CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Новости компании

С улучшением уровня жизни у людей все более высокие требования к вкусу и питательности семян лотоса.содержание амилозы напрямую влияет на качество и вкус семян лотосаСодержание амилозы в семенах лотоса сильно варьируется в зависимости от разновидности, поэтому определение содержания амилозы в семенах лотоса имеет большое значение для последующей обработки.Традиционное обнаружение амилозы обычно использует йодовую колориметрию, титрации йодоафинитета и метода перекрестной инфекции, эти методы требуют времени и труда, и легко подвергаются воздействию экспериментальных условий! Технология гиперспектральной визуализации - это неразрушающая технология тестирования, которая может получить богатый спектр и информацию об изображении.У него есть преимущества экономии времени.В этой статье была использована гиперспектральная технология визуализации для обнаружения амилозы свежего лотоса. 一、 Материалы и методы   1.1 Испытательные материалы Образцы были из провинции Фуцзянь, и были выбраны сорта Xuanlian, Guangchanglian, Jianxuan 36, Mantianxing, Space lotus и Xianglian.свежие семена лотоса хранились в жидком азоте и транспортировались в лабораторию;, где он хранился в холодильнике при 4 °C в течение 12 часов. 1.2 Гиперспектральное получение и коррекция изображения Основные компоненты системы гиперспектральной визуализации включают гиперспектральный визуализатор, источник света, этап, черный ящик и программное обеспечение для гиперспектрального получения данных.Вся система может использовать цветовой спектр гиперспектральной камеры FS-13Гиперспектральная система визуализации показана на рисунке 1.Скорость движения платформы полезной нагрузки установлена на 3.5 мм/с и время экспозиции 30 мс. Объектив находится в 40 см от движущейся платформы и прямо вниз.Регулировать фокусное расстояние камеры спектрометра для черно-белой коррекции системы. 1.3 Обработка данных Для извлечения среднего спектра интересующего региона (ROI) из спектрального изображения семян лотоса было использовано программное обеспечение для анализа.Для устранения влияния шума и внешнего блуждающего света, сравнивали эффект моделирования методов предварительной обработки, таких как первая производная, вторая производная, SG сглаживание, коррекция множественного рассеяния (MSC) стандартного нормального переменного преобразования,и был выбран лучший метод предварительной обработки. 二Результаты и анализ   2.1 Средний спектр интересующего региона В данной работе для последующей обработки используется спектральная кривая каждого пикселя в интересующей области одного образца.Средняя спектральная диаграмма после удаления шума головы и хвоста (400nm ~ 971nm) показана на рисунке 2.На рисунке видно, что тенденция изменения спектральных значений различных образцов является последовательной.которые могут быть вызваны сдвигом водной полосыПолоса имеет относительно очевидную абсорбцию между 500 нм и 920 нм. Это может быть связано с удвоением четвертичной частоты,Удвоение вторичной частоты O-H и удвоение первичной частоты O-H группы C-H в молекуле амилозы. 2.2 Содержание амилозы в семенах лотоса Результаты коррекционного набора и предсказательного набора содержания амилозы, разделенные методом SPXY, приведены в таблице 1.Из таблицы видно, что содержание амилозы в свежих семенах лотоса сильно варьируется.Максимальное значение содержания амилозы корректированных семян лотоса составляет 227,90 мг/г, минимальное значение - 100,82 мг/г, а стандартное отклонение - 44,73 мг/г.Содержание амилозы в прогнозируемом образце находится в пределах диапазона исправляемого образца., так что разделение выборки разумно. 三Заключение В этой статье была использована гиперспектральная технология визуализации для быстрого обнаружения содержания амилозы.Результаты показывают, что эффект моделирования наилучший после использования первой производной и коррекции множественного рассеяния MSC)Затем SPA использовался для извлечения 9 диапазонов характеристик.835, корректированная средняя квадратная ошибка корня набора (RMSEC) была 1.802, прогнозируемый коэффициент корреляции (R) был 0.856, и предсказанная средняя квадратная погрешность корня множества (RMSEP) была 1.752Относительная ошибка анализа (RPD) была 1.944. Коэффициент корреляции предсказательного набора модели предсказания PLSR, установленный методом RC (R. Средняя квадратная погрешность корня предсказательного набора (RMSEP) составила 1.897Относительная ошибка анализа (RPD) была 1.761Это исследование предоставило мысль о дальнейшей разработке инструмента онлайн-наблюдения за содержанием амилозы и заложило хорошую основу.

В качестве важной прибыльной культуры жизнеспособность семян тыквы напрямую связана со скоростью появления, потенциалом роста саженцев и конечным урожаем после сева.например, тест на прорастание;, требуют много времени и труда, и не могут удовлетворить потребности в быстром и широкомасштабном выявлении качества семян в современном сельском хозяйстве.Технология гиперспектральной визуализации сочетает в себе преимущества спектроскопии и визуализации, и может получать спектральную и пространственную информацию образцов одновременно, что показывает большой потенциал в области неразрушающего тестирования жизнеспособности семян. 一Подготовка экспериментальных материалов Разделите тыквенные семена на 4 группы по 100 семян и поместите их в нейлоновый мешковый мешок, как показано на рисунке 3-2.Специфическая процедура выглядит следующим образом:: извлечь 3 группы образцов, поместить первую группу образцов в сушилку, поместить вторую группу образцов в сушилку через 24 часа, поместить третью группу образцов в сушилку через 24 часа,и после 3-х дней извлечь все образцы со временем созревания от 1 до 3 дней соответственно (первая группа - образцы со временем созревания от 3 дней)Группа 2 - для образцов, созревших в течение 2 дней, и группа 3 - для образцов, созревших в течение 1 дня).Остальная 1 из 4 групп не подвергалась лечению старением и была помещена при комнатной температуре в течение 3 дней во время эксперимента группы старения.. 二、 Гиперспектральное получение данных Семена с различными днями старения были собраны с помощью гиперспектральной камеры цветового спектра, и гиперспектральные изображения 400-1000 нм были сделаны для всех образцов.было получено в общей сложности 400 спектральных кривых, как показано на рисунке. Наблюдайте за ростом каждый день и наливайте нужное количество воды, чтобы обеспечить воду, необходимую для прорастания.Ниже приведена схема испытаний предшественника прорастания семян тыквы.. В зависимости от уровня жизнеспособности каждого семени были классифицированы средние спектральные данные каждого семени, а общая спектральная кривая каждого сорта показана на рисунке ниже. 三、Спектральная обработка данных Оригинальное гиперспектральное изображение чувствительно к шуму и неравномерному освещению.и разница в освещении устраняется на основе коррекции отражательности стандартной доскиРегион интереса (ROI) извлекается из исправленного изображения, сосредоточиваясь на эмбрионе семени и эндосперме для обеспечения точности последующей экстракции признаков.Методы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов (PCA), используются для сжатия данных первоначально, сохранить ключевую информацию и уменьшить вычисления. 四Заключение и перспективы В этом исследовании была успешно сконструирована модель обнаружения жизнеспособности семян тыквы, основанная на гиперспектральной технологии визуализации, чтобы быстро,неразрушающая и высокоточная идентификация жизненной силы, и обеспечить эффективное техническое решение для контроля качества семенной промышленности тыквы.и мультимодальные данные (например, спектр флуоресценции)В сочетании с технологией Интернета вещей,может быть создана система онлайн-мониторинга жизнеспособности семян для контроля в режиме реального времени и точного скрининга качества семян в умном сельском хозяйстве.

Чайный червь - один из распространенных вредителей в чайных садах, который серьезно влияет на урожайность и качество чая.Традиционный метод мониторинга степени повреждения чайного червя в основном основан на ручном исследовании., который имеет некоторые проблемы, такие как низкая эффективность, сильная субъективность и трудно реализовать мониторинг в режиме реального времени на большой площади.Технология гиперспектрального дистанционного зондирования имеет характеристики высокого спектрального разрешения и богатой спектральной информации, который обеспечивает новый способ быстрого и точного мониторинга степени вреда чайного дюйма. 一、Окружающая среда Спектральное отражение чайной навесы измерялось с 10:00 до 14:00 в солнечный день без ветра, без облаков и хорошей солнечной видимости.и FS13, продукт Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., может быть использован для соответствующих исследований.и высота между головой обнаружения гиперспектральной камеры и вершиной чайной навесы была около 0Диаметр диапазона наблюдений составил около 0,22 м. Для уменьшения экспериментальной ошибки измерения повторялись три раза в каждой области выборки.и среднее значение было принято как значение спектрального отражения.   二Обработка и анализ данных 1Сравнение внешнего вида листьев обычных чайных и чайных червей.В этом эксперименте в качестве субъектов исследования были собраны серии чайных листьев, поврежденных чайными червями в разной степени, и их спектральные данные,Индекс площади листьев и количество чайных дюймовых червей на мю чайного линейника были собраны соответственноНа рисунке 1 показано сравнение листьев чая без вредителей насекомых и тех, которые были поражены червями чая: Листья были нетронуты, листья были сплочены, и листья поврежденного насекомым чая были укушены в неправильные формы, их внешний цвет стал темно-желтым,и структура листьев также изменилась соответственно.. 2Сравнение индекса площади листьев между обычным чаем и чайным дюйм-червяком. Как видно на фиг. 2, на индекс площади листьев сильно влияет степень вреда, причиняемого чайной геометрией.и чем меньше индекс площади листьев будет. 3Влияние чайных дюймворков на спектровые характеристики отражания чайного навеса.Влияние насекомых на чайные листья приведет к некоторым изменениям в физических и химических свойствах чайных листьев, включая цвет, структуру, содержание воды,содержание хлорофила и питательное состояние листьевИзменение этих физических и химических свойств приведет к некоторым изменениям в значениях его спектральных характеристик параметров, таких как спектральная отражательность, проницаемость, поглощаемость,красный пик и его положение длины волны и синий пик и его положение длины волныПоэтому понимание нормальных характеристик спектра чая и связанной с ними информации является предпосылкой и основой изучения вреда чая от других болезней и вредителей. 三、 Значение и перспективы исследований Значение исследования: данное исследование предоставляет новое техническое средство для быстрого и точного мониторинга степени вреда чайных дюймворков,помогает своевременно определить возникновение чайных червей в садах., обеспечивает научную основу для точной профилактики и борьбы с болезнями и вредителями в чайных садах, уменьшает использование пестицидов и улучшает урожайность и качество чая. Перспективы исследований: будущие исследования могут еще больше оптимизировать гиперспектральные модели дистанционного зондирования и улучшить точность и стабильность моделей.Он может быть объединен с дистанционным зондированием БПЛА., спутникового дистанционного зондирования и других технологий для достижения более широкого диапазона контроля степени вреда чайного червя.Связь между вредом чайных червей и физиологическими и экологическими изменениями чайных деревьев может быть глубоко изучена, и механизм гиперспектрального дистанционного зондирования может быть раскрыт с более глубокого уровня.

Содержание влаги в древесине является важным атрибутом качества древесины, что оказывает важное влияние на обработку, использование и хранение древесины.Хотя традиционные методы измерения влажности древесины, такие как метод взвешивания и метод сопротивления, имеют определенную точность,Гиперспектральные изображения обеспечивают быструю, эффективную и эффективную визуализацию.неразрушающий и эффективный метод измерения влажности древесины. 一、Принцип испытания гиперспектральной камеройГиперспектральные камеры могут получать спектральную информацию о поверхности древесины, которая включает отражение или передачу древесины на разных длинах волны.Поскольку влажность древесины влияет на ее спектральные характеристики, содержание влаги может быть выведено путем анализа спектральной информации древесины. в частности, спектральные данные древесины могут быть собраны с помощью гиперспектральной технологии визуализации,и модель прогнозирования между содержанием влаги в древесине и спектральной информацией может быть установлена путем предварительной обработки, особенности извлечения и моделирования, чтобы реализовать быстрое испытание содержания влаги в древесине. 二Примеры примененияИнструмент: цветовой спектр встроенный толкатель FS-17 вблизи инфракрасного высокого спектрометраВспомогательное оборудование: постоянный спектральный источник света - для моделирования в помещенияхИсточник света: линейный галогенный источник света Экспериментальные материалы: в качестве экспериментальных материалов используется несколько образцов древесины с различным содержанием влаги.и эти деревянные блоки циклически сушат, чтобы получить различные состояния влажности. Получение данных: спектральное изображение образцов древесины было осуществлено с использованием гиперспектральной системы изображения.необходимо обеспечить стабильность условий освещения, чтобы избежать влияния изменений света на спектральную информацию.В то же время, для получения более точных результатов, спектральное изображение может быть выполнено в нескольких местах образца древесины.и среднее значение принимается в качестве окончательных спектральных данных. Обработка данных: предварительная обработка собранных спектральных данных, например, удаление шума, коррекция спектра и т.д.Затем алгоритм выбора особенностей используется для извлечения характерной длины волны, связанной с содержанием влаги в древесине, чтобы упростить модель и улучшить точность прогноза. Создание модели: на основе извлеченной характеристической длины волны была создана модель прогнозирования между содержанием влаги в древесине и спектральной информацией.Общие методы моделирования включают регрессию гауссианского процесса (GPR)Эти модели могут быстро предсказать содержание влаги в древесине на основе спектральной информации. Валидация модели: установленная модель валидируется с использованием независимого набора валидации для оценки ее предсказательной эффективности и точности.Общие индексы оценки включают коэффициент корреляции (R2) и среднюю квадратную ошибку корня (RMSE). 三Преимущества примененияБыстрый тест: гиперспектральная камера может получить спектральную информацию о поверхности древесины за короткое время, чтобы реализовать быстрый тест содержания влаги в древесине. Неразрушительные испытания: по сравнению с традиционными методами испытаний, гиперспектральная технология изображения не вызывает повреждения древесины.поэтому он более подходит для тестирования ценной древесины или древесины, которая должна быть сохранена в целостности.. Высокая точность: благодаря установке точной модели прогнозирования гиперспектральные камеры могут обеспечить высокоточное тестирование содержания влаги в древесине,отвечает строгим требованиям к контролю качества в промышленности по переработке древесины. 四、Перспективы примененияС непрерывным развитием и совершенствованием гиперспектральной технологии визуализации ее перспективы применения в испытаниях влажности древесины будут расширяться.мы можем рассчитывать на появление гиперспектральных камер с более высокой точностью, более быстрая скорость и упрощенная эксплуатация для удовлетворения потребностей лесоперерабатывающей промышленности в контроле качества и интеллектуальном производстве.в сочетании с передовыми технологиями, такими как машинное обучение и глубокое обучение, точность и уровень интеллекта испытаний содержания влаги в древесине могут быть дополнительно улучшены. Подводя итог, гиперспектральные камеры имеют значительные преимущества в тестировании содержания влаги в древесине, обеспечивая эффективный, точный и неразрушающий метод инспекции для деревообрабатывающей промышленности.

В современную эпоху быстрого развития науки и технологий измерение цвета занимает жизненно важное место во многих областях, от контроля качества продукции, художественного творчества до научных исследований.В качестве передового оптического устройства, гиперспектральная камера приносит новое, более точное и всестороннее решение для измерения цвета. 一、 основной принцип гиперспектральной камеры Принцип работы гиперспектральных камер основан на точном захвате спектральной информации.который может записывать только цветовую информацию трех каналов красного, зеленые и синие, гиперспектральные камеры могут разделить спектр на многие узкие полосы в широком спектральном диапазоне, таких как видимый свет до ближнего инфракрасного, обычно до сотен или даже больше.Например,, он может разделить спектральный диапазон 400-1000 нм на полосы с очень маленькими интервалами, такими как 1 нм или меньшие интервалы.характеристики поглощения и передачи объекта на разные длины волн света различныС помощью своей специальной оптической системы и детектора, гиперспектральная камера собирает интенсивность светового сигнала каждой полосы,чтобы построить спектральную кривую отражения объектаЭта кривая подробно фиксирует отражательность объектов на различных длинах волн и является основным источником данных для измерения цвета.   二、специфический процесс измерения цвета (1) Калибровка Калибровка является критическим шагом перед использованием гиперспектральной камеры для измерения цвета.Цель калибровки - установить точное соответствие между спектральными данными, полученными камерой, и истинными цветными значениямиСтандартные доски с известными спектральными свойствами часто используются в качестве ориентиров для калибровки.Гиперспектральная камера делает снимки стандартной доски, записывает интенсивность оптического сигнала в каждой полосе и рассчитывает функцию ответа камеры согласно известным данным о спектровом отражении на стандартной доске,чтобы исправить возможное спектральное отклонение, шум темного тока и другие факторы ошибки камеры, и обеспечить точность и надежность последующих данных измерения.   (2) Коллекция изображений После завершения калибровки можно получить изображение объекта.Он получает информацию об интенсивности света, отражаемого объектом по полосе, в соответствии с предварительно установленным диапазоном спектральной полосы и разрешением.Например, для каждого пикселя изображения, его отраженный свет данных через несколько спектральных полос записывается. Если камера делится спектральный диапазон на 200 полос,тогда каждый пиксель будет иметь 200 соответствующих значения спектрального отраженияВместе эти данные образуют трехмерный куб данных, где двумерная плоскость представляет информацию о пространственном положении изображения (координаты x, y),и третье измерение представляет информацию спектрального диапазона (λ)Таким образом, гиперспектральная камера не только записывает цвет и информацию о внешнем виде объекта, но также содержит информацию о его спектральных характеристиках,который предоставляет более богатые данные, чем традиционные камеры.   (3) Обработка данных и расчет цвета Огромные спектральные данные, собранные, должны пройти сложную обработку данных, чтобы получить окончательные результаты измерения цвета.коррекция спектрального искажения и другие операцииЗатем цвет вычисляется в соответствии с определенной цветовой моделью и алгоритмом.Например, цветная модель CIELAB, он представляет цвет в виде трех координатных значений, основанных на характеристиках восприятия цвета человеческим глазом: L представляет яркость, а представляет красно-зеленую степень компонента,и b * представляет собой желто-синий компонент степениСочетая спектральные данные отражения, собранные гиперспектральной камерой, с спектральным распределением мощности стандартного осветительного тела (например, стандартного источника света D65),и интеграции в соответствии с цветовой функции соответствия, можно вычислить значение координат объекта в цветовом пространстве CIELAB, чтобы точно описать цветовой атрибут объекта.,различие цвета также может быть рассчитано путем сравнения цветовых координат различных объектов или различных частей одного и того же объекта,используется для оценки консистенции или степени изменения цвета. 三、 преимущества измерения цвета гиперспектральной камерой (1) Высокая точность и высокое разрешение Гиперспектральные камеры обеспечивают чрезвычайно высокое спектральное разрешение, что позволяет им улавливать чрезвычайно тонкие цветовые различия в цветных измерениях.в некоторых отраслях промышленности, требующих очень высокой точности цвета, такие как высококачественная печать, производство косметики и т. д., он может точно различать изменения цвета, которые трудно обнаружить человеческому глазу,обеспечение согласованности цвета продукции и высоких стандартов качестваЕго высокоточные результаты измерений помогают улучшить уровень контроля качества продукции и уменьшить уровень дефектных продуктов, вызванных отклонением цвета.   (2) Богатая спектральная информация В дополнение к информации о тристимуле цвета,кривая спектрального отражения, полученная гиперспектральной камерой, содержит подробную информацию об объекте на всем измеренном спектреЭто имеет уникальные преимущества для анализа цвета некоторых специальных материалов или объектов.путем анализа спектральных характеристик пигментов на поверхности культурных реликвий, мы можем понять их состав и возрастную информацию, что обеспечивает важную основу для реставрационных работ.содержание питательных веществ, болезни и вредители растений могут контролироваться в соответствии с изменениями спектральной рефлектанции листьев растений;, поскольку характеристики поглощения и отражения различных длин волн света изменяются на разных стадиях роста и состояния здоровья растений.   (3) Неконтактные измерения Для некоторых хрупких, драгоценных или труднодоступных объектов, таких как искусство,культурные реликвии, биологические образцы и т. д., бесконтактное измерение может избежать повреждения или загрязнения объекта.повышение эффективности измерений;Например, при обнаружении цвета на крупномасштабных фресках можно быстро получить информацию о цвете всей фрески.предоставление всеобъемлющей поддержки данных для защиты и восстановления работ.   四、Экспериментальное испытание гиперспектральной камеры при измерении цвета 1Цель экспериментаПроверьте лабораторное значение выбранного образца ниже 2Список экспериментальных испытательных приборов Наименование устройства Номер модели Конфигурация Примечание CHNSpec гиперспектральная камера FS-13 Спектральный диапазон: 400-1000 нм;Спектральное разрешение: 2,5 нмСпектральная полоса: 1200       3. Содержание эксперимента Кривая отражания была получена путем обнаружения внешнего сканирования 400-1000nm гиперспектральной камерыПроцесс экспериментального измерения показан на рисунке ниже: 4Заключение. Гиперспектральная камера ФС-13 была использована для съемки образцов клиента, и лабораторное значение каждого образца было получено из гиперспектрального анализа изображения,который может быть использован для замены цветового дифференциатора, и стабильность испытания была хорошей, положение отбора пробы было гибким, и многоточечное измерение могло быть сделано для автоматического обнаружения.

В области строительной науки обеспечение качества и безопасности зданий всегда является основным направлением и основной проблемой исследований.С постоянным развитием строительной отрасли и растущими требованиями людей к окружающей средеТрадиционные методы проверки дефектов поверхности зданиятакие как искусственное наблюдение невооруженным глазом и простые измерительные инструменты, часто имеют множество ограничений, таких как сильная субъективность, низкая эффективность обнаружения и трудности с обнаружением потенциальных незначительных дефектов.Появление гиперспектральной камеры открыло новые возможности для измерения дефектов поверхности зданияГиперспектральные камеры способны получать информацию об объектах в нескольких узких и непрерывных спектральных полосах, которые могут не только предоставить пространственные изображения поверхности дома,но также показывают различия в спектральных характеристиках различных материаловЭто уникальное техническое преимущество делает его обладающим большим потенциалом применения при обнаружении, идентификации и анализе дефектов поверхности корпуса.Целью данного исследования является глубокое изучение принципа применения, метод и практический эффект гиперспектральной камеры при измерении дефектов поверхности здания,чтобы предоставить новые идеи и техническую поддержку для контроля качества и оценки в строительной отрасли.   Возьмите FS-23 изображения высокий спектрометр с встроенным толчок подметания в цветовом спектре в качестве примера Принцип примененияГиперспектральные камеры работают путем захвата света, отражаемого или рассеиваемого объектом-мишенью, и его разделения на спектральные данные различных длин волн.Эти спектральные данные отражают состав материалаПри измерении дефектов поверхности здания гиперспектральная камера может фиксировать спектральные изменения, вызванные старением, повреждением,загрязнение, и т.д., чтобы точно определить дефекты. Преимущество применения1Высокая точность идентификации: гиперспектральные камеры могут улавливать тонкие спектральные различия, поэтому они могут с высокой точностью идентифицировать различные дефекты на поверхности дома, такие как трещины,свертывание, коррозия и т.д. 2Неконтактные измерения: гиперспектральная камера использует метод неконтактных измерений, который не вызывает вторичного повреждения поверхности корпуса.а также избегать прямого контакта с потенциально опасной средой. 3Быстрая и эффективная: гиперспектральная камера может за короткое время завершить сканирование и анализ данных поверхности большой площади дома.что значительно улучшает эффективность измерений. 4- Комплексный анализ: в сочетании со спектральной информацией и пространственной информацией, гиперспектральная камера может проводить комплексный анализ дефектов на поверхности дома,включая тип, местоположение и тяжесть дефектов, обеспечивая сильную поддержку последующих ремонтных работ. Пример примененияВ области обнаружения помещений гиперспектральные камеры могут быть объединены с другими современными методами обнаружения, такими как акустическое обнаружение, инфракрасное обнаружение и т. д.сформировать комплексную систему обнаружения. The spectral data obtained through the hyperspectral camera can be integrated with the data of other inspection means to evaluate the structural performance and safety condition of the house more comprehensively. Например, при обнаружении старения внешней краски дома, гиперспектральная камера может улавливать спектральные изменения, вызванные старением поверхности краски,в сочетании с методом инфракрасного обнаружения для измерения распределения температуры поверхности краски, который может всесторонне оценить степень старения краски и потенциальные риски для безопасности.   Как показано ниже Подводя итог, гиперспектральные камеры имеют значительные преимущества и широкие перспективы применения при измерении дефектов поверхности здания.С непрерывным развитием технологий и снижением затратОжидается, что гиперспектральная камера будет более широко использоваться и продвигаться в области домашнего осмотра.

В исследованиях и применении минеральных силикатов руды мы всегда сталкиваемся со многими проблемами.Как понять изменения структуры и состава силикатов руды? Как эффективно исследовать и использовать полезные ископаемые? Эти вопросы долгое время озадачивали геологов и разработчиков полезных ископаемых.Эти проблемы, похоже, открывают новые пути решения.Гиперспектральная технология может зафиксировать уникальные спектральные характеристики рудных силикатов, и посредством анализа этих характеристик,мы можем реализовать точную идентификацию рудных силикатов, структурный анализ и быстрая разведка полезных ископаемых.имеет большое практическое значение изучить применение гиперспектра в силикатах руды для решения этих давних проблем. 一、 Сценарии применения 1. Идентификация и классификация минеральных силикатов:Идентификация типа полезного ископаемого: различные минералы силиката руды имеют уникальные спектральные характеристики,Гиперспектральная технология может точно определить типы силикатных минералов, содержащихся в руде, путем анализа этих характеристик.Например, путем обнаружения информации, такой как местоположение, интенсивность и форма пиков поглощения или отражения в определенном диапазоне длин волн,можно различать различные виды филлосиликатных минералов, таких как каолинит, Монтмориллион и иллит. Оценка качества руды: для руд, содержащих несколько минеральных компонентов,гиперспектроскопия может оценить общий уровень руды на основе спектральных характеристик различных минералов и их относительного содержанияЭто помогает быстро определить стоимость и направление использования руды во время добычи и переработки руды. 2, анализ структуры силикатов руды и кристалличности:Структурное исследование: гиперспектроскопия может обнаружить структурную информацию минералов силикатов руды.путем анализа спектральных характеристик, генерируемых вибрацией ионов металлов и гидроксильных групп (-OH) в минералах, можно понять кристаллическую структуру минералов, характер химических связей и координацию катионов.Огромное значение имеет дальнейшее понимание физико-химических свойств и механизма образования минеральных силикатов.. Оценка кристалличности: кристалличность является важным фактором, влияющим на свойства силикатных минералов.Гиперспектральная технология может оценить кристалличность минералов в соответствии с изменениями в их спектральных характеристикахНапример, с увеличением кристалличности, интенсивность,ширина и форма спектрального пика поглощения или пика отражения некоторых минералов в определенном диапазоне длин волн будут регулярно менятьсяМониторинг и анализ этих изменений позволяют точно оценить кристалличность силикатов руды. 3, геологическое картографирование горнодобывающей зоны и разведка полезных ископаемых:Геологическое картографирование: Hyperspectrum может проводить детальное исследование и анализ геологических условий горных районов и составлять высокоточные геологические карты.Определяя спектральные характеристики различных пород и минералов, он может точно разделить геологические единицы, определить стратиграфические границы, определить геологические структуры и т.д.,и предоставлять базовые данные для геологических исследований и разведки полезных ископаемых в горнодобывающих районах. Разведка полезных ископаемых: при разведке полезных ископаемых гиперспектральная технология может быстро сканировать большую площадь горных угодий для обнаружения потенциальных полезных ископаемых.Анализируя спектральные характеристики силикатных минералов, мы можем найти скрытую информацию минерализации, определить диапазон распределения и степень обогащения минералов,и оказывать сильную поддержку разведке и разработке минеральных ресурсов.   二Практическое применение Используемый прибор: цветовая гиперспектральная камера FS-23 Эффект испытания ЗаключениеВ случае галогенного света, часть, содержащая силикат, будет явно яркой,и спектральная кривая будет иметь очевидные характерные пики (ключевое значение имеет установка времени экспозиции и калибровка белого цвета). 三Перспективы развития В будущем спектральное разрешение, пространственное разрешение и соотношение сигнала к шуму гиперспектральных приборов будут продолжать улучшаться.Более высокое спектральное разрешение позволяет более точно улавливать тонкие спектральные характеристики рудных силикатных минералов, помогающие более точно идентифицировать виды минералов и анализировать их структуры.для некоторых силикатных минералов с похожими кристаллическими структурами и небольшими различиями в спектральных характеристиках, спектральные приборы с высоким разрешением могут лучше их различать.Улучшение пространственного разрешения позволит гиперспектральной технологии анализировать меньшие частицы руды или минеральные структуры и предоставить более подробную информацию о распределении минералов., что имеет большое значение для изучения микроструктуры руд и взаимосвязей между минералами.гиперспектральные инструменты будут постепенно развиваться в направлении миниатюризации и переносимостиЭто позволит более удобно применять гиперспектральную технологию в области геологической разведки, мониторинга месторождений шахт и других областях.Геологи могут непосредственно обнаружить и проанализировать руду на месторождении, получать своевременную информацию о составе полезных ископаемых, их структуре и прочей информации, а также предоставлять более своевременную и точную информацию для поиска и разработки полезных ископаемых.

В области энергетики мониторинг состояния высоковольтных линий всегда является важным звеном для обеспечения безопасной и стабильной работы энергосистемы.Феномен перегрузки является потенциальным риском при эксплуатации высоковольтных соединений линий, что может привести к повышению температуры, сопротивления и даже пожара.Точное и своевременное обнаружение явления потери электроэнергии имеет большое значение для предотвращения возникновения аварий на электростанциях.В данном исследовании основное внимание будет уделено техническому принципу, application method and practical effect of hyperspectral camera in photographing the high-voltage line joint with a view to providing useful reference for the development of the electric power industry. 一、 характеристики гиперспектральных камер Высокое разрешение: гиперспектральные камеры способны снимать изображения с высоким разрешением, что помогает точно идентифицировать детальные особенности высоковольтных соединений в сложных условиях. Способность спектрального анализа: гиперспектральная камера может получать спектральную информацию о объекте-мишени,который имеет большое значение для анализа состава материала и распределения температуры высоковольтного проволочного соединения. 二Принцип потери обнаружения Обычно обнаружение лапса включает мониторинг температуры, сопротивления и других параметров высоковольтного соединения линии.потеря сверхпроводящего состояния)Анализируя спектральную информацию соединения,Гиперспектральная камера может косвенно вывести изменение его температуры и сопротивления, чтобы реализовать обнаружение лапса. 三、 применение гиперспектральной камеры при обнаружении лапса Получение изображений: гиперспектральная камера используется для фотографирования высоковольтного проволочного соединения и получения спектрального изображения соединения.Обработка данных: собираемые спектральные изображения обрабатываются и анализируются, а также извлекаются ключевые параметры, такие как температура и сопротивление соединения. Суждение о неисправности: согласно извлеченным параметрам в сочетании с заранее установленным пороговым значением или моделью, судить о том, имеет ли соединение явление отказа. 四Предупреждения и ограничения Факторы окружающей среды: факторы окружающей среды, такие как свет, температура и т. д., могут влиять на эффект съемки гиперспектральных камер.необходимо обратить внимание на контроль и коррекцию факторов окружающей среды в процессе съемкиВозможность обработки данных: объем данных, захваченных гиперспектральными камерами, большой, и требуется сильная способность обработки данных.необходимо настроить соответствующее оборудование и алгоритм обработки данных в процессе подачи заявки.. 五、 Примеры применения и последствия В практическом применении гиперспектральные камеры использовались для мониторинга состояния соединений высоковольтных линий передачи.Регулярно снимая спектральное изображение сустава и анализируя и обрабатывая, аномальное положение соединения может быть обнаружено вовремя, например, аномальное повышение температуры, увеличение сопротивления и т. д., чтобы избежать возникновения неисправности.Гиперспектральная камера также может предоставить информацию, такую как состав материала и степень старения соединенияИнструмент: Цветовой спектр встроенный толкатель FS-23 удобный высокий спектрометр. Вспомогательное оборудование: источник постоянного спектрального света - устройство передачи Источник света: линейный галогенный источник света Подводя итог, гиперспектральная камера имеет определенный потенциал применения и преимущества в обнаружении высоковольтных соединений линий.необходимо также обратить внимание на ограничения и проблемы, связанные с факторами окружающей среды.С непрерывным развитием технологий и сокращением затрат,перспективы применения гиперспектральной камеры в области контроля и мониторинга мощности будут более широкими.

С развитием науки и технологий и прогрессом общества проверка личности и проверка безопасности привлекают все больше внимания.В качестве технологии биометрической идентификации, распознавание отпечатков пальмы широко используется в области проверки личности и проверки безопасности из-за его стабильности и универсальности.традиционные методы распознавания отпечатков пальмы обычно используют только изображения видимого светаДля решения этой проблемы была разработана технология распознавания отпечатков пальмы, полученная с помощью гиперспектрального изображения. Гиперспектральные изображения - это изображения, сделанные на разных длинах волн.распределение кровеносных сосудов, текстуры кожи и т. д. Благодаря слиянию изображений с различными длинами волн можно улучшить точность и надежность распознавания отпечатков ладони. При распознавании гиперспектральных изображений с помощью синтеза отпечатков пальмы первая проблема, которую необходимо решить, заключается в том, как получить высококачественные гиперспектральные изображения.Традиционные гиперспектральные камеры дорого стоят и их трудно распространитьТаким образом, исследования стали посвящены тому, как использовать существующее оборудование и технологии для получения высококачественного гиперспектрального изображения.Одним из методов является получение гиперспектральных изображений с использованием многочастотных источников света и оптических фильтровДругой метод - получение гиперспектральных изображений с помощью портативных устройств, таких как смартфоны. После получения высококачественных гиперспектральных изображений, следующей задачей является эффективное извлечение отпечатков пальмы.Традиционные методы извлечения отпечатков пальмы в основном основаны на изображениях видимого светаОднако, поскольку гиперспектральные изображения содержат больше информации, необходимо разработать новые методы извлечения особенностей.Еще один метод - извлечение особенностей отпечатков пальмы с использованием информации о нескольких длинах волн в гиперспектральных изображениях. В области распознавания отпечатков пальмы, наиболее часто используемые алгоритмы классификации включают в себя поддержку вектора машины, нейронной сети и дерева решения.Эти алгоритмы имеют некоторые проблемы в обработке гиперспектральных изображенийДля классификации необходимо использовать методы глубокого обучения.Другим методом является использование информации о нескольких длинах волн в гиперспектральных изображениях для классификации. Технология распознавания отпечатков пальмы с гиперспектральным изображением имеет широкие перспективы применения.Технология синтеза распознавания отпечатков пальмы с помощью гиперспектральных изображений может быть использована для проверки безопасности банковских счетов., электронные платежи, электронная торговля и т. д. С точки зрения общественной безопасности технология синтеза распознавания отпечатков пальмы с гиперспектральными изображениями может использоваться для уголовного расследования, управления иммиграцией,И так далее. Короче говоря, синтетическое распознавание пальмовых отпечатков гиперспектральных изображений - это технология биометрического распознавания с широкими перспективами применения.Точность и надежность распознавания отпечатков пальмы можно улучшить путем получения высококачественных гиперспектральных изображений, извлечение признаков отпечатков пальмы и выбор соответствующих алгоритмов классификации.Технология синтеза распознавания отпечатков пальмы на гиперспектральных изображениях будет играть все более важную роль в области проверки личности и проверки безопасности.

Силиконовые изделия широко используются в промышленности и повседневной жизни из-за их отличных характеристик и широких областей применения.Управление цветом имеет решающее значение., что напрямую влияет на качество продукции и конкурентоспособность на рынке.спектрофотометр обеспечивает сильную поддержку управления цветом продуктов силикагеля. Спектрофотометр - это цветоизмерительный прибор, основанный на спектральной технологии, который может точно измерять цвет поверхности образца, включая яркость, разницу цвета,хрома и т.д.Сравнивая цвет со стандартным образцом, можно достичь точного контроля и управления цветом.В данной работе представлено применение спектрофотометра в управлении цветом силика-гелевых изделий. В производственном процессе силиконовых изделий управление цветом включает в себя в основном два аспекта: первый - сопоставление цветов сырья,и другой - это мониторинг цвета в процессе производстваСпектрофотометр играет важную роль в обоих аспектах. Во-первых, совпадение цветов сырья является важной частью управления цветом силиконовых изделий.С помощью измерения цвета и анализа оригинального материала кремниевого геля спектрофотометромВ то же время, может быть создана цветовая база данных для точного контроля цветовых различий между различными партиями.Затем через программное обеспечение для сопоставления цветов для расчета формулы и цвета целиЭтот метод очень точен и гарантирует, что цвет готового продукта практически идентичен требованиям дизайна.Программное обеспечение для сопоставления цветов с цветовым спектром может быть настроено в соответствии с спросом, получить формулу желаемого цвета-мишени и использовать научные алгоритмы для расчета цвета ближе к спросу, тем самым уменьшая отклонение цвета. Во-вторых, контроль цвета в процессе производства является ключом к обеспечению качества силиконовых изделий.Измерение в режиме реального времени продуктов кремниевого геля в процессе производства через спектрофотометр может найти отклонение цвета во времени и скорректировать его, чтобы обеспечить стабильность и консистенцию цвета продукта. Кроме того, спектрофотометр также может быть использован для изучения связи между цветом и производительностью силиконовых изделий, обеспечивая ориентир для оптимизации производительности продукта..Например, для оптимизации производительности продукта изучается изменение силиконовых изделий различных цветов при различных условиях температуры и влажности. Короче говоря, спектрофотометр играет важную роль в управлении цветом силиконовых изделий и обеспечивает сильную поддержку для точного контроля цвета в производственном процессе.С помощью спектрофотометра, можно улучшить качество силиконовых изделий, снизить стоимость производства и повысить конкурентоспособность на рынке.с непрерывным прогрессом науки и техники и непрерывным расширением областей применения, перспективы применения спектрофотометра в управлении цветом силиконовых изделий будут более широкими. Hangzhou Colar Spectrum Technolcgy Co., Ltd. занимается исследованиями, производством и продажей оптических инструментов инспекции, таких как цветоразличитель, скамейка цветоразличитель,спектрофотометр, цветовой дифференциатор, портативный счетчик тумана, счетчик проницаемости тумана, счетчик блеска, программное обеспечение для сопоставления цветов, гиперспектральная камера и т. Д. Сосредоточьтесь на краске, пластмассе, текстиле, краске чернила, стекло, раствор,металлическое покрытие, анодирование, распыление, автозапчасти и другие отрасли, обнаружение цвета, наше производство цветного размера, ручной цветного размера,Настольный цветовой разница счетчик может отвечать все виды веществ цвет разницаПроизводители приборов для различения цветов цветного спектра приветствуют вас, чтобы проконсультироваться с любыми проблемами цвета.

Как одно из традиционных китайских ремесел, фарфор любим людьми за его уникальную текстуру и цвет.Различие цвета является одним из важных показателей для измерения качества фарфораЦветометр - это инструмент, используемый для обнаружения цвета, широко используемый в различных областях, включая обнаружение цвета фарфора..В этой статье подробно рассказывается о причинах различий в цвете фарфора, а также о том, как распознать различия в цвете фарфора. Во-первых, причина разного цвета фарфора 1Различие глазуриГлазурь - это прозрачный или полупрозрачный стеклянный тонкий слой, покрытый поверхностью фарфора, и его состав и толщина напрямую влияют на цвет фарфора.Различные партии или различные материалы глазури могут вызывать различия в цвете.. 2Процесс стрельбы.Процесс обжаривания фарфора также влияет на его цвет. Различные печи, температура обжаривания, время обжаривания и т. д. могут вызывать различия в цвете фарфора. 3Условия освещения Цвет фарфора зависит от условий освещения. 4Угол обзора и визуальная ошибкаУгол обзора и визуальные ошибки также могут вызвать различия в цвете фарфора.восприятие цвета человеческим глазом также будет вызывать ошибки из-за усталости, эмоций и других факторов. Во-вторых, метод обнаружения различий цвета фарфора с помощью цветометра Цветомер - это прибор, основанный на оптических принципах, который измеряет цвет поверхности объекта, чтобы отразить его истинный цвет.Вот шаги, чтобы использовать цветометр для обнаружения цветовой разницы на фарфоре: 1Выберите правильный цветометр.Выберите подходящий цветометр в соответствии с вашими потребностями, такие как спектрофотометр, колориметр и т. д. Эти инструменты могут измерять интенсивность красного, зеленого,и синие цвета на поверхности объекта для получения цветовых данных. 2. Установите стандартный белый источник светаСтандартный белый источник света является основой для измерения цвета.чтобы гарантировать, что измеренный цвет соответствует стандартному цвету. 3Калибрируйте цветометр.Перед выполнением цветовых измерений цветомер должен быть калиброван, что обеспечивает точность цветометра и уменьшает погрешности измерений. 4Измерить цвет фарфораИспытательный прибор соответствует области, где необходимо определить разницу цвета, чтобы гарантировать, что цвет области является цветным,и площадь больше размера испытательного прибора для измерения. 5. Сравните со стандартным шаблономИзмеренные цветовые данные сравниваются со стандартным шаблоном, чтобы определить, есть ли цветовое различие.может быть оценено в соответствии со степенью цветовой разницы. Заключение Подводя итог, причины различий в цвете фарфора в основном включают различия в глазуре, процессы обжига, условия освещения, углы обзора и ошибки зрения.Использование цветометра для обнаружения цветовых различий фарфора может улучшить контроль и оценку качества фарфораВыбирая подходящий цветомер, устанавливая стандартный белый источник света, калибровывая цветометр, измеряя цвет фарфора и сравнивая с стандартным образцом,можно точно определить разницу цвета фарфораЭто имеет большое значение для ежедневной оценки фарфора, оценки качества коллекции и контроля процесса производства.   Компания Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., Ltd. занимается исследованиями, производством и продажей оптических инструментов для проверки, таких как цветоразличитель, цветоразличитель для скамейки,спектрофотометр, цветовой дифференциатор, портативный счетчик тумана, счетчик проницаемости тумана, счетчик блеска, программное обеспечение для сопоставления цветов, гиперспектральная камера и т. Д. Сосредоточьтесь на краске, пластмассе, текстиле, краске чернила, стекло, раствор,металлическое покрытие, анодирование, распыление, автозапчасти и другие отрасли, обнаружение цвета, наше производство цветного размера, ручной цветного размера,Настольный цветовой разница счетчик может отвечать все виды веществ цвет разницаПроизводители приборов для различения цветов цветного спектра приветствуют вас, чтобы проконсультироваться с любыми проблемами цвета.

В этом исследовании была применена гиперспектральная камера 400-1000 нм, и FS13, продукт Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., может быть использован для соответствующих исследований.,разрешение длины волны лучше 2,5 нм, и может быть достигнуто до 1200 спектральных каналов. Скорость приобретения может достигать 128 FPS в полном спектре,и максимальный диапазон после выбора диапазона - 3300 Гц (поддержка выбора диапазона в нескольких регионах). Каштан - один из съедобных орехов в Китае, высокое качество и низкая цена, богатый питательными веществами, годовой объем производства занимает первое место в мире.Schizorhynchus является одним из важных показателей для оценки внешнего качества каштанаSchizorhynchus - это вид каштана, чья кожура трескается в естественных условиях производства или повреждается внешними силами, такими как механическое повреждение.Открытая мякоть каштана может легко привести к целому ряду проблем безопасности пищевых продуктовВ настоящее время расщепленный рот каштана в основном использует ручную сортировку, которая является субъективной и имеет высокий уровень ошибок сортировки.Исследование эффективного и применимого метода обнаружения расщепленного рта каштана может заложить основу для быстрого неразрушающего обнаружения и классификации каштана.В связи с методами выявления дефектных каштанов, исследовательская группа провела некоторые исследования на ранней стадии.но нет сообщения о методах выявления дефектов рта с трещинами у дефектных каштановТехнология инфракрасной спектроскопии позволяет быстро, неразрушительно и эффективно обнаруживать внутреннюю информацию о качестве сельскохозяйственной продукции.Технология машинного зрения может хорошо отражать внешние характеристики сельскохозяйственной продукции, широко используются в определении качества сельскохозяйственной продукции, но оба не могут соответствовать требованиям определения внутреннего и внешнего качества сельскохозяйственной продукции.С быстрым развитием науки и техники и быстрым развитием компьютерных технологий, гиперспектральная технология обнаружения изображений, которая объединяет спектр и изображение, все больше и больше привлекает внимание исследователей в области неразрушающего тестирования сельскохозяйственной продукции.Гиперспектральные изображения могут записывать обширную информацию о качестве сельскохозяйственных продуктов и могут использоваться для обнаружения как внутреннего, так и внешнего качества сельскохозяйственных продуктовУченые из страны и за рубежом применяют гиперспектральную технологию изображения для неразрушающего тестирования фруктов, овощей, чая и мяса и достигают хороших результатов.нет исследований по обнаружению расщепленного рта каштаном с помощью гиперспектральной технологии изображенияВ данной работе гиперспектральная технология изображения используется для идентификации расщепленного рта каштана, извлечения и анализа спектральных кривых расщепленного рта каштана и квалифицированного каштана,Выберите характерную длину волны, принять алгоритм соотношения полосы, извлечь совместное изображение посредством фильтрации текстуры и объединить с серией математической морфологии для завершения идентификации расщепленного рта каштана,что может дать новую идею для онлайн-обнаружения расщепленного рта каштана. В этой статье была использована технология гиперспектрального изображения для идентификации расщепленного рта. 1) Характерные длины волн (477 нм, 769 нм и 923 нм) были выбраны путем анализа основных компонентов,и изображение соотношения полосы, полученное различными комбинациями характеристических длин волны и изображение одной полосы на характеристической длине волны были проанализированы и сравнены, что указывает на то, что диапазон 769 мм/923 нм мог лучше отражать область разделенного сосуда, чем изображение, и был более благоприятным для извлечения особенностей разделенного сосуда. 2) Было проанализировано изображение соотношения полосы 769nm/923nm, было извлечено изображение на основе совместного фильтрации текстуры,и целевой регион был извлечен путем сочетания пороговой сегментации и математической морфологииУровень правильного распознавания трещины клюва составил 94,3%, уровень распознавания квалифицированного каштана составил 96,8% и общий уровень распознавания достиг 95,5%.Фильтр, основанный на системе обнаружения гиперспектрального изображения типа фильтра, предназначен для реализации онлайновойВ то же время он также предоставляет новый метод для определения качества других сельскохозяйственных продуктов.