Метод количественного обнаружения смешанных перьев гуся и утки с помощью гиперспектральной камеры

В текстильной промышленности гусиный и утёсный пено стали высококачественным сырьем для производства высококачественных теплоизоляционных изделий благодаря их превосходным теплоизоляционным свойствам.существует существенная разница в рыночных ценах между гусиным и утеньим пенойНекоторые недобросовестные торговцы, стремясь к высокой прибыли, часто смешивают утку с гусиным, чтобы выдать низкокачественные продукты за высококачественные.Это не только наносит ущерб интересам потребителей, но и нарушает порядок рынка.Поэтому особенно важно проводить точное и эффективное количественное выявление гуся и утки, смешанных.Развитие гиперспектральной камеры предоставило инновационное решение этой проблемы обнаружения.

I. Подготовка образцов: собирать большое количество чистого гусиного и утканого пеной, обеспечивая надежность и репрезентативность их источников.Используйте высокоточные электронные весы для точного взвешивания гуся и утка в разных пропорциях, и подготовить серию проб с известными смешанными соотношениями гусиного и утка, например, установить образцы с различными соотношениями смешивания утка 5%, 10%, 15%,... 95%,каждый с несколькими повторяющимися образцами для улучшения точности и надежности экспериментаРавномерно распределить подготовленные смешанные образцы на специально разработанной платформе для отбора проб, обеспечивая равномерное распределение без перекрытий или пробелов.Для обеспечения того, чтобы гиперспектральная камера могла получить полную и точную спектральную информацию.

II. Гиперспектральное приобретение изображений: в данной статье была применена гиперспектральная камера спектрального диапазона 400-1000 нм. Продукт FS13 от Hangzhou Cai Pu Technology Co., Ltd.может быть использована для соответствующих исследованийСпектральный диапазон составляет от 400 до 1000 нм, с разрешением длины волны лучше 2,5 нм и до 1200 спектральных каналов.и после выбора группы, максимальная скорость 3300 Гц (поддерживает выбор многорегиональной полосы).и изображения были получены под разными углами для уменьшения ошибок обнаружения, вызванных локальными различиями в характеристиках образцовПосле каждого снимка, собранные гиперспектральные данные были незамедлительно переданы на компьютер для хранения, чтобы избежать потери данных.

III. Предварительная обработка данных: Использование профессионального программного обеспечения для обработки данных для проведения предварительной обработки собранных гиперспектральных данных изображения.выполнять радиометрическую коррекцию для устранения радиометрических ошибок, вызванных различиями в производительности самой камеры и факторами окружающей среды, обеспечивая сопоставимость спектральных данных различных изображений.выполнять геометрическую коррекцию для исправления деформации изображения, вызванной такими факторами, как угол съемки камеры и положение расположения образца, обеспечивая точное расположение каждой точки пикселя на изображении.использование алгоритмов фильтрации для удаления помех шума в изображении, улучшая качество и четкость изображения, чтобы более точно извлекать спектральные черты на последующих этапах.

IV. Экстракция спектральных характеристик: для предварительно обработанных гиперспектральных изображений,Специфические алгоритмы и программные инструменты используются для извлечения спектральных особенностей для гусиных и уток, соответственно.. Через анализ и сравнение большого количества данных изображений,Специфический диапазон длин волн, который может значительно отличить гусиный и утку, определяется в видимом свете до ближнего инфракрасного спектрального региона.На этих ключевых длинах волны значения отражательности гусиного и утчатого пеной тщательно измеряются и записываются, чтобы сформировать соответствующие уникальные спектральные наборы данных.После многочисленных экспериментов и анализов, было обнаружено, что существуют очевидные различия в кривых отражательности гусиного и утканого дна в диапазоне длины волны 700-800 нм,и эти различия могут служить важными основами для определения двух типов.

V. Создание и проверка моделей: на основе данных спектральных характеристик гусиного и утчатого пеной, извлеченных с помощью машинного обучения или статистических методов,создать спектральную модель для количественного анализа гуся и утки, смешанных сОбщие методы моделирования включают в себя машины-векторы поддержки, частичные наименьшие квадраты и т. д.часть данных выборки с известными смешанными соотношениями используется в качестве набора для обучения модели., что позволяет изучать внутреннюю связь между спектральными характеристиками гусиного и утканого пеной и смешанным соотношением.Другая часть образцов, не участвующих в обучении, используется в качестве набора проверки для проверки установленной модели. Данные высокоспектрового изображения образцов сета проверки вводятся в модель,и прогнозируемое соотношение смешанного содержания гусиного и утёсного гноя рассчитывается с помощью модели и сравнивается с фактически известным соотношением смешанного содержания для анализа контраста.При расчете ошибки между прогнозируемым значением и истинным значением, например, корневой средней квадратной ошибки, средней абсолютной ошибки и т. д., оценивается точность и надежность модели.На основе результатов валидации, модель корректируется и оптимизируется, например, корректируются параметры модели, добавляются или уменьшаются переменные характеристик и т. д., чтобы улучшить производительность модели.

VI. Анализ и оценка результатов: обобщение и статистический анализ результатов обнаружения всех смешанных проб. Расчет средних значений, стандартных отклонений,и другие статистические показатели результатов обнаружения при различных соотношениях смешивания, и оценить стабильность и повторяемость метода обнаружения.Сравнение и анализ результатов обнаружения гиперспектральной камеры с результатами традиционных методов обнаружения (например, методов химического анализа), в дальнейшем проверяя точность метода обнаружения гиперспектральной камеры.получать ключевые показатели производительности, такие как диапазон ошибок и точность обнаружения гиперспектральной камеры при количественном обнаружении гуся и утки, смешанных с доном.Результаты экспериментов показывают, что этот метод может быстро и точно определить точное соотношение гусиного и утканого гноя в смешанном гное в течение короткого времени.и ошибка обнаружения может быть эффективно контролируется в пределах очень малого диапазона, полностью демонстрируя его высокую надежность и практичность.

Применение гиперспектральной технологии камеры значительно улучшило точность и эффективность количественного обнаружения гуся и утки, смешанных вниз.может гарантировать качество продукции и сохранить репутацию бренда; для регулирующих органов он обеспечивает мощную техническую поддержку для борьбы с контрафактной и некачественной продукцией на рынке,содействие очистке рыночной среды и защите законных прав и интересов потребителейС постоянным развитием и совершенствованием технологий,считается, что применение гиперспектральных камер в количественном обнаружении гуся и утки смешанного с дном и других смежных областях будет более обширным и углубленным., вливая новую жизненную силу в здоровое развитие отрасли.