点广泛应用于各类优化问题之中。利用遗传算法求解经过碱处理后第一天、一周、二周豆角数学模型的优化问题，取群体规模数为20，杂交概率为0.7，变异概率为0.04，经过100代群体进化，得到的优化解为：第一天加碱量，漂烫时间，目标的函数值为4.564688；一周加碱量，漂烫时间，目标的函数值为0.002896；二周加碱量，漂烫时间，目标的函数值为1.873810。
8、由于Arrhenius模型有不少缺点，因此选定多项式模型来拟合试验数据，通过对实验数据的计算分别得到了色差、色品a*随加热时间变化的数学模型，发现一般多项式达到六次时相关系数等于1，说明曲线和试验数据拟合很好，但存在与实际情况不符合的凹点。
9、色差可以反映试验样品处理前后的差别，空白样品的色差值随加热时间的延长逐
渐增大，说明绿色逐渐退去变成黄褐色。加锌样品的色差均随加热时间的增加先增加后又逐渐减小，也就是说，通过添加锌离子出现了一个颜色变化由小→大→小的过程；而且随着添加锌离子浓度的增加复绿效果更好，在同一加热时间下添加锌离子浓度越大，样品色差越小。
10、加锌样品的a*值均随加热时间的增加先增加后又逐渐减小，也就是说，通过添加锌离子出现了一个由褪色到恢复绿色的过程，而且随着添加锌离子浓度的增加复绿效果越好。加锌750ppm的样品随加热时?
A lot of nutrition needed by human come from the vegetable. Through analysing the nutrition composition of vegetable, scientists discover that the nutrition value and its color have certain relations. It has very important meaning to grasp and control the color change in course of vegetable processing, and quantify the color. At present the analysis course of pigment composition in color research is not only fussy but also can’t give person actual color which is felt by eye, it is impossible to satisfy people. But the appraisement for product color using computer visual system not only can conquer the difference caused by the exhausted eye and the limitation of appraisement, but also can make judgment correspondingly using the color difference of each part. Because of the restriction of hardware condition, now the commercial online inspecting system still has not appearance in our country, the color classification of manpower is adopted. Therefore, the computer visual system was established in this paper, which can carry through collection, management, display, and appraisement of vegetable color. This study is a part of the Quartermaster ministry project “Warship Vegetable Fresh-Keeping Technology”.
Several crucial aspects are discussed as followed in this paper:
1) A suit of computer vision system used in color quantification measurement was established on the basis of knowing the composition of human vision and the course of information processing. Measuring the color of object surface must carry through under certain light source; the spectrum power distribution of different light source is different, therefore, the color presenting on object surface is different under their shining. The color toleration quantum range of standard illumination body A and D65 recommend by CIE is near round, therefore, the position and distance of two color points can reflect accurately consciousness discrepancy between them on this chromaticity figure, and the color consciousness discrepancy can be judged rightly by the conception color difference. Through the experiment we can discover that D65 light is more suited to test the color change of green vegetable, therefore, D65 light is used in the color quantitative system in this paper.
2) Using the 1980A color luminance meter to mark the color quantification system, the color luminance meter and CCD camera synchronally measure the same color card, the output of CCD camera is RGB value, and the color luminance meter is XYZ value. The measure value
of standard color card with 1980A color luminance meter is regarded as the real color value of target card for the computer image collection system, and that CCD camera is a non-linear respond, the conversion relation between RGB and CIEXYZ color space is also a complex non-linear relation, we suggest to complete this conversion by neural network.
3) On the basis of color theory, the software system is established. All the image files in this system are BMP image format. Because the color card quantities of full chromatogram are too many, the training time of neural network is long, convergence speed is slow, and error is difficult to control. Therefore, for raising the forecast precision, this paper has divided all the sample-collections of full chromatogram into several independent subclasses, each subclass applies its own independence neural network to train, and has given the training course of the green neural network.
4) The conversion relation between RGB color space of computer visual system and CIEXYZ color space is realized by three-layer BP network, which hide layer has 10 node number and its transfer function adopts tansig function; transfer function of output layer selects purelin function; the training error is 3.50324×10-5, the testing error is 1.4063×10-4, which satisfies the preconcerted demand, so the neural network can be used in realizing this relation mapping. We find the BP network structure used in the conversion between RGB and CIEXYZ color space, gain the weight and threshold value of the neural
1、在了解人类视觉的构成、信息处理过程的基础上，建立了一套用于颜色量化的计算机视觉系统。测量物体表面颜色，必须在一定光源下进行。不同光源光谱功率分布不同，因此在它们的照射下，物体表面呈现为不同颜色。CIE规定的标准照明体A和D65在CIE1976L*U*V*色空间上颜色宽容量范围接近圆形，因此该色品图上两个颜色点的位置和距离能够较正确地反映出两者的知觉差异，并可用色差这个概念较正确地判断色知觉差异，通过实验发现D65光源更适宜测试绿色蔬菜的颜色变化，因此在本论文中选择D65光源用于颜色量化系统。
2、使用1980A彩色亮度计（美国）对颜色量化系统进行标定，彩色亮度计与摄像机对同一标准色卡同步测量，摄像机输出的RGB值，彩色亮度计输出XYZ值，采用1980A彩色亮度计测试标准色卡的测量值作为计算机图像采集系统目标色卡的“真实”颜色值；而摄像机是一个非线性响应，摄像机RGB色空间与CIEXYZ色空间之间的转换关系也是一个复杂的非线性关系，建议利用神经网络完成这一转换。
3、在颜色理论的基础上建立了颜色量化软件系统，本系统采用的蔬菜图像文件均为BMP图像文件格式。由于全色谱的样本数量过多，使神经网络训练时间长、收敛速度慢、误差控制困难。因此为了提高预测精度，本文将整个色谱范围内的样本集，分成独立的几个子集，各子集应用各自独立的神经网络进行训练，并给出了绿色神经网络的训练过程。
4、采用三层BP网络实现摄像机输出RGB颜色空间与CIEXYZ色空间转换，其中隐层含有10个节点，传递函数采用tansig函数；输出层传递函数选用purelin函数,得到的训练误差为3.50324×10-5，测试误差为1.4063×10-4，结果满意，可以认为该神经网络可以用来实现这个关系映射。确定了用于RGB和XYZ颜色空间转换的BP网络结构，求出了该神经网络的权值和阈值，在此基础上将神经网络嵌套到Vc编制的程序中，为下一步的颜色量化打下了一个坚实的基础，本文给出了其中的部分代码。
5、彩色图像分割可以通过计算图像中色彩信息的统计特性来实现，而无需依赖于待分割区域的几何形状。对于绿色蔬菜来说利用RGB颜色空间中的G分量无法将蔬菜图像和背景分开，而在H分量的直方图上，蔬菜色度H变化范围在60～135之间，背景分布于两侧，根据这一特点分离蔬菜图像与背景，然后根据区域面积大小去除孤立背景点，得到分割后的蔬菜图像。利用本套系统能够进行颜色量化和跟踪测试样品颜色变化的特点，研究了四种塑料包装袋对蔬菜颜色的影响，从中选择出适用于蔬菜包装的材料。
6、对碱液处理后的豆角第一天、一周、二周颜色变化进行测试，算出处理前后的色品差，利用二次通用旋转组合设计得出了加碱量与漂烫时间对豆角第一天、一周、二周颜色影响的数学模型分别为：
对方程进行显著性检验表明回归方程的置信度为0.95，且拟和得很好，为以后的生产提供一定的理论基础。
7、遗传算法以其简单、鲁棒性强、不受搜索限制性条件约束等特点广泛应用于各类优化问题之中。利用遗传算法求解经过碱处理后第一天、一周、二周豆角数学模型的优化问题，取群体规模数为20，杂交概率为0.7，变异概率为0.04，经过100代群体进化，得到的优化解为：第一天加碱量，漂烫时间，目标的函数值为4.564688；一周加碱量，漂烫时间，目标的函数值为0.002896；二周加碱量，漂烫时间，目标的函数值为1.873810。
8、由于Arrhenius模型有不少缺点，因此选定多项式模型来拟合试验数据，通过对实验数据的计算分别得到了色差、色品a*随加热时间变化的数学模型，发现一般多项式达到六次时相关系数等于1，说明曲线和试验数据拟合很好，但存在与实际情况不符合的凹点。
9、色差可以反映试验样品处理前后的差别，空白样品的色差值随加热时间的延长逐
渐增大，说明绿色逐渐退去变成黄褐色。加锌样品的色差均随加热时间的增加先增加后又逐渐减小，也就是说，通过添加锌离子出现了一个颜色变化由小→大→小的过程；而且随着添加锌离子浓度的增加复绿效果更好，在同一加热时间下添加锌离子浓度越大，样品色差越小。
10、加锌样品的a*值均随加热时间的增加先增加后又逐渐减小，也就是说，通过添加锌离子出现了一个由褪色到恢复绿色的过程，而且随着添加锌离子浓度的增加复绿效果越好。加锌750ppm的样品随加热时?
A lot of nutrition needed by human come from the vegetable. Through analysing the nutrition composition of vegetable, scientists discover that the nutrition value and its color have certain relations. It has very important meaning to grasp and control the color change in course of vegetable processing, and quantify the color. At present the analysis course of pigment composition in color research is not only fussy but also can’t give person actual color which is felt by eye, it is impossible to satisfy people. But the appraisement for product color using computer visual system not only can conquer the difference caused by the exhausted eye and the limitation of appraisement, but also can make judgment correspondingly using the color difference of each part. Because of the restriction of hardware condition, now the commercial online inspecting system still has not appearance in our country, the color classification of manpower is adopted. Therefore, the computer visual system was established in this paper, which can carry through collection, management, display, and appraisement of vegetable color. This study is a part of the Quartermaster ministry project “Warship Vegetable Fresh-Keeping Technology”.
Several crucial aspects are discussed as followed in this paper:
1) A suit of computer vision system used in color quantification measurement was established on the basis of knowing the composition of human vision and the course of information processing. Measuring the color of object surface must carry through under certain light source; the spectrum power distribution of different light source is different, therefore, the color presenting on object surface is different under their shining. The color toleration quantum range of standard illumination body A and D65 recommend by CIE is near round, therefore, the position and distance of two color points can reflect accurately consciousness discrepancy between them on this chromaticity figure, and the color consciousness discrepancy can be judged rightly by the conception color difference. Through the experiment we can discover that D65 light is more suited to test the color change of green vegetable, therefore, D65 light is used in the color quantitative system in this paper.
2) Using the 1980A color luminance meter to mark the color quantification system, the color luminance meter and CCD camera synchronally measure the same color card, the output of CCD camera is RGB value, and the color luminance meter is XYZ value. The measure value
of standard color card with 1980A color luminance meter is regarded as the real color value of target card for the computer image collection system, and that CCD camera is a non-linear respond, the conversion relation between RGB and CIEXYZ color space is also a complex non-linear relation, we suggest to complete this conversion by neural network.
3) On the basis of color theory, the software system is established. All the image files in this system are BMP image format. Because the color card quantities of full chromatogram are too many, the training time of neural network is long, convergence speed is slow, and error is difficult to control. Therefore, for raising the forecast precision, this paper has divided all the sample-collections of full chromatogram into several independent subclasses, each subclass applies its own independence neural network to train, and has given the training course of the green neural network.
4) The conversion relation between RGB color space of computer visual system and CIEXYZ color space is realized by three-layer BP network, which hide layer has 10 node number and its transfer function adopts tansig function; transfer function of output layer selects purelin function; the training error is 3.50324×10-5, the testing error is 1.4063×10-4, which satisfies the preconcerted demand, so the neural network can be used in realizing this relation mapping. We find the BP network structure used in the conversion between RGB and CIEXYZ color space, gain the weight and threshold value of the neural
引文
于德全，程英魁．蔬菜的营养与保健．吉林蔬菜，1998，（2）：29～30
胡鸿等．蔬菜采后处理与贮藏技术．北京：化学工业出版社，1999
李燕平，马冠生．蔬菜、水果的营养与健康．中国食物与营养，2002，（2）：
陈兆．食物的颜色与营养．河北农机，2001，（2）：30～31
陈志．蔬菜的颜色与营养．发明与革新，2000，（10）：32
王敏，刘邻渭．叶绿素及衍生物研究进展与护绿工艺分析．郑州轻工业学院学报，2001，16（1）：63～67
Sousa J, et al. Dietary factors affecting the urinary mutagenicity assay system. Mut Res, 1985: 156～171
Patrizia R, et al. Does tomato consumption effectively increase the resistance of lymphocyte DNA to oxidative damage. Am J Nutr, 1999, 69: 712
Sergio A R, et al. β-Carotene and other carotenoids as antioxidants. J A C Nutr, 1999, 18(5): 426
Giovannucci E L, et al. Intake of carotenoids and retinal inrelationship to risk of prostate cancer. J Natl Cancer Inst, 1995, 87: 1767
Block G, Patterson B, Subar A. Fruit, vegetables, and cancer prevention: a review of the epidemiological evidence. Nutr Cancer, 1992, 18:1～29
Bendich A. A role for carotenoids in immune function. Clin Nutr, 1988, 7: 113～117
Iser O. Carotenoids. Basel, Switzerland: Birkhauser Verlag, 1971
Tsuda T, et al. Antioxidative activity of anthocyanin pigments cyanidin3-o-β-D-glucoside and cyandin. J Agrc Food Chem, 1994, 42: 2407～2410
Yoshimoto M. Antimutagenicity of sweetpotato roots. Biosci Biotechnol Biochem, 1999, 63(3): 537～541
Ghiselli A, et al. Antioxidant activity of different phenolic fractions separated from an Italian red wine. J Agrc Food Chem, 1998, 46: 361～367
杜锋，雷鸣，闫志农．颜色信息识别在食品工业中的应用．食品与发酵工业，2003，
29（3）：80～83
周忠民．饮食消费心理学．中国轻工业出版社，2000第一版：75
张军等．颜色适应对比中等效颜色刺激的研究．光学精密工程，1994，2（1）：14～20
R. H. 格列高里．视觉心理学．北京：北京师范大学出版社，1986
叶弈乾等著．图解心理学．南昌：江西人民出版社，1982
C. M. 布鲁墨．视觉原理．北京：北京大学出版社，1987
J. R. 布洛克，H. E. 尤克尔．奇妙的视错觉：欣赏与应用．北京：世界图书出版公司，1992：9
孔斌．人类视觉与计算机视觉的比较．自然杂志，2002，24（1）：51～55
Mumzhiu A. Basic design principles of colorimetric vision systems. Part of the SPIE Conference on Machine Vision Systems for Inspection and Metrology Ⅶ. 1998, 3521:179～183
尹靖宇，武庆涛，刘起英．玻璃颜色测量．玻璃，1999，26（6）：8～12
吴雪．计算机视觉技术在农产品和食品检测中的应用．2002，（3）：38～39
Tao Y, Heinemann P H, Varghese Z et al. Machine vision for color inspection of potatoes and apples. Trans of ASAE, 1995, 38(5): 1555～1561
Miller B K, et al. A color vision system for peach grading. Trans of the ASAE, 1989, 32(4): 1484～1490
Choi K, G Lee, et al. Tomato maturity evaluation using color image analysis. Trans of the ASAE, 1995, 38(1):171～176
Paolo Gay, Remigio Berruto, Pietro Piccarolo. Fruit Color Assessment for Quality Grading Purposes. ASAE Annual Meeting, Paper No. 2002. 026097
McConnell R K Jr. Color Classification of Non-uniform Baked and Roasted Foods. Chicago, Illinois: Proceedings of the FPAC IV Confrence, 1995: 40～46
德田胜，川村恒夫，山本博昭等．スイカ收获ロボツトにぉけゐ视觉システムの开发（第2报）——画像处理にょる熟度判定．农业机械学会，1997，59（4）:47～52
何东健等．果实表面颜色计算机视觉分级技术研究．农业工程学报，1998，14（3）：202～205
杨秀坤等．用遗传神经网络方法进行苹果颜色自动检测的研究．农业工程学报，1997，13（2）：173～176
黄星弈等．计算机视觉在大米胚芽识别中的应用．农业机械学报，2000，（1）：62～65
李庆中，张漫，汪懋华．基于遗传神经网络的苹果颜色实时分级方法．中国图象图形学报，2000，5（9）：779～784
International dyer ＆ textile printer. 1990, 174(2)
白凤翔等．颜色度量与测量理论及应用述评．云南师范大学学报，1994，14（1）：21～28
荆其诚、焦书兰、喻柏林等．色度学．科学出版社，1979
Digital color, http://davis.wpi.edu/~matt/courses/color/
Wall G L. The Vertebrate Eye and Its Adaptive Radiation. Bloomfield Hills, Michigan: Cranbrook Institute of Science, 1942, Xiv
Newton I. Optices. New York: Dover Publications Inc, 1952
荆其诚、焦书兰、喻柏林等．色度学．科学出版社，1979
Young T. On the theory of light and colours. Philosophical Transactions of Royal Society, 1802, 92: 12～48
Helmholtz H Von, Southall J P C. Treatise on Physiological Optics, Vol Ⅱ. New York: Dover, 1909～1962
Hering E. Outline of a Theory of the Light Sense. Cambridge: Harvard University Press, 1978～1964
魏计林等．CCD数字图像处理方法在液相流动研究中的应用．太原重型机械学院学报，2002，23（4）：297～300
IMAVISION图像采集卡使用说明书
王德辉，张世林，王桂芝．CCD技术与图像测量在叶片测量中的应用．计量与测试技术，2002，（2）：17～21
戴哲敏等．计算机视觉在瓷砖表面颜色匀度分析中的应用．中国陶瓷工业，2002，9（4）：33～36
王庆有．CCD应用技术．天津大学出版社，2000
Peter P. L., et al. Experience with color image acquisition for machine vision applications.
ASAE Paper. 1994, 3008: 1～13
汤顺青．色度学．北京理工大学出版社，1990
http://www.cs.kent.edu/.../lectures/ color/colour.html
http://www.ehong.net/knowledg/colorth/color2.htm
Hetzroni A. Color calibration for RGB video images. ASAE Paper. 1994, 3007: 1～11
三基色现象，http://www.ehong.net/knowledg/colorth/color2.htm
蔡健荣．颜色模型分析及在农产品质量检测中选用原则．江苏理工大学学报，1997，18（5）：22～25
CIE Chromaticity System, http://www.cs.fit.edu/wds/classes/cse5255/cse5255/davis/ text.html
Color Models—CIEXYZ, http://www.adobe.com/support/techguides/color/colormodels/ ciexyz.html
王涛，胡事民，孙家广．基于颜色空间特征的图像检索．软件学报，2002，13（10）：2031～2036
CIE. Colorimetry. 2nd. Vienna: Publication No 15.2-1986, 1986
周双全．神经网络用于设备色空间转换的研究．北京理工大学博士学位论文，1999
王文成．神经网络及其在汽车工程中的应用．北京理工大学出版社，1998
颜色空间的分类问题，http://211.68.0.237/hep/duomeitijishu/CH07/ tcp070101.html
颜色的度量体系，http://211.68.0.237/hep/duomeitijishu/CH06/tcp0603.html
www.uni-mannheim.de/.../irtel/ colsys/Munsell.html
www.greyc.ismra.fr/.../ Planches/munsell.jpg
The Munsell Color System, http://www.adobe.com/support/techguides/color/ colormodels/ munsell.html
陶霖密等．机器视觉中的颜色问题及应用．科学通报，2001，46（3）：178～190
McDonld R. European practices and plilosophy in industrial color-difference evaluation. Color, Res Appl, 1990, 15(5): 249～260
Macadam D L. Redetermination of color for uniform scales. J Opt Soc Am, 1990, A7(1): 113～115
Luo M R, Rigy B. BFB (1:c) color-difference formula part 1-development of the formula. J Soc Dyers. Colourist, 1987, 103(2): 86～94
Luo M R, Rigy B. BFB (1:c) color-difference formula part 2-development of the formula. J Soc Dyers. Colourist, 1987, 103(3): 126～132
Melgosa M, et al. Color-discrimination thresholds translated from the CIE (x, y, Y) space to the CIE1976 (L*a*b*). Color. Res Appl, 1994, 19(1): 10～18
Color Models—CIELAB, http://www.adobe.com/support/techguides/color/colormodels/ cielab.html
http://www.realcolor.ru/lib/x-rite_color_guide/unit_03.shtml
史瑞芝．地图设色辅助决策系统的建立与颜色传输理论的应用．解放军信息工程大学博士学位论文，2001
方如明，蔡健荣等. 计算机图像处理技术及其在农业工程中的应用.清华大学出版社，1999
贾云得．机器视觉．科学出版社，2000
The HSB/HLS Color Model, http://www.adobe.com/support/techguides/color/color- models/hsb.html
孙传灼，孙文生．调用Microsoft Windows BMP文件存储的位图的方法．计算机应用研究，1994，（6）：29～31
侯成君．Windows BMP图象文件分析及在DOS下显示的实现．计算机时代，1997，（9）：7～8
吕朝辉．立体视觉若干问题及秧苗直立度自动测定系统研究．吉林大学博士学位论文，2002
楼顺天，施阳．基于MATLAB的系统分析与设计—神经网络．西安电子科技大学出版社，1999
Zhou shuang-quan. et al. Study on tri-stimulus transformation. Journal of Beijing Institue of Technology, 2000, 9(1): 37～44
Cheng Y G., et al. Characterization of a color system. Trans of the ASAE. 1996, 39(1): 263～273
Choi K., et al. Tomato maturity evaluation using color image analysis. Trans of the ASAE. 1995, 38(1): 171～176
Hunter R S. The Measurement of Appearance. John Wiley ﹠ Sons, Inc. New York, 1975
张学峰．微波杀菌新技术在大豆膳食纤维生产中应用．粮食与油脂，2003，（2）：38～
39
黄建蓉等．食品微波杀菌新技术的研究进展．食品与发酵工业，1998，24（4）：44～46
陈中，彭志英．微波加热技术与食品工业．食品与发酵工业，1997，23（6）：53～56
Decareau P V. Microwaves in the food processing industry. Orlando: Academic, 1985
王绍林．微波食品工程．北京：机械工业出版社，1994
黄卡玛．电磁波对化学反应的非热作用及其在电磁生物非热效应机理研究中的意义．微波学报，1996，12（2）：126～132
殷涌光，刘静波，房新平．切分花椰菜微波短时处理常温保藏的试验研究．粮油加工与食品机械，2002，（6）：44～46
Yin Yongguang, Liu Jingbo, Fang Xinping. Cut-Tomato Preservation at Normal Atmospheric Temperature With Short-Time Microwave Treatment. Transactions of the CSAE, 2002, 18 (5): 206～209
潘瑞炽，董愚得．植物生理学．北京：高等教育出版社，1990
张学杰，蔡同一．绿色蔬菜在贮存加工过程中绿色损失的机制、途径及其控制．食品工业科技，1999，（5）：19～21
US. 4701330
刘静波、殷涌光．塑料包装袋透气性对蔬菜保鲜效果的影响．中国食品学报，2003，1：48～52
任露泉．试验优化设计与分析．吉林科学技术出版社，2001
胡全斌，陆金桂．遗传算法在函数优化中的应用．连云港化工高等专科学校学报，2000，13（4）：8～10
Srinivas N. Patnaik L M. Learning Network Weights Using Genetic Algorithms. IEEE NNCNN 1991: 2332～2336
Holland J H. Adaptation in nature and artificial system. Ann Arbor:University of Michigan Press,1975: 11～14
Michalewicz Z. Genetic algorithm＋Data structures=Evolution programs. AI Series. New York: Springer-Verlag, 1994.
Holland J H. Genetic algorithm. Scientific American, July 1992,253: 66
Jing K D. Learning with genetic algorithms: An overview. Machine Learning, 1988, 3: 121
Davis L. Handbook of genetic algorithms. 1st ed. Van Nostrand Reinhold, New York, 1991: 91～98
Goldberg D E. Genetic algorithm in search, optimization ﹠ machine learning. Addison-Wesley. 1989
Grefenstette J. Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms. IEEE Trans Syst Man and Cybernetics, 1986, 16(1)
Stuckman B E. Easom E E. Acomparison of Bayesian/Sampling Global Optimization Techniqes. IEEE Trans Syst Man and Cybernetics, 1992, 22(5)
骆仲义．袋装蔬菜护绿方法的研究．食品科学，1994，（8）：12～14
楼根荃等．罐装蒜苔保持绿色试验．食品科学，1987，（9）：46～48
陈建军．蕨菜复绿工艺．食品科学，1988，（10）：21～22
于晓沛．罐装绿色蔬菜保色工艺．食品科学，1991，（3）：49～52
CA. 102: 44698
魏宝峰，赵世匡，黄捷．叶绿素的化学变化机理及其绿色保护途径．大连轻工业学院学报，1994，13（3）：49～55
王琳，应铁进．番茄果实采后贮藏过程中的颜色动力学模型及其应用．农业工程学报，2001，17（3）：118～121
Thorn and Alvarez. The effect of irregular storage temperatures on firmness and surface color in tomatoes. J Sci Food Agric, 1982, 33: 671～676
Yang and Chinnan. Modeling of color development of tomatoes in modified atmosphere storage. Trans of the ASAE, 1987, 30(2): 548～552
Ahmed, et al. Rheological characteristics and kinetics of colour degradation of green chilli puree. J Food Engineer, 2000, 44:239～244
Avila and Silva. Modeling kinetics of thermal degradation of colour in peach puree. J Food Engineer, 1999, 39:161
Belie, et al. Development of an automated monitoring device to quantify changes in firmness of apples during storage. Post-Harvest Biol Technol, 2000, 18(1):1～8
Labuza T P, Shapero M. Prediction of nutrient losses. J Food Proc and Pres, 1978, (2):
91～99
田玮，徐尧润．Arrhenius模型与Z值模型的关系及推广．天津轻工业学院学报，2000，（4）：1～6
田玮，徐尧润．食品品质损失动力学模型．食品科学，2000，21（1）：14～18
Labuza T P, Riboh D. Theory and application of Arrheniu kinetics to the prediction of nutrient losses in foods. Food Tech, 1982, 36: 66～74
Labuza T P, Riboh D. Theory and application of Arrheniu kinetics to the prediction of nutrient losses in foods. Food Tech, 1982, 36: 66～74
苏正淑．几种测定植物叶绿素含量的方法比较．植物生理学通讯，1989，（5）：77～78
盛骤，谢式千，潘承毅．概率论与数理统计．高等教育出版社，1995，第二版：200～202
作者在攻读博士学位期间的研究成果
一、科研课题及编著情况
主持总后军需部课题“舰艇蔬菜保鲜技术研究”，获资助经费12万元；
主持军需大学校长基金课题“高原寒区野战功能食品研究”；获资助经费6万元。
主编“高新技术在军需领域中应用”，20万字；
主编“军需工程专业建设的理论与实践”，38万字；
副主编“军队食品安全采购手册”，20万字。
二、发表论文
Yin Yongguang，Liu Jingbo， et al. Cut-Tomato Preservation at Normal Atmospheric Temperature With Short-Time Microwave Treatment. Transactions of the CSAE, 2002，5：206～209
Liu Jingbo, Yin Yongguang. The conversion relation between RGB color space and chlorophyll content measured by the routine method. The 5th International Conference of Food Science and Technology. 2003
殷涌光，刘静波等．切分花椰菜微波短时处理常温保藏的试验研究．粮油加工与食品机械，2002，6：44～46
Liu Jingbo, et al. The establish of fresh-keeping vegetable color quantitative system. The 8th ASEAN Food Conference. 2003，10：857～861
刘静波、殷涌光．塑料包装袋透气性对蔬菜保鲜效果的影响．中国食品学报，2003，1：48～52
刘静波等．基于计算机视觉技术的叶绿素含量测定．食品工业科技，2003增刊：22～26
刘静波等．保鲜蔬菜颜色量化硬件系统的建立．军需研究，2003.1
刘静波等．保鲜蔬菜颜色量化软件系统的建立．军需研究，2003.3
刘静波等．浅谈啤酒的营养价值及特殊保健功效．酿酒科技，2002.5
徐树来、张守勤、刘静波．切分蔬菜高压保鲜技术的研究现状及发展对策，农业机
械学报，2003.2
刘静波．谈高素质人才创新能力的培养．吉林大学社会科学学报，2002.6
张铁华、刘静波．快餐食品在战时饮食保障中的应用．军需研究，2002.4
刘静波等．几种保鲜新技术的应用现状．职业技术教育，2002.6
刘静波等．“双主体”——新时期教师与学生的新定位．职业技术教育，2002.3
刘静波．践行素质教育，培养高素质军需人才．现代教育科学，2002.3
刘静波．素质教育与教员素质的新定位．现代教育科学，2002.11
刘静波等．大豆蛋白的营养功能及应用现状．职业技术教育，2002.8
刘静波等．浅谈啤酒的特殊保健功效．职业技术教育，2002.7
刘静波．建立科技干部激励机制，造就高素质教员队伍．吉林大学社会科学学报，2002.8
胡鸿等．蔬菜采后处理与贮藏技术．北京：化学工业出版社，1999
李燕平，马冠生．蔬菜、水果的营养与健康．中国食物与营养，2002，（2）：
陈兆．食物的颜色与营养．河北农机，2001，（2）：30～31
陈志．蔬菜的颜色与营养．发明与革新，2000，（10）：32
王敏，刘邻渭．叶绿素及衍生物研究进展与护绿工艺分析．郑州轻工业学院学报，2001，16（1）：63～67
Sousa J, et al. Dietary factors affecting the urinary mutagenicity assay system. Mut Res, 1985: 156～171
Patrizia R, et al. Does tomato consumption effectively increase the resistance of lymphocyte DNA to oxidative damage. Am J Nutr, 1999, 69: 712
Sergio A R, et al. β-Carotene and other carotenoids as antioxidants. J A C Nutr, 1999, 18(5): 426
Giovannucci E L, et al. Intake of carotenoids and retinal inrelationship to risk of prostate cancer. J Natl Cancer Inst, 1995, 87: 1767
Block G, Patterson B, Subar A. Fruit, vegetables, and cancer prevention: a review of the epidemiological evidence. Nutr Cancer, 1992, 18:1～29
Bendich A. A role for carotenoids in immune function. Clin Nutr, 1988, 7: 113～117
Iser O. Carotenoids. Basel, Switzerland: Birkhauser Verlag, 1971
Tsuda T, et al. Antioxidative activity of anthocyanin pigments cyanidin3-o-β-D-glucoside and cyandin. J Agrc Food Chem, 1994, 42: 2407～2410
Yoshimoto M. Antimutagenicity of sweetpotato roots. Biosci Biotechnol Biochem, 1999, 63(3): 537～541
Ghiselli A, et al. Antioxidant activity of different phenolic fractions separated from an Italian red wine. J Agrc Food Chem, 1998, 46: 361～367
杜锋，雷鸣，闫志农．颜色信息识别在食品工业中的应用．食品与发酵工业，2003，
29（3）：80～83
周忠民．饮食消费心理学．中国轻工业出版社，2000第一版：75
张军等．颜色适应对比中等效颜色刺激的研究．光学精密工程，1994，2（1）：14～20
R. H. 格列高里．视觉心理学．北京：北京师范大学出版社，1986
叶弈乾等著．图解心理学．南昌：江西人民出版社，1982
C. M. 布鲁墨．视觉原理．北京：北京大学出版社，1987
J. R. 布洛克，H. E. 尤克尔．奇妙的视错觉：欣赏与应用．北京：世界图书出版公司，1992：9
孔斌．人类视觉与计算机视觉的比较．自然杂志，2002，24（1）：51～55
Mumzhiu A. Basic design principles of colorimetric vision systems. Part of the SPIE Conference on Machine Vision Systems for Inspection and Metrology Ⅶ. 1998, 3521:179～183
尹靖宇，武庆涛，刘起英．玻璃颜色测量．玻璃，1999，26（6）：8～12
吴雪．计算机视觉技术在农产品和食品检测中的应用．2002，（3）：38～39
Tao Y, Heinemann P H, Varghese Z et al. Machine vision for color inspection of potatoes and apples. Trans of ASAE, 1995, 38(5): 1555～1561
Miller B K, et al. A color vision system for peach grading. Trans of the ASAE, 1989, 32(4): 1484～1490
Choi K, G Lee, et al. Tomato maturity evaluation using color image analysis. Trans of the ASAE, 1995, 38(1):171～176
Paolo Gay, Remigio Berruto, Pietro Piccarolo. Fruit Color Assessment for Quality Grading Purposes. ASAE Annual Meeting, Paper No. 2002. 026097
McConnell R K Jr. Color Classification of Non-uniform Baked and Roasted Foods. Chicago, Illinois: Proceedings of the FPAC IV Confrence, 1995: 40～46
德田胜，川村恒夫，山本博昭等．スイカ收获ロボツトにぉけゐ视觉システムの开发（第2报）——画像处理にょる熟度判定．农业机械学会，1997，59（4）:47～52
何东健等．果实表面颜色计算机视觉分级技术研究．农业工程学报，1998，14（3）：202～205
杨秀坤等．用遗传神经网络方法进行苹果颜色自动检测的研究．农业工程学报，1997，13（2）：173～176
黄星弈等．计算机视觉在大米胚芽识别中的应用．农业机械学报，2000，（1）：62～65
李庆中，张漫，汪懋华．基于遗传神经网络的苹果颜色实时分级方法．中国图象图形学报，2000，5（9）：779～784
International dyer ＆ textile printer. 1990, 174(2)
白凤翔等．颜色度量与测量理论及应用述评．云南师范大学学报，1994，14（1）：21～28
荆其诚、焦书兰、喻柏林等．色度学．科学出版社，1979
Digital color, http://davis.wpi.edu/~matt/courses/color/
Wall G L. The Vertebrate Eye and Its Adaptive Radiation. Bloomfield Hills, Michigan: Cranbrook Institute of Science, 1942, Xiv
Newton I. Optices. New York: Dover Publications Inc, 1952
荆其诚、焦书兰、喻柏林等．色度学．科学出版社，1979
Young T. On the theory of light and colours. Philosophical Transactions of Royal Society, 1802, 92: 12～48
Helmholtz H Von, Southall J P C. Treatise on Physiological Optics, Vol Ⅱ. New York: Dover, 1909～1962
Hering E. Outline of a Theory of the Light Sense. Cambridge: Harvard University Press, 1978～1964
魏计林等．CCD数字图像处理方法在液相流动研究中的应用．太原重型机械学院学报，2002，23（4）：297～300
IMAVISION图像采集卡使用说明书
王德辉，张世林，王桂芝．CCD技术与图像测量在叶片测量中的应用．计量与测试技术，2002，（2）：17～21
戴哲敏等．计算机视觉在瓷砖表面颜色匀度分析中的应用．中国陶瓷工业，2002，9（4）：33～36
王庆有．CCD应用技术．天津大学出版社，2000
Peter P. L., et al. Experience with color image acquisition for machine vision applications.
ASAE Paper. 1994, 3008: 1～13
汤顺青．色度学．北京理工大学出版社，1990
http://www.cs.kent.edu/.../lectures/ color/colour.html
http://www.ehong.net/knowledg/colorth/color2.htm
Hetzroni A. Color calibration for RGB video images. ASAE Paper. 1994, 3007: 1～11
三基色现象，http://www.ehong.net/knowledg/colorth/color2.htm
蔡健荣．颜色模型分析及在农产品质量检测中选用原则．江苏理工大学学报，1997，18（5）：22～25
CIE Chromaticity System, http://www.cs.fit.edu/wds/classes/cse5255/cse5255/davis/ text.html
Color Models—CIEXYZ, http://www.adobe.com/support/techguides/color/colormodels/ ciexyz.html
王涛，胡事民，孙家广．基于颜色空间特征的图像检索．软件学报，2002，13（10）：2031～2036
CIE. Colorimetry. 2nd. Vienna: Publication No 15.2-1986, 1986
周双全．神经网络用于设备色空间转换的研究．北京理工大学博士学位论文，1999
王文成．神经网络及其在汽车工程中的应用．北京理工大学出版社，1998
颜色空间的分类问题，http://211.68.0.237/hep/duomeitijishu/CH07/ tcp070101.html
颜色的度量体系，http://211.68.0.237/hep/duomeitijishu/CH06/tcp0603.html
www.uni-mannheim.de/.../irtel/ colsys/Munsell.html
www.greyc.ismra.fr/.../ Planches/munsell.jpg
The Munsell Color System, http://www.adobe.com/support/techguides/color/ colormodels/ munsell.html
陶霖密等．机器视觉中的颜色问题及应用．科学通报，2001，46（3）：178～190
McDonld R. European practices and plilosophy in industrial color-difference evaluation. Color, Res Appl, 1990, 15(5): 249～260
Macadam D L. Redetermination of color for uniform scales. J Opt Soc Am, 1990, A7(1): 113～115
Luo M R, Rigy B. BFB (1:c) color-difference formula part 1-development of the formula. J Soc Dyers. Colourist, 1987, 103(2): 86～94
Luo M R, Rigy B. BFB (1:c) color-difference formula part 2-development of the formula. J Soc Dyers. Colourist, 1987, 103(3): 126～132
Melgosa M, et al. Color-discrimination thresholds translated from the CIE (x, y, Y) space to the CIE1976 (L*a*b*). Color. Res Appl, 1994, 19(1): 10～18
Color Models—CIELAB, http://www.adobe.com/support/techguides/color/colormodels/ cielab.html
http://www.realcolor.ru/lib/x-rite_color_guide/unit_03.shtml
史瑞芝．地图设色辅助决策系统的建立与颜色传输理论的应用．解放军信息工程大学博士学位论文，2001
方如明，蔡健荣等. 计算机图像处理技术及其在农业工程中的应用.清华大学出版社，1999
贾云得．机器视觉．科学出版社，2000
The HSB/HLS Color Model, http://www.adobe.com/support/techguides/color/color- models/hsb.html
孙传灼，孙文生．调用Microsoft Windows BMP文件存储的位图的方法．计算机应用研究，1994，（6）：29～31
侯成君．Windows BMP图象文件分析及在DOS下显示的实现．计算机时代，1997，（9）：7～8
吕朝辉．立体视觉若干问题及秧苗直立度自动测定系统研究．吉林大学博士学位论文，2002
楼顺天，施阳．基于MATLAB的系统分析与设计—神经网络．西安电子科技大学出版社，1999
Zhou shuang-quan. et al. Study on tri-stimulus transformation. Journal of Beijing Institue of Technology, 2000, 9(1): 37～44
Cheng Y G., et al. Characterization of a color system. Trans of the ASAE. 1996, 39(1): 263～273
Choi K., et al. Tomato maturity evaluation using color image analysis. Trans of the ASAE. 1995, 38(1): 171～176
Hunter R S. The Measurement of Appearance. John Wiley ﹠ Sons, Inc. New York, 1975
张学峰．微波杀菌新技术在大豆膳食纤维生产中应用．粮食与油脂，2003，（2）：38～
39
黄建蓉等．食品微波杀菌新技术的研究进展．食品与发酵工业，1998，24（4）：44～46
陈中，彭志英．微波加热技术与食品工业．食品与发酵工业，1997，23（6）：53～56
Decareau P V. Microwaves in the food processing industry. Orlando: Academic, 1985
王绍林．微波食品工程．北京：机械工业出版社，1994
黄卡玛．电磁波对化学反应的非热作用及其在电磁生物非热效应机理研究中的意义．微波学报，1996，12（2）：126～132
殷涌光，刘静波，房新平．切分花椰菜微波短时处理常温保藏的试验研究．粮油加工与食品机械，2002，（6）：44～46
Yin Yongguang, Liu Jingbo, Fang Xinping. Cut-Tomato Preservation at Normal Atmospheric Temperature With Short-Time Microwave Treatment. Transactions of the CSAE, 2002, 18 (5): 206～209
潘瑞炽，董愚得．植物生理学．北京：高等教育出版社，1990
张学杰，蔡同一．绿色蔬菜在贮存加工过程中绿色损失的机制、途径及其控制．食品工业科技，1999，（5）：19～21
US. 4701330
刘静波、殷涌光．塑料包装袋透气性对蔬菜保鲜效果的影响．中国食品学报，2003，1：48～52
任露泉．试验优化设计与分析．吉林科学技术出版社，2001
胡全斌，陆金桂．遗传算法在函数优化中的应用．连云港化工高等专科学校学报，2000，13（4）：8～10
Srinivas N. Patnaik L M. Learning Network Weights Using Genetic Algorithms. IEEE NNCNN 1991: 2332～2336
Holland J H. Adaptation in nature and artificial system. Ann Arbor:University of Michigan Press,1975: 11～14
Michalewicz Z. Genetic algorithm＋Data structures=Evolution programs. AI Series. New York: Springer-Verlag, 1994.
Holland J H. Genetic algorithm. Scientific American, July 1992,253: 66
Jing K D. Learning with genetic algorithms: An overview. Machine Learning, 1988, 3: 121
Davis L. Handbook of genetic algorithms. 1st ed. Van Nostrand Reinhold, New York, 1991: 91～98
Goldberg D E. Genetic algorithm in search, optimization ﹠ machine learning. Addison-Wesley. 1989
Grefenstette J. Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms. IEEE Trans Syst Man and Cybernetics, 1986, 16(1)
Stuckman B E. Easom E E. Acomparison of Bayesian/Sampling Global Optimization Techniqes. IEEE Trans Syst Man and Cybernetics, 1992, 22(5)
骆仲义．袋装蔬菜护绿方法的研究．食品科学，1994，（8）：12～14
楼根荃等．罐装蒜苔保持绿色试验．食品科学，1987，（9）：46～48
陈建军．蕨菜复绿工艺．食品科学，1988，（10）：21～22
于晓沛．罐装绿色蔬菜保色工艺．食品科学，1991，（3）：49～52
CA. 102: 44698
魏宝峰，赵世匡，黄捷．叶绿素的化学变化机理及其绿色保护途径．大连轻工业学院学报，1994，13（3）：49～55
王琳，应铁进．番茄果实采后贮藏过程中的颜色动力学模型及其应用．农业工程学报，2001，17（3）：118～121
Thorn and Alvarez. The effect of irregular storage temperatures on firmness and surface color in tomatoes. J Sci Food Agric, 1982, 33: 671～676
Yang and Chinnan. Modeling of color development of tomatoes in modified atmosphere storage. Trans of the ASAE, 1987, 30(2): 548～552
Ahmed, et al. Rheological characteristics and kinetics of colour degradation of green chilli puree. J Food Engineer, 2000, 44:239～244
Avila and Silva. Modeling kinetics of thermal degradation of colour in peach puree. J Food Engineer, 1999, 39:161
Belie, et al. Development of an automated monitoring device to quantify changes in firmness of apples during storage. Post-Harvest Biol Technol, 2000, 18(1):1～8
Labuza T P, Shapero M. Prediction of nutrient losses. J Food Proc and Pres, 1978, (2):
91～99
田玮，徐尧润．Arrhenius模型与Z值模型的关系及推广．天津轻工业学院学报，2000，（4）：1～6
田玮，徐尧润．食品品质损失动力学模型．食品科学，2000，21（1）：14～18
Labuza T P, Riboh D. Theory and application of Arrheniu kinetics to the prediction of nutrient losses in foods. Food Tech, 1982, 36: 66～74
Labuza T P, Riboh D. Theory and application of Arrheniu kinetics to the prediction of nutrient losses in foods. Food Tech, 1982, 36: 66～74
苏正淑．几种测定植物叶绿素含量的方法比较．植物生理学通讯，1989，（5）：77～78
盛骤，谢式千，潘承毅．概率论与数理统计．高等教育出版社，1995，第二版：200～202
作者在攻读博士学位期间的研究成果
一、科研课题及编著情况
主持总后军需部课题“舰艇蔬菜保鲜技术研究”，获资助经费12万元；
主持军需大学校长基金课题“高原寒区野战功能食品研究”；获资助经费6万元。
主编“高新技术在军需领域中应用”，20万字；
主编“军需工程专业建设的理论与实践”，38万字；
副主编“军队食品安全采购手册”，20万字。
二、发表论文
Yin Yongguang，Liu Jingbo， et al. Cut-Tomato Preservation at Normal Atmospheric Temperature With Short-Time Microwave Treatment. Transactions of the CSAE, 2002，5：206～209
Liu Jingbo, Yin Yongguang. The conversion relation between RGB color space and chlorophyll content measured by the routine method. The 5th International Conference of Food Science and Technology. 2003
殷涌光，刘静波等．切分花椰菜微波短时处理常温保藏的试验研究．粮油加工与食品机械，2002，6：44～46
Liu Jingbo, et al. The establish of fresh-keeping vegetable color quantitative system. The 8th ASEAN Food Conference. 2003，10：857～861
刘静波、殷涌光．塑料包装袋透气性对蔬菜保鲜效果的影响．中国食品学报，2003，1：48～52
刘静波等．基于计算机视觉技术的叶绿素含量测定．食品工业科技，2003增刊：22～26
刘静波等．保鲜蔬菜颜色量化硬件系统的建立．军需研究，2003.1
刘静波等．保鲜蔬菜颜色量化软件系统的建立．军需研究，2003.3
刘静波等．浅谈啤酒的营养价值及特殊保健功效．酿酒科技，2002.5
徐树来、张守勤、刘静波．切分蔬菜高压保鲜技术的研究现状及发展对策，农业机
械学报，2003.2
刘静波．谈高素质人才创新能力的培养．吉林大学社会科学学报，2002.6
张铁华、刘静波．快餐食品在战时饮食保障中的应用．军需研究，2002.4
刘静波等．几种保鲜新技术的应用现状．职业技术教育，2002.6
刘静波等．“双主体”——新时期教师与学生的新定位．职业技术教育，2002.3
刘静波．践行素质教育，培养高素质军需人才．现代教育科学，2002.3
刘静波．素质教育与教员素质的新定位．现代教育科学，2002.11
刘静波等．大豆蛋白的营养功能及应用现状．职业技术教育，2002.8
刘静波等．浅谈啤酒的特殊保健功效．职业技术教育，2002.7
刘静波．建立科技干部激励机制，造就高素质教员队伍．吉林大学社会科学学报，2002.8