CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Новости компании

В современном промышленном производстве цветовая консистенция продукции напрямую связана с качеством продукции и конкурентоспособностью на рынке.консистенция цвета влияет не только на внешний вид, но также может включать идентификацию и применение продукта.Различие цвета может эффективно помочь предприятиям обеспечить согласованность цвета продукции и улучшить качество продукцииВ данной статье подробно представлены шаги измерения цветовой разницы трубных материалов с помощью цветового дифференциатора и обсуждается его важность и необходимость. 一、 Подготовка перед испытанием Перед тем, как проводить измерение цветового различия, необходимо сначала убедиться, что цветовой различия измеритель был калиброван и находится в нормальном рабочем состоянии.выбрать равномерную и стабильную среду испытания, чтобы избежать помех внешнего света на результаты измерений;.   二、 измерение разности цвета различных положений одной и той же трубы В качестве образца для испытания выбирается репрезентативная труба. Крайне важно разместить измерительный зонд колориметра перпендикулярно поверхности трубы, так как наклонный угол измерения может привести к отклонению результатов измерений. Начиная с одного конца трубы и вдоль всей длины трубы, для измерения равномерно выбирается ряд точек измерения.   В каждой точке измерения держать цветоразличитель стабильным, нажимать на кнопку измерения и записывать данные измерения. 三、измерение разности цвета другой трубы Другую трубу измеряют таким же образом.   Необходимо также обеспечить, чтобы измерительный зонд был перпендикулярно поверхности трубы,и что выбор и распределение точек измерения соответствуют первой трубе для эффективного сравнения.   四、Различие цвета обратной связи прибора и анализ лабораторных значений После того, как измерение цветового различия будет завершено, он будет отсылать отзывы о невыполненных различиях и лабораторных значениях.который отражает общую степень разницы между двумя цветамиЛабораторное значение представляет яркость цвета (L), диапазон от зеленого до красного (a) и диапазон от синего до желтого (b), соответственно. Анализируя значения ΔE и Lab, можно количественно определить величину и направление цветовых различий.это означает, что разница в цвете между двумя трубами невелика и цветовая консистенция хороша; Если значение ΔE большое, то разница цвета значительна. Сравнивая лабораторные значения, мы можем понять конкретные изменения цвета в яркости, красно-зеленом и голубо-желтом направлениях.   Результаты измерений первой трубы примерно L1 = 30, a1 = -2, b1 = -9, а значение разности цвета ΔE в разных позициях составляет около 0.5. Результаты измерений для второй трубы примерно L2 = 30, a2 = -5, b2 = -6.Вычисляется, что разница цвета ΔE в разных позициях также колеблется около 0.5, что указывает на то, что разница цвета одной и той же трубы невелика, но разница цвета ΔE между различными трубами достигает более 5. Как видно из конкретного лабораторного значения, вторая труба эквивалентна по яркости (L2 примерно равна L1), более зеленой в красном и зеленом направлении (a2b1).   Использование цветового размера может точно измерить и количественно оценить разницу в цвете, помогая компаниям обеспечить цветовую консистенцию для каждой партии продукции.предприятия могут вовремя обнаружить и исправить отклонения от цвета, чтобы избежать проблем качества, вызванных несоответствиями цветаКомпании могут гарантировать, что цвета продукции соответствуют требованиям клиентов и повышают удовлетворенность и лояльность клиентов.   Своевременное обнаружение и корректировка отклонений цвета может уменьшить количество переработок и лома, вызванных несоответствиями цвета, тем самым экономия затрат и ресурсов на производство.с помощью точных измерений, можно оптимизировать производственный процесс и повысить эффективность производства.

Цвет краски мебели является важной частью процесса изготовления мебели и декорации, которая может не только придать мебели уникальный внешний вид и цветовой эффект,но также удовлетворять потребности потребителей в персонализированных и диверсифицированныхС развитием науки и техники применение программного обеспечения для сопоставления цветов в мебельной промышленности привело к большому удобству и инновациям в работе по сопоставлению цветов. Основной принцип и метод краски мебелиОсновной принцип цвета краски мебели основан на трех основных цветах цвета (красный, желтый, синий) и их взаимной смешивающей связи.Вы можете развернуть различные желаемые цветаНа практике обычно применяются следующие методы:   Ручное смешивание цветов: это самый традиционный метод смешивания цветов, цветник с собственным опытом и визуальным суждением постепенно добавляет пасту или пигмент к базовой краске,постоянно перемешивать и смешивать, пока не будет достигнут идеальный цветЭтот метод требует большого опыта и навыков цветника, и легко влияет на человеческие факторы, что приводит к определенным ограничениям в точности и повторяемости смешивания цветов.   Сопоставление цветов прибора: это использование спектрофотометра и другого оборудования для измерения и анализа цвета цели, получения параметров цветовой хромы (таких как оттенок, яркость, насыщенность и т. Д.).), а затем вычислить формулу требуемой цветовой пасты согласно этим параметрам. Метод и процесс сопоставления цветов программным обеспечением1. Создать базу данных сопоставления цветовСбор основных данных: это основа всего процесса сопоставления цветов, который требует точного измерения и записи отражательности или L, a,b значения хроматичности каждой базовой краски при различных соотношениях концентрацииЭти данные будут использоваться в качестве основы для расчета соответствия цветов и напрямую влияют на точность соответствия цветов.Обновления базы данных: по мере изменения материалов, среды или оборудования информация в базе данных может перестать быть точной.Необходимо регулярно обновлять базу данных для обеспечения постоянной точности цветовой схемы..   2, введите стандартные данные о цвете образцаСтандартный источник цвета: Стандартный цвет может быть физическим объектом, значением хрома или спектральной кривой, в зависимости от того, как его предоставляет клиент или производитель.Стандартное значение:Ввод соответствующих данных цвета стандартной выборки в систему сопоставления цветов для установления стандартного значения стандартной выборки и предоставления ссылки для последующего сопоставления цветов.   3. Работа и выбор схемы программного обеспечения для сопоставления цветовРасчет совпадения цветов: программное обеспечение для совпадения цветов рассчитывает в соответствии со стандартными входными данными о цвете образца,информацию в базе данных сопоставления цветов и ограничения, установленные пользователем (например, разница в цвете △E, стоимость сопоставления цветов, характеристики цветовой краски и т.д.).Выбор схемы: Система может давать различные дополнительные цветовые схемы, пользователи должны выбирать в соответствии с фактической ситуацией (такой как стоимость, целесообразность и т. Д.).   4, проверка формулы краски и развитие цветаВыбор формулы: в зависимости от потребностей предприятия выбирать наилучшую формулу краски для проверки.Однородное распределение цвета: убедитесь, что краски равномерно распределены, чтобы отразить истинный цвет.   5Измерение и анализ цветаИнструмент измерения цвета: Используйте профессиональный инструмент измерения цвета для измерения значения хрома исправления цвета для обеспечения точности данных.Расчет цветовой разницы: измеренное значение цвета сравнивается со стандартным значением цвета стандартного образца, и значение цветовой разницы △E рассчитывается между ними.   6. Ревизия и итерация формулыИтеративная коррекция: согласно значению разницы цвета △E, исходная формула краски повторяется до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная формула краски мебели.Повторное испытание: если формула не соответствует требованиям после первоначальной коррекции, для испытания и коррекции повторяются шаги 4 и 5.   7, архив формулы и стабильность цветаАрхивирование формулы: окончательная удовлетворительная формула краски мебели будет архивирована для будущего производства и воспроизведения.Содержание файла: файл должен содержать название основной краски, пропорцию формулы краски, толщину пробела,время проверки и другая ключевая информация для обеспечения стабильности фазы окраски мебели между различными партиями.   При выборе программного обеспечения для сопоставления цветов предприятиям необходимо учитывать функциональность, производительность, простоту использования, цену и послепродажное обслуживание программного обеспечения.необходимо также обеспечить соответствие программного обеспечения производственному оборудованию и процессу предприятия и возможность удовлетворения реальных потребностей предприятия.. Преимущество компьютерного программного обеспечения для сопоставления цветов цветового спектра заключается в том, что оно может предоставлять различные формулы, которые могут быть выбраны в соответствии со стоимостью и фактической ситуацией.Данные проб и формулы являются электронными., снижая затраты на рабочую силу и обеспечивая стабильное производство. Простая работа, без порога, быстрая рука, точная формула. Высокая эффективность соответствия цвета может использовать отходы, использованные материалы для соответствия цвета,затраты на экономию.

В области производства лака для ногтей программное обеспечение для сопоставления цветов постепенно становится важным инструментом для производителей для повышения конкурентоспособности продукции.оптимизировать производственные процессы и удовлетворить диверсифицированные потребности рынкаДля производителей лака на ногтях программное обеспечение для сопоставления цветов играет ключевую роль на этапе разработки продукта.Производители могут использовать программное обеспечение для быстрого моделирования и тестирования различных цветовых комбинаций, значительно сокращая цикл разработки новых продуктов.программное обеспечение может быстро рассчитать формулу пигмента, необходимую для достижения определенного цветового эффекта, помогая команде исследований и разработок точно разрабатывать новые цвета и новые серии продуктов в соответствии с тенденциями рынка и предпочтениями потребителей. Традиционный процесс сочетания цветов клея для лака на ногтях часто опирается на опыт и интуицию дизайнера, что не только требует времени и труда,но также трудно обеспечить точность и инновации каждого сочетания цветовПрограммное обеспечение для сопоставления цветов предоставляет дизайнерам мощные инструменты для сопоставления цветов с помощью передовых алгоритмов и богатых цветовых библиотек.Дизайнеры могут получить разнообразные цветовые гаммы с помощью простой операции, что значительно повышает эффективность проектирования.Интеллектуальная функция рекомендаций в программном обеспечении также может автоматически генерировать новые и уникальные цветовые схемы в соответствии с предпочтениями дизайнера и спросом на рынке, и стимулировать творческое вдохновение дизайнера. В процессе производства программное обеспечение для сопоставления цветов позволяет точно контролировать использование пигмента и оптимизировать затраты.Программное обеспечение рассчитывает точное количество каждого пигмента в соответствии с цветовой формулой, необходимой для заказаВ то же время, анализируя стоимость и производительность различных пигментов,Программное обеспечение может предоставить производителям наименьшую стоимость и лучшую качественную цветовую схему, эффективно снизить затраты на производство, улучшить производительность продукции и конкурентоспособность на рынке. В современном все более заметном потребительском суверенитете, персонализированная настройка стала основным трендом на рынке.может предоставить клиентам более богатый выбор цветов и более точные услуги по сопоставлению цветовКлиенты могут выбирать или настраивать цвета в программном обеспечении в соответствии с их предпочтениями и потребностями, и просматривать эффект в режиме реального времени.Этот персонализированный персонализированный сервис не только отвечает разнообразным потребностям потребителей, но также повышает чувство участия и удовлетворенности клиентов, а также повышает имидж бренда и лояльность. Применение программного обеспечения для сопоставления цветов в производителях клея для лаков для ногтей охватывает все аспекты от исследований и разработок, производства, контроля качества до расширения рынка,создание значительных экономических выгод для производителей и создание сильного конкурентного преимущества. Преимущества компьютерного программного обеспечения для сопоставления цветов цветового спектра отражаются в возможности предоставления нескольких рецептур, которые могут быть выбраны в соответствии со стоимостью и фактическими условиями.Кроме того,, данные проб и формулы являются электронными, что не только снижает затраты на рабочую силу, но и гарантирует стабильность производства.легко использоватьЭффективность сочетания цветов исключительна, а отходы и старые материалы также могут быть использованы для сочетания цветов для достижения экономии затрат. С непрерывным прогрессом технологий и постоянным изменением спроса на рынке,считается, что применение программного обеспечения для сопоставления цветов в промышленности лаков на ногтях станет более глубоким и обширным, и способствовать всему отрасли для продолжения вступления в новый этап развития.

С непрерывным развитием сельскохозяйственных технологий также растет спрос на определение качества фруктов.который не только отнимает много времени и трудоемкоКак передовая технология визуализации,Гиперспектральная камера показала большой потенциал применения в области неразрушающего тестирования качества фруктов с ее уникальными преимуществами.. Технический принцип гиперспектральной камерыОсновной принцип гиперспектральной камеры заключается в использовании спектральной технологии визуализации для преобразования спектральной информации объекта-мишени в информацию об изображении.Измеряя отражение или спектр излучения объекта-мишени на разных длинах волн, спектральные характеристики объекта-мишени получаются, а затем объект-мишень распознается и классифицируется.Гиперспектральная камера сочетает спектровую технологию визуализации с технологией визуализации для создания гиперспектральных изображений, которые содержат не только пространственную информацию целевого объекта, но и его спектральную информацию, чтобы реализовать многомерный анализ целевого объекта. Особенности гиперспектральных камер1Гиперспектральное разрешение:Гиперспектральная камера может получить спектральные данные объекта-мишени на сотнях или даже тысячах длин волн для достижения точной идентификации и анализа объекта-мишени. 2Высокое пространственное разрешение: технология может не только получать спектральную информацию, но и точно получать пространственную информацию о целевом объекте для достижения высокой точности позиционирования. 3Высокая чувствительность: гиперспектральная камера также может получать четкие гиперспектральные изображения при низких условиях освещения, улучшая способность распознавания объекта-мишени. 4Многомерное слияние информации: спектральная информация сливается с пространственной информацией для получения многомерных гиперспектральных изображений.который предоставляет богатую информацию для последующей обработки и анализа изображений. Применение гиперспектральной камеры при неразрушающем испытании качества фруктов1. Выявление срока годностиТрадиционные методы часто оцениваются по внешнему виду, цвету или ощущению, но этот метод субъективен и подвержен ошибкам.Гиперспектральные камеры могут фиксировать спектральные характеристики фруктов на разных длинах волн, и эти характеристики могут быть использованы для точного оценки зрелости плодов. 2. Идентификация вредителей и болезнейВредители и болезни являются важными факторами, влияющими на качество фруктов.Гиперспектральные камеры могут фиксировать спектральные изменения, вызванные болезнями и вредителями на поверхности или внутри плода, чтобы достичь точной идентификации болезней и вредителейЭто имеет большое значение для раннего выявления вредителей и болезней и своевременных мер по улучшению урожайности и качества плодов. 3Оценка качестваПомимо созревания и вредителей, качество фруктов также включает в себя многие аспекты, такие как сладость, кислотность, содержание влаги и так далее.Гиперспектральная камера может получить многомерную спектральную информацию о плодах, и в сочетании с соответствующей моделью алгоритма, эти индексы качества могут быть точно оценены.гиперспектральная технология может быть использована для выявления дефектов, таких как повреждение поверхности сладких яблок и красных финик, который обеспечивает научную основу для классификации и продажи фруктов. Применение гиперспектральной камеры в области неразрушающего контроля качества фруктов имеет широкие перспективы.Ожидается, что эта технология будет применяться в большем количестве видов обнаружения фруктов.В то же время объединение искусственного интеллекта и технологий анализа больших данных может еще больше улучшить точность и эффективность обнаружения.и реализовать интеллект и автоматизацию обнаружения качества фруктов.   Однако гиперспектральные камеры также сталкиваются с некоторыми проблемами в определении качества фруктов.Поэтому необходимо создать модель обнаружения для различных фруктов.В то же время на результаты обнаружения могут влиять и факторы окружающей среды, такие как свет и температура, и для их исправления следует принять соответствующие меры.   Короче говоря, как передовая технология визуализации, гиперспектральная камера показала большой потенциал применения и широкие перспективы в области неразрушающего тестирования качества фруктов.Гиперспектральные камеры изображения серии FigSpec® могут быстро получать спектральные изображения, не только для анализа и обнаружения овощей и фруктов, но также широко используется в спектровом анализе, сортировке материалов, сельскохозяйственном дистанционном зондировании, промышленном обнаружении и других областях.С постоянным развитием и совершенствованием технологий, считается, что гиперспектральные камеры будут играть более важную роль в сельскохозяйственном производстве в будущем,содействие повышению качества фруктов и устойчивому развитию сельского хозяйства.

Как передовое оптическое изобразительное устройство, гиперспектральная камера показала большой потенциал применения во многих областях в последние годы.но также получать богатую спектральную информацию в то же время, который предоставляет уникальные и ценные данные для научных исследований и практических применений. Что такое гиперспектральная камера?Гиперспектральная камера - это устройство для получения изображений, способное улавливать информацию о свете, отражаемом или излучаемом объектом-мишенью в нескольких непрерывных и узких спектральных диапазонах.В отличие от традиционных камер или ограниченного диапазона цветов, которые может воспринимать человеческий глаз, гиперспектральные камеры охватывают широкий спектральный диапазон от ультрафиолета до инфракрасного, способный генерировать кубики данных, содержащие богатую спектральную информацию.Эти данные не только записывают информацию о пространственном положении объекта-мишени (двухмерное изображение), но также содержат характеристики спектрального ответа каждого пикселя на разных длинах волн (трехмерная спектральная информация),чтобы достичь более полного и глубокого анализа целевого объекта. Как работают гиперспектральные камерыРабота гиперспектральной камеры основана на технологии спектроскопии, то есть использование разделителя для расщепления падающего света на разные длины волн монохромного света,и через ряд сложных оптических систем и детекторов, соответственно, для измерения интенсивности отражения или излучения объекта-мишени на каждой длине волны.Спектральные характеристики гиперспектральной камеры позволяют ей улавливать тонкие спектральные различия, которые традиционные камеры не могут обнаружить, раскрывающие такую информацию, как химический состав, физическое состояние и условия окружающей среды поверхности объекта.   Области применения гиперспектральных камер1.Сельское хозяйство и лесное хозяйство: Гиперспектральные камеры широко используются в сельском хозяйстве.он может точно оценить состояние роста культурыВ лесном хозяйстве гиперспектральные камеры могут использоваться для мониторинга изменений лесного покрова, выявления видов деревьев и оценки состояния здоровья леса. 2.Мониторинг и охрана окружающей среды: гиперспектральные камеры могут выявлять и количественно определять различные загрязняющие вещества в окружающей среде, такие как загрязнение водой нефтью, загрязнение тяжелыми металлами и вредные газы в воздухе.Он также может быть использован для мониторинга деградации земель., экологическое восстановление и влияние изменения климата на природную среду. 3.Разведка полезных ископаемых: гиперспектральные камеры могут обнаруживать конкретные минеральные компоненты в поверхностных породах, почве и растительности, предоставляя важные подсказки для разведки минеральных ресурсов.Анализируя спектральные особенности в гиперспектральных изображениях, можно быстро найти месторождения полезных ископаемых и оценить их размер и качество. 4.Военные и оборона: В военной сфере гиперспектральные камеры могут использоваться для идентификации целей, обнаружения камуфляжа и мониторинга окружающей среды на поле боя.Его спектральные данные с высоким разрешением могут помочь военнослужащим более точно определить цели врага, оценивать ситуацию на поле боя и выработать соответствующие тактические стратегии. 5.Защита культурного наследия: Гиперспектральные камеры также играют важную роль в защите культурного наследия.Процесс производства и исторические изменения культурных реликвий могут быть раскрыты, обеспечивающий научную основу для реставрации, защиты и экспонирования культурных реликвий. Благодаря своей уникальной способности к изображению и широкому потенциалу применения гиперспектральная камера становится яркой звездой в современных научных исследованиях и применении технологий.Гиперспектральные камеры серии FigSpec®FS1X содержат видимый свет (400-700 нм), ближнего инфракрасного (400-1000 нм) и коротковолнового ближнего инфракрасного (900-1700 нм) трех спектральных областей, широко используемых в печати, текстильной и другой промышленной продукции для обнаружения текстуры цвета поверхности,идентификация компонента, идентификация веществ, машинное зрение, цветовое обнаружение, качество сельскохозяйственной продукции и другие области.Гиперспектральные камеры будут играть важную роль в большей области, вносит больше мудрости и силы в устойчивое развитие человеческого общества.

С непрерывным развитием сельскохозяйственных технологий также растет спрос на определение качества фруктов.который не только отнимает много времени и трудоемкоКак передовая технология визуализации,Гиперспектральная камера показала большой потенциал применения в области неразрушающего тестирования качества фруктов с ее уникальными преимуществами.. Технический принцип гиперспектральной камерыОсновной принцип гиперспектральной камеры заключается в использовании спектральной технологии визуализации для преобразования спектральной информации объекта-мишени в информацию об изображении.Измеряя отражение или спектр излучения объекта-мишени на разных длинах волн, спектральные характеристики объекта-мишени получаются, а затем объект-мишень распознается и классифицируется.Гиперспектральная камера сочетает спектровую технологию визуализации с технологией визуализации для создания гиперспектральных изображений, которые содержат не только пространственную информацию целевого объекта, но и его спектральную информацию, чтобы реализовать многомерный анализ целевого объекта.   Особенности гиперспектральных камер1Гиперспектральное разрешение:Гиперспектральная камера может получить спектральные данные объекта-мишени на сотнях или даже тысячах длин волн для достижения точной идентификации и анализа объекта-мишени. 2Высокое пространственное разрешение: технология может не только получать спектральную информацию, но и точно получать пространственную информацию о целевом объекте для достижения высокой точности позиционирования. 3Высокая чувствительность: гиперспектральная камера также может получать четкие гиперспектральные изображения при низких условиях освещения, улучшая способность распознавания объекта-мишени. 4Многомерное слияние информации: спектральная информация сливается с пространственной информацией для получения многомерных гиперспектральных изображений.который предоставляет богатую информацию для последующей обработки и анализа изображений. Применение гиперспектральной камеры при неразрушающем испытании качества фруктов1. Выявление срока годностиТрадиционные методы часто оцениваются по внешнему виду, цвету или ощущению, но этот метод субъективен и подвержен ошибкам.Гиперспектральные камеры могут фиксировать спектральные характеристики фруктов на разных длинах волн, и эти характеристики могут быть использованы для точного оценки зрелости плодов. 2. Идентификация вредителей и болезнейВредители и болезни являются важными факторами, влияющими на качество фруктов.Гиперспектральные камеры могут фиксировать спектральные изменения, вызванные болезнями и вредителями на поверхности или внутри плода, чтобы достичь точной идентификации болезней и вредителейЭто имеет большое значение для раннего выявления вредителей и болезней и своевременных мер по улучшению урожайности и качества плодов. 3Оценка качестваПомимо созревания и вредителей, качество фруктов также включает в себя многие аспекты, такие как сладость, кислотность, содержание влаги и так далее.Гиперспектральная камера может получить многомерную спектральную информацию о плодах, и в сочетании с соответствующей моделью алгоритма, эти индексы качества могут быть точно оценены.гиперспектральная технология может быть использована для выявления дефектов, таких как повреждение поверхности сладких яблок и красных финик, который обеспечивает научную основу для классификации и продажи фруктов. Применение гиперспектральной камеры в области неразрушающего контроля качества фруктов имеет широкие перспективы.Ожидается, что эта технология будет применяться в большем количестве видов обнаружения фруктов.В то же время объединение искусственного интеллекта и технологий анализа больших данных может еще больше улучшить точность и эффективность обнаружения.и реализовать интеллект и автоматизацию обнаружения качества фруктов.   Однако гиперспектральные камеры также сталкиваются с некоторыми проблемами в определении качества фруктов.Поэтому необходимо создать модель обнаружения для различных фруктов.В то же время на результаты обнаружения могут влиять и факторы окружающей среды, такие как свет и температура, и для их исправления следует принять соответствующие меры.   Короче говоря, как передовая технология визуализации, гиперспектральная камера показала большой потенциал применения и широкие перспективы в области неразрушающего тестирования качества фруктов.Гиперспектральные камеры изображения серии FigSpec® могут быстро получать спектральные изображения, не только для анализа и обнаружения овощей и фруктов, но также широко используется в спектровом анализе, сортировке материалов, сельскохозяйственном дистанционном зондировании, промышленном обнаружении и других областях.С постоянным развитием и совершенствованием технологий, считается, что гиперспектральные камеры будут играть более важную роль в сельскохозяйственном производстве в будущем,содействие повышению качества фруктов и устойчивому развитию сельского хозяйства.

В промышленном производстве и повседневной жизни точность цвета становится все более важной.точность цвета будет влиять на качество и приемлемость продукта на рынкеДля обеспечения точности цвета многие отрасли промышленности начали использовать цветовые дифференциаторы для обнаружения цветовых различий.В этой статье будет объяснено, как использовать цветный дифференциатор, чтобы определить, есть ли в цвете краски цветные различия.   一Принцип работы цветоразличителяЦветоразличитель - это инструмент, который оценивает цветные различия, измеряя яркость цвета, насыщенность и оттенок поверхности объекта.Он может преобразовать цвет объекта в числовые значения, а затем рассчитывать эти значения со стандартными цветными значениями для получения цветовых различий.   二、 шаги использования цветового дифференциатора 1. Подготовка образцов Выберите репрезентативный образец краски и нанесите его равномерно на картон, чтобы поверхность образца была гладкой, чтобы избежать отклонения света при отражении на поверхности.Сушить в прохладном месте, чтобы не заклеиваться и не загрязнять прибор и не влиять на результаты измерений.. 2. Фаза измерения Поместите цветоразличитель на поверхность образца и регулируйте угол, чтобы источник света светил вертикально на образец.нажмите клавишу измерения и цветовой разница счетчик будет автоматически измерять цвет образца и производить данныеОбычно цветовой дифференциатор выводит три значения: L, a и b. L представляет яркость цвета, a представляет красно-зеленое значение, а b представляет желто-синее значение. 3Анализ данных Разница цвета рассчитывается путем сравнения данных из цветного размера с стандартными цветными данными.чем ближе цвет к стандартному цветуОбычно используемые формулы различия цвета включают ΔEab, ΔE00, и т.д. 4. Отчет о результатах В соответствии с рассчитанным значением цветного различия оценивается соответствие образца. Если значение цветного различия находится в допустимом диапазоне,указывает, что цвет краски соответствует требованиям; если значение цветного различия превышает допустимый диапазон, формула выборки может быть скорректирована в соответствии с данными цветного различия,и затем может быть получен образец для удовлетворения требований. (Раздел оценки может устанавливаться самой системой)   三、 предосторожности1- Держите прибор в чистоте: для увеличения срока службы цветоразличителя необходимо очищать и обслуживать до и после использования.2. Правильная работа: перед использованием внимательно прочитайте инструкцию по эксплуатации и измеряйте в соответствии с эксплуатационными шагами.3Калибровка: необходимо проверить, был ли прибор калиброван перед использованием, чтобы обеспечить точность результатов измерений.

В этом исследовании была применена гиперспектральная камера диапазона 400-1000 нм, и FS23, продукт Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., можно было использовать для соответствующих исследований.Гиперспектральные камеры изображения серии FigSpec® используют модуль расщепления луча решетки передачи с высокой эффективностью дифракции и высокочувствительную камеру поверхности массива, в сочетании с встроенным сканированием и вспомогательной технологией камеры,для решения традиционных гиперспектральных камер требуется внешний механизм визуализации с помощью толкательного сканирования и сложной фокусировки и других сложных проблемОн может быть напрямую интегрирован со стандартным линзой изображения интерфейса C или микроскопом для достижения быстрого получения спектральных изображений. Точное сельское хозяйство является важным способом достижения низкого потребления, высокой эффективности, высокого качества и безопасности в сельском хозяйстве.Устойчивая урожайность и высокая урожайность риса всегда были в центре нашего сельскохозяйственного производства, а своевременный и эффективный контроль заболеваний является важной гарантией достижения стабильного урожая и высокого урожая.Если причину и степень повреждения поврежденных культур можно выявить на ранней стадии болезни риса, в сочетании с переменным применением в тонком сельском хозяйстве, можно эффективно снизить заболеваемость инфекцией рисовой болезни, можно сузить сферу вреда,и урожайность риса может быть эффективно увеличена. переменное применение в основном относится к своевременной диагностике причины и степени повреждения пораженных культур в соответствии с информацией о вредителях и болезнях растений,и применение химических агентов в соответствии с соответствующим лечением заболевания, местных условий и спроса, с тем чтобы уменьшить использование химических агентов и достичь цели своевременной профилактики и контроля. В этом исследовании для распознавания гриппа рисовой оболочки была использована гиперспектральная технология визуализации.и были получены хорошие результатыПри SG, SNV и MSC методах предварительной обработки точность предсказательной дискриминации выборки составила 82,8%, 92,1% и 89,1% соответственно.Модель PLS-DA, установленная с помощью спектра предварительной обработки SNV, имела самую высокую точность, в то время как модель PLS-DA, установленная спектрами предварительной обработки SG, имела самую низкую точность, но точность была более 80%.Точность предсказания множества моделей LDA и BPNN, основанных на экстракции информации о характеристиках MNF, составляет 950,3% и 98,4% соответственно, что лучше, чем модель PLS-DA, основанная на всех полосах.модель BPNN, основанная на извлечении информации о характеристиках МНФ, достигает оптимального эффекта дискриминацииРезультаты эксперимента показывают, что гиперспектральная технология визуализации может быть использована для определения вяления рисовых зерен.,и алгоритм MNF может быть использован для извлечения характеристической информации для представления исходного спектра и значительно уменьшить объем расчета.Алгоритм имеет широкие перспективы применения в процессе быстрого распознавания и моделирования болезни риса.

Человеческий глаз чувствителен к свету в видимом диапазоне и различает материалы на основе цвета.Письмо не исчезает.Многие важные документы написаны черной нейтральной ручкой, такие как контракты, квитанции, сертификаты, чеки и другие документы, номера на этих документах, время, текст и так далее.Легко добавить или подделать, выявление поддельного почерка и воспроизведение покрытого почерка являются важными доказательствами в уголовном процессе, поэтому в большинстве гражданских и уголовных дел,для идентификации большинства документов требуется идентификация черного нейтрального ручного письмаСуществуют два основных метода идентификации почерка: обнаружение с потерями и неразрушающее обнаружение.широко используется в идентификации сельскохозяйственных продуктов в последние годыВ данной работе 18 видов черных нейтральных ручек, продаваемых на рынке, рассматриваются в качестве объекта для изучения более эффективного метода распознавания почерка.который обеспечивает исследовательскую основу для расследования и идентификации уголовных преступлений..   В данной работе используется гиперспектральная камера 400-1000 нм. FS13, продукт Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., может использоваться для соответствующих исследований.разрешение длины волны лучше 2Скорость получения может достигать 128FPS в полном спектре,и максимальный диапазон после выбора диапазона - 3300 Гц (поддержка выбора диапазона в нескольких регионах).     1. Материалы и оборудование   Подготовка экспериментальных материалов и проб   Экспериментальными образцами были 18 марок черных нейтральных ручек, которые были популярны на рынке, и 18 марок нейтральных ручек, которые были подделаны и перекрыты друг с другом.После написания числа "1" с 18 марок нейтральных ручек, число "40" было изменено другими марками нейтральных ручек 24 часа спустя, и было сделано 306 образцов экспериментов с подделкой.(a) и (b) на рисунке 1 - это фотографии до и после того, как ручка 1 была подделана ручкой 2Как видно на рисунке 1, после того, как ручка No 1 подделывается ручкой No 2 того же цвета, следы подделок совершенно невидимы невооруженным глазом.Для записи соответствующих серийных номеров использовалось 18 марок нейтральных ручек., которые были покрыты другими марками нейтральных ручек спустя 24 часа, и было сделано 306 образцов маскировочных экспериментов.14 ручки до и после того, как она будет покрыта NoКак видно на рисунке 1, скрытая надпись совершенно не узнаваема невооруженным глазом.     2Результаты и обсуждение   Подделка почерка и маскировка воспроизведенных результатов идентификации   Возьмем, к примеру, ручку No 1 и ручку No 17, как показано на рисунке 2, а) это цифровая фотография, б) это результат обработки анализа основных компонентов без удаления фона,(c) является результатом обработки анализа основных компонентов без удаления фонаКак видно на рисунке 2, результаты обработки более ясны после удаления помех фоновой информации.Большое количество анализа данных показывает, что синтез ложных цветов имеет лучший эффект распознавания на подделке почеркаЛюди, которые не видели оригинальные данные, могут успешно идентифицировать поддельный почерк, то есть группу образцов. Принимая в качестве примера нейтральную ручку No 2, чтобы покрыть образец нейтральной ручкой No 13, фиг.3 (а) - это цифровая фотография образца,b) является результатом обработки анализа основных компонентов без удаления фона, c) является результатом обработки анализа основных компонентов без удаления фона, и d) является результатом обработки синтеза ложного цвета.Большое количество анализа данных показывает, что обработка анализа основных компонентов с удалением фона имеет наилучший эффект на распознавание почерка маскировки рецидива.     3Заключение. (1) В диапазоне 720-1000 нм спектровое отражение различных марок нейтральных ручек очень различно, и это лучшая полоса для распознавания почерка.   (2) Эффект распознавания домашних ручек и ручек Nissan может достигать 100%, что обеспечивает теоретическую основу для подделки товаров.   (3) Исследования показывают, что после удаления базовой информации, идентификационный эффект четко обновляется после повторного анализа и обработки.   (4) В данном документе распознавание почерка осуществляется путем снижения шума, IsoData, установки маски для глаз, удаления фона и анализа PCA.будут распознаваться различные данные пробСреди 306 групп поддельных образцов черных нейтральных ручек удалось выявить 232 группы данных с показателем распознавания 75,8%.175 групп данных можно было воспроизвести, а уровень признания достиг 57,3%.   (5) Результаты исследований показывают, что технология гиперспектрального изображения может быть использована для выявления подделки и сокрытия между различными марками черных нейтральных ручек,который обеспечивает исследовательскую основу для уголовного расследования и идентификации почерка.

В молочной промышленности цвет молока является важным показателем качества, который отражает состав, свежесть и переработку молока.и имеет большое значение для оценки качества и безопасности молокаНапример, чрезмерная термическая обработка или окисление могут привести к желтому окрасу молока, что обычно нежелательно.Поэтому требуется строгий контроль качества цвета молока, чтобы убедиться, что он соответствует соответствующим стандартам и правилам., в то время как традиционные методы оценки цвета могут подвергаться влиянию человеческих факторов, окружающего света или субъективности наблюдателя, что приводит к большим отклонениям в оценке. the desktop spectrophotometer can accurately quantify the color difference by measuring the spectral distribution of the reflection or transmission of the sample and converting it into objective color parametersВ статье представлен метод измерения разности цвета молока с помощью настольного спектрофотометра.   Принцип работы настольного спектрофотометраНастольный спектрофотометр - это инструмент, который оценивает цвет объекта путем измерения отраженного или передаваемого света цвета.Он разделяет свет, отражаемый объектом, на разные длины волн монохромного света и измеряет интенсивность света на каждой длине волныИзмеряя цвет объекта и цвет цели, настольный спектрофотометр может вычислить разницу цвета между ними, а затем судить о качестве молока.   Процедура измерения一、Подготовить материалы(1) Спектр цвета настольный спектрофотометр CS-821N(2) Стандартный образец молока(3) Образец молока, подлежащий испытанию(4) Колориметрические приборыСреди них, настольный спектрофотометр CS-821N является основным инструментом, используемым для измерения цвета молока, а круглая колориметрическая тарелка является инструментом, используемым для хранения образцов молока.   二、Подготовка образца(1) Налейте молоко в купол (убедитесь, что молоко залито более чем на 3/4 объема купол)   三、Измерение образца(1) Включите настольный спектрофотометр CS-821N(2) Установка параметров: выбор режима измерения отражения, источник света D65, угол наблюдения 10° и т.д.(3) Выполните чёрно-белую калибровку в режиме измерения отражения(4) Поднимите CS-821N так, чтобы испытательный порт измерялся вверх.(5) Поместите колориметрическую тарелку, залитую стандартным молоком, на испытательный порт, чтобы убедиться, что она полностью покрывает испытательный порт.(6) Нажмите клавишу измерения и ждите, пока прибор завершит измерение и покажет результат   (7) Запишите результаты измерений(8) Очистите сравнитель и прибор, чтобы подготовиться к следующему измерению   四、Анализ результатовЭтот эксперимент может оценить разницу цвета пробы, подлежащей испытанию, путем сравнения разности цвета между пробой, подлежащей испытанию, и стандартным образцом.Этот подход может помочь производителям молока обеспечить качество продукции и улучшить потребительский опыт. В то же время, на этапе разработки нового продукта, настройка цвета и оптимизация является ключевым шагом.Исследователи могут точно измерить и настроить цвет новых продуктов, чтобы соответствовать ожиданиям рынка и потребителей.  

一、 ВведениеЭто важная работа по проверке классификации белости руды в открытом руднике, которая оказывает решающее влияние на эффективное использование и тонкую переработку полезных ископаемых.Традиционные методы обнаружения в основном основаны на ручном управлении, которая не только неэффективна, но и подвержена субъективным факторам.очень важно принять передовые технологии обнаружения для повышения точности и эффективности обнаружения белости руды.В данной работе представлено применение цветовой гиперспектральной камеры для определения классификации белины руд в открытых шахтах.   二、ИсторияЗаказчику необходимо проверить белость руды на большой площади, но эффективность обнаружения ручным или ручным счетчиком белости низкая,и срочно нужен более эффективный метод обнаружения. Для этого классификационного обнаружения была использована гиперспектральная камера 400-1000 нм, а для соответствующих исследований была использована FS13, продукт Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD.Спектральный диапазон 400-1000 нм, разрешение длины волны лучше 2,5 нм, и до 1200 спектральных каналов можно достичь. Скорость приобретения может достигать 128FPS в полном спектре,и максимальный диапазон после выбора диапазона - 3300 Гц (поддержка выбора диапазона в нескольких регионах).     三、 Лабораторные испытанияОтражательность карбоната кальция с различной белостью при 400-1000 нм была получена после того, как четыре руды были помещены на платформу передачи и испытаны с помощью FS-13.     На рисунке 4 видно, что первичная и вторичная белость похожи.,и третья и четвертая различия очевидны. четырехступенчатый склон белости высокий, трехступенчатый склон белости низкий,и общая разница с первой стадией и второй стадией большая., и его легко отличить.   四、Обнаружение на местеВремя съемок: 15: 00.00, 7 ноября 2023 года   Рисунок 5   На рисунке 5 показана гиперспектральная камера FS-23, установленная на месте, и скамейка для обнаружения.   Рисунок 6   Техники выбрали кусок карбоната кальция со второй степени белости на фиг.6 и сфотографировали его примерно на расстоянии 50 метров.кривая полосы была калибрована, чтобы перевернуть руду на рисунке.   Рисунок 7   На фиг. 7 показана карта полевого съемки вторичной калибровки карбоната кальция на 20 м и карта эффекта инверсии.   Рисунок 8   На фиг. 8 показана карта полевого съемки калибровки первичного карбоната кальция на 20 м и карта эффекта инверсии.   Рисунок 9   На фиг. 9 показана карта полевого съемки калибровки первичного карбоната кальция на 50 м и карта эффекта инверсии.   Рисунок 10   Как показано на рисунке 10, после корректировки значения параметра (порогового значения сходства) с 0,993 до 0,99 на 50 м,доля первичного карбоната кальция в аналогичных диапазонах после обратного отбора значительно увеличивается.   Рисунок 11   Рисунок 12   На фиг. 11 и фиг. 12 для эффекта инверсии на расстоянии 50 м выбран порог регулирования с белизной вторичного карбоната кальция.   五Заключение 1Лабораторные испытания400-1000 нм гиперспектральная камера FS-13+ может быть использована для обнаружения классификации белости карбоната кальция, что вполне возможно с точки зрения возможности идентификации.В то же время, обнаруживается, что разница в отражательности между первичным и вторичным белизом очень мала, и обнаруживаются только две небольшие различия, как показано на следующей рисунке:     2Инспекция на местеПереносная гиперспектральная камера FS-23 может использоваться для съемки ситуации в поле и инвертации конкретного положения, в основном инвертируя первичный и вторичный карбонат кальция.При корректировке порогового значения модели, точность постепенно улучшается, поэтому первичная и вторичная белость этой области могут быть перевернуты на общую область.и точность все еще имеет большое пространство для улучшения.   3. УПА гиперспектральное обнаружениеЕсли в будущем необходимо эффективно обнаруживать уровень белости карбоната кальция на большой площади, для этого можно использовать гиперспектральную систему измерений на базе БПЛА.Система гиперспектрального измерения на базе БПЛА обладает характеристиками высокой эффективности и низкого энергопотребления, и может обеспечивать высокую стабильность спектрального получения изображений.     Применение цветовой гиперспектральной камеры в классификации белости руд в открытой шахте достигло некоторых успехов.Через получение и анализ гиперспектральных данных цветового спектра, точный обнаружение белости руды реализуется, точность и эффективность обнаружения улучшаются, а ошибка ручной работы уменьшается.с дальнейшим развитием технологий, гиперспектральные камеры цветового спектра также будут играть большую роль в области классификации белости обнаружения руд на открытом месторождении,и обеспечить более мощную техническую поддержку для эффективного использования минеральных ресурсов и тонкой переработки.

一、 История   Перед лицом таких проблем, как нехватка продовольствия, рост населения и изменение климата, повышение урожайности сельскохозяйственных культур является срочной необходимостью.Анализ фенотипа растения обеспечивает ценную информацию для улучшения урожайности путем глубокого понимания связи между ростом растений и окружающей средой.   二Проблемы с традиционными методами:Традиционная платформа, установленная на транспортном средстве, имеет некоторые проблемы при тестировании образцов и определении параметров характеристик культур, такие как время и усилия, ограниченное пространство и т. д.что ограничивает развитие научных исследований растений.   三、 применение гиперспектрального дистанционного зондирования БПЛА в области сельского хозяйства Беспилотная гиперспектральная измерительная система Color Spectrum Technology (FS-60) обеспечивает эффективное и точное решение для фенотипирования культур.   Вот основные особенности и применения технологии: 1. UAV гиперспектральная система измерений (FS-60): FS-60 технологии цветового спектра является высокопроизводительной околоземной дистанционной зондирования фенотип платформы, которая имеет высокую гибкость,низкая стоимость и широкий пространственный охват, и становится эффективным способом получения полевой информации о фенотипе.   2Состав и характеристики системы: Dji M350RTK принимается в качестве платформы летной ориентации. Ультравысокоскоростные спектральные сканирующие устройства с высоким соотношением сигнала к шуму обеспечивают высокостабильное спектральное получение изображений.   Самостоятельно разработанный высокоэффективный и маломощный алгоритм обработки изображений, который продлевает время полета всей машины и уменьшает расход энергии системы. Операционный диапазон длины волны от 400 до 1000 нм с высоким спектральным и пространственным разрешением, высокой чувствительностью и высоким соотношением сигнала и шума.     3. Сценарий применения Система может измерять спектральную информацию о растениях, водоемах, почве и других наземных объектах в режиме реального времени, что широко используется в высокоточном сельском хозяйстве.оценка роста и урожайности культур, мониторинга вредителей лесов и профилактики пожаров, мониторинга береговой и морской среды, мониторинга окружающей среды озер и водосборных бассейнов и других областей.   4Анализ фенотипа культуры Нормированный индекс растительности (НДВИ) и индекс рефлекса старения растений (РРР) могут быть оценены путем сбора спектральных данных пшеницы в разные периоды.Эти показатели могут быть использованы для оценки потребности сельскохозяйственных культур в азоте, направлять применение удобрений и определять время сбора урожая.   四、 Ценность и применение Перспективы: Система гиперспектрального измерения UAV имеет высокую ценность и широкие перспективы применения в сельскохозяйственном производстве.Его высокое спектральное разрешение помогает обнаружить вредителей и болезни на ранней стадии и отслеживать их развитие на сельскохозяйственных культурах, обеспечивая сильную поддержку для защиты и прогнозирования роста сельскохозяйственных культур. С помощью технологии цветового спектра, системы гиперспектрального измерения беспилотных летательных аппаратов, сельскохозяйственные исследователи могут получить более полное, более глубокое понимание условий роста сельскохозяйственных культур,предоставление мощных инструментов и данных для принятия научных решений в сельскохозяйственном производстве.