CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Noticias de la compañía

Con la amplia aplicación de productos de plástico en numerosos campos como automóviles, electrónica y atención médica, la tecnología de soldadura de plástico, como un medio clave para conectar productos de plástico,su calidad de soldadura afecta directamente el rendimiento y la vida útil del productoLos métodos tradicionales para evaluar la calidad de la soldadura de plásticos, como la inspección visual y las pruebas destructivas, tienen limitaciones, entre ellas una fuerte subjetividad.Incapacidad para reflejar de manera integral la calidad internaLa aparición de los medidores de transmitancia láser ha proporcionado una solución completamente nueva, eficiente y precisa para evaluar la calidad de la soldadura de plásticos.   I. Principio de funcionamiento del medidor de transmisión láser Cuando un haz láser de una longitud de onda específica se irradia sobre una muestra de plástico, parte de la luz se absorbe.Algunos están dispersos.El instrumento mide con precisión la intensidad de la luz incidente y la intensidad de la luz transmitida mediante un detector de luz de alta precisión.Para la evaluación de la calidad de la soldadura de plástico, el medidor de transmitancia láser puede detectar de forma sensible la diferencia de transmitancia entre las zonas soldadas y las no soldadas.y penetración incompletaPor ejemplo, la presencia de burbujas aumentará la dispersión de la luz.que resulta en una disminución de la transmitanciaLas inclusiones y las sustancias extrañas cambiarán la trayectoria de propagación de la luz, lo que dará lugar a una transmitancia anormal.la calidad de la soldadura puede evaluarse con precisión.   II. Características y ventajas del medidor de transmisión láser del espectro de colores TH-20   El medidor de transmisión láser de espectro de color TH-200 demuestra un rendimiento excepcional en la evaluación de la calidad de la soldadura de plásticos.Cuenta con un sistema de detección óptica de alta precisión que permite medir con precisión la transmitancia del láser, con una precisión de medición de ±0,1%. Esta característica de alta precisión le permite capturar con sensibilidad los cambios mínimos durante la soldadura de plásticos,proporcionando una base sólida para una evaluación precisa de la calidad de la soldadura. El TH-200 tiene un amplio rango de medición espectral, cubriendo varias longitudes de onda láser comúnmente utilizadas, y es adaptable a las necesidades de diferentes materiales plásticos y procesos de soldadura.Si se utiliza para la soldadura de plástico de polipropileno (PP) común en la fabricación de automóviles o la soldadura de plástico de policarbonato (PC) en la industria electrónica, TH-200 puede medir con precisión su transmitancia láser.   Este instrumento es fácil de operar y está equipado con una interfaz de usuario intuitiva y un software de medición automatizado.iniciar el programa de medición, y el instrumento puede completar rápidamente la medición y generar informes de datos detallados.Esto mejora en gran medida la eficiencia de detección y es adecuado para la detección a gran escala en las líneas de producciónAdemás, TH-200 tiene buena estabilidad y fiabilidad, puede funcionar de forma estable en entornos de producción industrial durante mucho tiempo, reduce la frecuencia de mantenimiento y calibración de equipos,y reduce el costo de uso.   III. Métodos innovadores de aplicación del medidor de transmisión láser en la evaluación de la calidad de la soldadura de plásticos   1.Examen y evaluación del material antes de la soldadura   Antes de la soldadura de plástico, la transmitancia láser de los diferentes lotes de materias primas plásticas se prueba mediante el uso del Tester de Transmitancia láser de espectro de color TH-200.los lotes de materiales cuya transmitancia láser cumpla con los requisitos del proceso de soldadura pueden seleccionarsePor otra parte, para los casos en que se necesiten soldar diferentes tipos de plásticos,El TH-200 puede ayudar a los ingenieros a elegir combinaciones de materiales plásticos con la transmisión láser correspondientePor ejemplo, en la soldadura de piezas interiores de automóviles, a través de los ensayos con TH-200, se ha conseguido una mejora de la calidad de la soldadura.La selección de combinaciones adecuadas de materiales plásticos puede reducir eficazmente los defectos de soldadura y mejorar la estética y la durabilidad de las partes interiores.   2. Monitoreo en tiempo real del proceso de soldadura   Integrar TH-200 en el equipo de soldadura de plástico y controlar los cambios en tiempo real de la transmitancia del láser en el área de soldadura durante el proceso de soldadura.Cuando los parámetros del proceso de soldadura fluctúan, como la potencia láser inestable o los cambios en la velocidad de soldadura, causará estados anormales de fusión y solidificación del plástico en el área de soldadura,lo que conduce a cambios en la transmitancia del láser. TH-200 puede capturar rápidamente estos cambios y transmitir los datos al sistema de control de soldadura.El sistema de control ajusta automáticamente los parámetros del proceso de soldadura en función de los datos de retroalimentación para lograr el control de circuito cerrado del proceso de soldadura y garantizar la estabilidad de la calidad de soldaduraPor ejemplo, en la línea de producción de soldadura de carcasas de dispositivos electrónicos, mediante el monitoreo de la transmitancia del láser en tiempo real y el ajuste de los parámetros de soldadura rápidamente,puede reducir eficazmente la tasa de chatarra y mejorar la eficiencia de la producción.   3- Inspección de calidad completa después de la soldadura   Una vez terminada la soldadura, la transmitancia láser de la unión soldada se detecta utilizando TH - 200.Comparando los datos con los datos estándar antes de la soldadura y los datos en tiempo real durante el proceso de soldaduraPara los problemas de calidad detectados, se puede determinar si hay defectos en la unión soldada, tales como penetración incompleta, soldadura falsa y poros.Las causas pueden analizarse más a fondo y se pueden tomar las medidas de mejora correspondientesAdemás, TH-200 también puede evaluar indirectamente la resistencia de la unión soldada.Las investigaciones muestran que existe una cierta correlación entre la transmitancia láser de la unión soldada y la resistencia de soldaduraMediante el establecimiento de un modelo matemático de la transmitancia del láser y la resistencia de soldadura, y utilizando los datos de la transmitancia del láser medidos por TH - 200, se puede predecir la resistencia de la unión soldada.proporcionando una base más completa para la evaluación de la calidad del producto.   The innovative application of the color spectrum laser transmittance instrument TH - 200 in the quality assessment of plastic welding brings a new quality control method to the plastic welding industryMediante la detección del material antes de la soldadura, el monitoreo en tiempo real durante el proceso de soldadura y la detección y evaluación de la calidad después de la soldadura,TH - 200 puede mejorar eficazmente la calidad de la soldadura de plástico, reducir los costes de producción y mejorar la eficiencia de la producción.Las perspectivas de aplicación de los instrumentos de transmisión láser en el campo de la soldadura de plásticos serán aún más ampliasContinuará promoviendo el desarrollo de la tecnología de soldadura de plásticos y proporcionará un fuerte apoyo a la innovación de productos y la mejora de la calidad en varias industrias.

En el campo moderno del procesamiento de plásticos, la soldadura de plásticos, como tecnología de conexión crucial, se aplica ampliamente en numerosas industrias como la fabricación de automóviles, equipos electrónicos,y dispositivos médicosDurante el proceso de soldadura de plásticos, la medición de la transmisibilidad de la luz se está convirtiendo gradualmente en un aspecto importante que no puede ser ignorado.¿Cuál es la base científica y el significado práctico detrás de este?   El principio de la soldadura de plásticos consiste en utilizar fuentes de energía como el calor, la presión o las ondas ultrasónicas para hacer que las partes de conexión de los componentes plásticos alcancen un estado fundido,logrando así la fusión molecularEntre los diversos métodos de soldadura, la soldadura por láser es la preferida debido a su alta precisión, su baja zona afectada por el calor y su buen rendimiento de sellado.un rayo láser tiene que pasar a través de la capa superior de plásticoEn este momento, la transmitancia de la luz se convierte en un factor clave que afecta a la calidad de la soldadura.   Diagrama esquemático del proceso de soldadura de plástico   La transmisión afecta directamente a la eficiencia de transmisión de energía láser en materiales plásticos.la energía del láser no puede penetrar y alcanzar eficazmente la capa inferior de plásticoPor el contrario, si la transmitancia es demasiado alta, puede causar que la capa inferior del plástico absorba energía insuficiente.que también afecta a la resistencia de soldaduraUna transmitancia adecuada puede garantizar la distribución precisa de la energía del láser en los materiales plásticos y lograr resultados de soldadura de alta calidad.en la soldadura de piezas interiores de automóviles, los requisitos para la resistencia de la soldadura y la calidad de apariencia son extremadamente altos.evitar defectos tales como soldadura falsa y desprendimiento. Entonces, ¿cómo se puede medir con precisión la transmitancia del plástico? Aquí es donde entra en juego el nuevo producto de Color Spectrum, el medidor de transmitancia láser.Este instrumento está diseñado específicamente para los requisitos de medición de la transmitancia en el campo de la soldadura de plásticos y tiene muchas características sobresalientesUtiliza fuentes de luz láser avanzadas y detectores altamente sensibles para medir rápida y precisamente la transmitancia de varios materiales plásticos bajo láseres de longitud de onda específica.Su precisión de medición es extremadamente alta., capaz de medir con precisión hasta varios decimales, mejorando en gran medida la fiabilidad de los resultados de medición.   Interfaz del software de medición real   El medidor de transmisión láser de espectro de color es fácil de operar y puede ser dominado por no profesionales. El instrumento está equipado con una interfaz de operación intuitiva y una pantalla de visualización clara,hacer los datos de medición inmediatamente comprensiblesAdemás, dispone de potentes funciones de almacenamiento y análisis de datos, capaces de realizar análisis estadísticos sobre múltiples datos de medición.proporcionando un fuerte soporte de datos para la optimización de los procesos de soldadura de plásticosEn las aplicaciones prácticas, los operadores sólo tienen que colocar la muestra a medir en la plataforma de medición del instrumento y pulsar el botón de medición.Se pueden obtener datos precisos de transmisiónEsta conveniencia mejora en gran medida la eficiencia de la producción y reduce la pérdida de tiempo causada por mediciones engorrosas.   En el proceso de soldadura de plástico, mediante el uso del Chroma Spectra Laser Transmittance Meter para medir con precisión la transmitancia,Las empresas pueden seleccionar y optimizar los materiales plásticos basándose en los resultados de las medicionesPara los plásticos con transmitancia que no cumplen con los requisitos de soldadura, se pueden mejorar ajustando la fórmula, añadiendo aditivos o cambiando la tecnología de procesamiento.durante el proceso de soldadura, el seguimiento de los cambios en la transmitancia en tiempo real puede identificar rápidamente posibles problemas de soldadura, tales como diferencias en los lotes de materiales, fallos de los equipos, etc.,y tomar medidas oportunas para el ajuste para garantizar la estabilidad y la consistencia de la calidad de soldadura.   En conclusión, la medición de la transmitancia en la soldadura de plásticos es de importancia crucial.No sólo es un factor clave para garantizar la calidad de la soldadura, sino también un medio importante para promover la optimización continua e innovación de los procesos de soldadura de plásticosEl medidor de transmisión láser Chroma Spectra, con su tecnología avanzada, rendimiento excepcional y operación conveniente,proporciona una solución fiable para la medición de la transmitancia en la industria de soldadura de plásticos, ayudar a las empresas a mejorar la calidad de los productos y la eficiencia de la producción en la feroz competencia del mercado, y crear un mayor valor.

En la práctica de investigación y producción de la industria del carbón,es muy importante obtener información precisa de las diversas características del carbón para optimizar la utilización del carbón y mejorar la calidad del productoLa tecnología de imágenes hiperespectral, como un poderoso medio de análisis, puede proporcionar abundante información sobre la estructura y composición interna del carbón.y su aplicación se basa en métodos eficientes y precisos de adquisición y procesamiento de imágenes hiperespectrales de muestras de carbón. La tecnología de imágenes hiperespectrales es una tecnología avanzada que integra la óptica, la electrónica, la informática y otras disciplinas.,las propiedades de reflexión y dispersión de diferentes sustancias a diferentes longitudes de onda de luz.Podemos obtener la información de reflexión del carbón en el rango espectral continuo, que es como la "huella digital" del carbón, que contiene una rica información sobre la composición del material y la estructura.La tecnología de imagen hiperespectral tiene una resolución espectral más alta y puede ser precisa hasta la diferencia de longitud de onda a nivel nanométrico., que puede capturar las características espectrales de varios componentes en el carbón con más detalle. En este artículo, se utiliza una cámara hiperespectral de 900-1700nm, y FS-15, un producto de Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD., puede usarse para investigaciones relacionadas.Cámara hiperespectral de ondas cortas en el infrarrojo cercano, la velocidad de adquisición del espectro completo hasta 200FPS, se utiliza ampliamente en la identificación de la composición, la identificación de sustancias, la visión artificial, la calidad de los productos agrícolas,detección de pantalla y otros campos. La aplicación de la tecnología de imagen hiperespectral en la detección del valor calorífico del carbón es relativamente simple y eficiente.Los datos de imagen hiperespectrales se obtienen escaneando muestras de carbón con equipos de imagen hiperespectrales.La aplicación de la tecnología de imagen hiperespectral en la detección del valor calorífico del carbón es relativamente simple y eficiente.Los datos de imagen hiperespectrales se obtienen escaneando muestras de carbón con equipos de imagen hiperespectrales..   Interfaz de adquisición de imágenes hiperespectrales   Estos datos contienen información sobre la reflectividad del carbón a diferentes longitudes de onda.espectro correcto, etc., para mejorar la calidad de los datos. a) La imagen original b) Área de interés Selección de las regiones de interés para las imágenes hiperespectrales del carbón   Curva espectral media de la región de interés   Seis puntos SG de filtración suave   Debido a las características del propio instrumento y a la influencia de factores ambientales, el espectro recogido puede presentar algunos problemas, como la deriva de longitud de onda y la desviación de intensidad.El propósito de la corrección espectral es corregir estas desviaciones para que puedan reflejar con precisión las características espectrales reales de las muestras de carbónLos métodos de calibración espectral comunes incluyen la calibración de longitud de onda y la calibración de radiación.Calibración de la longitud de onda Calibra la precisión de la longitud de onda del espectrómetro de imagen utilizando materiales estándar con características espectrales conocidas, como las lámparas de mercurio y las lámparas de neón, para garantizar que el valor de longitud de onda correspondiente a cada píxel sea preciso.La calibración radiométrica consiste en convertir el valor gris de la imagen en el valor de reflexión real midiendo el tablero estándar con reflexión conocida, eliminando así la influencia de factores como la respuesta del instrumento y la iluminación desigual en la intensidad espectral. Los resultados de la corrección de dispersión multivariada se muestran en la figura. Resultados de corrección de dispersión multivariada   Transformación normal estándar Resultado de la transformación normal estándar   La adquisición y el procesamiento de imágenes hiperespectral de muestras de carbón es un proceso complejo y crítico.optimizar el proceso de adquisición y utilizar métodos avanzados de procesamiento de imágenesEn la actualidad, se puede extraer información abundante y precisa sobre el carbón a partir de imágenes hiperespectrales, lo que proporciona un fuerte apoyo técnico para la investigación, la producción y el control de calidad de la industria del carbón.Con el continuo desarrollo de la tecnología, las perspectivas de aplicación de la tecnología de imagen hiperespectral en el campo del carbón serán más amplias y se espera que traiga nuevos avances para el desarrollo de la industria del carbón.

En la industria textil, el plomo de ganso y el plomo de pato se han convertido en materias primas de alta calidad para la fabricación de productos térmicos de alta calidad debido a sus excelentes propiedades térmicas.Hay una gran diferencia en el precio de mercado entre el plomo de ganso y el plomo de pato.Algunos malos comerciantes a menudo mezclan patos con gallinas para obtener grandes ganancias, lo que no sólo daña los intereses de los consumidores, sino que también altera el orden del mercado.Es particularmente importante una detección cuantitativa precisa y eficiente del terciopelo mixto de ganso y pato.En los últimos años, el desarrollo de la tecnología de cámaras hiperspectrales ha proporcionado una solución innovadora a este reto de detección. 一、Preparación de muestras: Se recogen un gran número de muestras de plomo de ganso y plomo de pato puro para garantizar que sus fuentes sean fiables y representativas.Utilice balanzas electrónicas de alta precisión para pesar con precisión el plomo de ganso y el plomo de pato según las diferentes proporciones, y configurar una serie de muestras de terciopelo mezcladas de ganso y pato con proporciones de mezcla conocidas, como fijar 5%, 10%, 15%...y se establecieron múltiples muestras repetidas para cada proporción para mejorar la precisión y fiabilidad del experimentoLa muestra de lana mixta configurada se coloca uniformemente sobre la mesa especial de muestras para garantizar una distribución uniforme de las muestras sin superposiciones ni vacíos.y para garantizar que la cámara hiperespectral pueda obtener información espectral completa y precisa. 二、Adquisición de imágenes hiperespectral: Este artículo utiliza una cámara hiperespectral de 400-1000nm, que puede utilizarse para investigaciones relacionadas FS13, el producto de Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD.El rango espectral es de 400-1000nm, la resolución de la longitud de onda es mejor que 2,5 nm, y se pueden alcanzar hasta 1200 canales espectrales.y el máximo después de la selección de banda es de 3300Hz (suporte de selección de banda multi-región)Cada muestra de lana mixta se fotografía varias veces para obtener imágenes desde diferentes ángulos para reducir los errores de detección causados por las diferencias de características locales de la muestra.los datos de imagen hiperespectral adquiridos se transfieren al ordenador para su almacenamiento a tiempo para evitar la pérdida de datos.. 三、Preprocesamiento de datos: El uso de un software profesional de procesamiento de datos para preprocesar los datos de imágenes hiperespectrales recogidos.la corrección de radiación se realiza para eliminar el error de radiación causado por la diferencia de rendimiento de la propia cámara y los factores ambientales, para que los datos espectrales entre las diferentes imágenes sean comparables. Luego se realiza una corrección geométrica para corregir la distorsión de la imagen causada por el ángulo de la cámara, la colocación de la muestra, etc.,para asegurar que la posición de cada píxel en la imagen sea precisaLa imagen se denueva y la interferencia de ruido en la imagen se elimina mediante un algoritmo de filtrado para mejorar la calidad y la claridad de la imagen.para extraer las características espectrales con mayor precisión. 四、Extracción de características espectrales:Se utilizan algoritmos y herramientas de software específicos para extraer las características espectrales de las regiones de plomo de ganso y plomo de pato, respectivamente, basadas en las imágenes hiperespectral preprocesadas.Mediante el análisis y la comparación de un gran número de datos de imágenes,se determina que el rango de longitudes de onda específicas de la pluma de ganso y la pluma de pato puede distinguirse significativamente en el espectro visible y infrarrojo cercano.En estas longitudes de onda clave, los valores de reflexión de la pluma de ganso y la pluma de pato se miden y registran cuidadosamente para formar sus propios conjuntos de datos de características espectrales únicas.Después de muchos análisis experimentales, se ha comprobado que existen diferencias obvias en las curvas de reflexión del plomo de ganso y del plomo de pato en el rango de longitudes de onda de 700-800 nm,En la actualidad, el número de personas que se encuentran en el mercado de trabajo es muy elevado.. 五、Establecimiento y verificación de modelos: basándose en los datos espectral característicos extraídos del plumón de ganso y del plumón de pato,el modelo espectral para el análisis cuantitativo de gallinas y patos mezclados se estableció utilizando métodos de aprendizaje automático o estadísticosLos métodos de modelado comunes incluyen la máquina vectorial de soporte, el método del mínimo cuadrado parcial y así sucesivamente.una parte de los datos de muestra con relación de mezcla conocida se utiliza como conjunto de entrenamiento para entrenar al modelo, de modo que pueda aprender la relación interna entre las características espectrales del estiércol de ganso y el estiércol de pato y la relación de mezcla.Otra parte de los datos de la muestra que no participaron en la formación se utilizó como conjunto de verificación para verificar el modelo establecidoLos datos de imagen hiperespectral de las muestras del conjunto de validación se introdujeron en el modelo y se calculó la proporción de mezcla prevista de plomo de ganso y plomo de pato mediante el modelo.y comparado con la relación de mezcla conocida realLa exactitud y fiabilidad del modelo se evalúan calculando el error entre el valor previsto y el valor real, como el error de la raíz-media-cuadrada y el error absoluto medio.Según los resultados de la verificación, el modelo se ajusta y optimiza, como ajustar los parámetros del modelo, agregar o reducir variables de características, etc., para mejorar el rendimiento del modelo. 6Análisis y evaluación de los resultados: Los resultados de las pruebas de todas las muestras de lana mixta se resumieron y analizaron estadísticamente.Para evaluar la estabilidad y la repetibilidad del método de ensayo, se calcularon índices estadísticos como el valor medio y la diferencia estándar de los resultados de los ensayos en diferentes proporciones de mezcla.. The results of hyperspectral camera detection were compared with those of traditional detection methods (such as chemical analysis) to further verify the accuracy of the hyperspectral camera detection methodMediante el análisis de un gran número de datos experimentales, el rango de error,se obtienen la exactitud de detección y otros índices clave de rendimiento de la cámara hiperespectral en la detección cuantitativa de terciopelo mixto de ganso y patoLos resultados experimentales muestran que el método puede detectar rápida y precisamente la proporción exacta de plomo de ganso y plomo de pato en terciopelo mezclado en poco tiempo.y el error de detección se puede controlar de manera efectiva en un rango muy pequeño, lo que demuestra plenamente su alta fiabilidad y viabilidad. La aplicación de la tecnología de cámaras hiperspectrales mejora en gran medida la precisión y la eficacia de la detección cuantitativa de terciopelo mixto de ganso y pato.puede garantizar la calidad del producto y mantener la reputación de la marca; para las autoridades reguladoras, proporciona un fuerte apoyo técnico para combatir los productos falsificados y de mala calidad en el mercado,que contribuye a purificar el entorno del mercado y proteger los derechos e intereses legítimos de los consumidoresCon el continuo desarrollo y mejora de la tecnología,se cree que la aplicación de cámaras hiperespectral en la detección cuantitativa de terciopelo mixto de ganso y pato y otros campos relacionados será más extensa y profunda, y inyectar nueva vitalidad en el sano desarrollo de la industria.

La nuez es una importante especie de árbol de frutos secos y árbol oleaginosos en China.La etapa de expansión del fruto es la primera etapa del desarrollo del fruto de la nuez, como la nutrición insuficiente en esta etapa afectará directamente a la calidad y rendimiento de los frutos posteriores.La vigilancia y el diagnóstico del contenido de nitrógeno de los frutos de nuez en la etapa de expansión es de gran importancia para controlar el crecimiento de los árboles y ajustar a tiempo el plan de manejo preciso.. En este estudio, se aplicó una cámara hiperespectral de 400-1000 nm, y FS60, un producto de Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., podría usarse para investigaciones relacionadas.,la resolución de la longitud de onda es mejor que 2,5 nm y se pueden alcanzar hasta 1200 canales espectrales. La velocidad de adquisición puede alcanzar los 128 FPS en todo el espectro,y el máximo después de la selección de banda es de 3300Hz (suporte de selección de banda multi-región). 一、Preparación previa Para estimar el contenido de nitrógeno del dosel de la nuez mediante una cámara hiperespectral del UAV, primero se requiere la recopilación de datos.y realizar operaciones de vuelo de acuerdo con la ruta y la altura predeterminadas sobre el Walnut GardenDurante el vuelo, la cámara hiperespectral graba el dosel de la nuez en un cierto intervalo de tiempo o espacio para obtener una gran cantidad de datos de imagen hiperespectral.para garantizar la exactitud y fiabilidad de los datos, también es necesario recopilar algunos datos de referencia simultáneamente en el suelo, como el contenido de nitrógeno de las hojas de nuez y los parámetros de estructura del dosel determinados por métodos tradicionales. 二、Resultados y análisis Determinación del rango del dosel, extracción del espectro del dosel y verificación de la exactitud Como se muestra en la figura 2, la nuezsuperposición del suelo y la sombra en cierta medida en todo el rango de banda de la imagen de teledetección del bosque de nuez de 5 añosEn el rango de banda de 520~600nm, la reflectividad espectral de las sombras es inferior a 0.10: la diferencia de reflexión espectral de la nuez y el suelo no se superpone, y la reflexión espectral de ambos es superior a 0,10 en este rango.la reflectividad espectral de la nuezLa reflexión espectral de la nuez es superior a 0,7 en el rango de 740-900 nm,y la reflectividad espectral de otra vegetación no objetivo es inferior a 0.7Dado que la reflectividad espectral de la nuez puede distinguirse de otras vegetaciones no objetivo en luz verde y banda infrarroja cercana, pero no en una o algunas bandas, no se puede calcular en ENVI5.3 softwarePor lo tanto, con el fin de facilitar el proceso de extracción sin problemas de la gama de canopy de nuez,en este estudio se selecciona la reflexión espectral máxima del dosel de la nuez en luz verde y banda infrarroja cercana Bw(550.7) y B ((779.4) fueron clasificados e identificados para determinar el rango del dosel. árbol de nuez, suelo y sombra se definen en el software ENVI5.3, es decir, cuando la reflexión espectral en B ((550.7) es menor o igual a 0.10 y la reflectividad espectral en B ((779.4) es igual o inferior a 0.20Cuando la reflectividad espectral en B ((550.7) es mayor que 0.10 y B; Cuando la reflectividad espectral en (779.4) es menor o igual a 0.70, se identifica como tierra y se elimina; cuando la reflectividad espectral en B ((550.7) es mayor que la en.0.10, la reflectividad espectral en B ((779.4) es mayor que 0.70, el árbol de nuez se identifica como la vegetación objetivo. Además, se utilizó una máquina vectorial de soporte con buena generalización y precisión de clasificación para extraer el rango del dosel,y se comparó la precisión de la extracción de la gama de dosel basada en las características espectralesEn primer lugar, en el software ENVI5.3, los objetos en tierra en las imágenes de teledetección se dividen en árboles de nuez y otros dos tipos (figura 4), en los que el área roja es el dosel de la nuez,y la zona verde es la otraLa separabilidad entre los dos tipos de muestras fue de 1.998, y luego se seleccionó el clasificador SVM para la clasificación supervisada para obtener los resultados originales de clasificación (Fig. 5a).a menudo había algunos pequeños parches en los resultados de clasificaciónPor consiguiente, se adoptó el método de procesamiento de parches pequeños de mayoría para procesar los resultados preliminares de clasificación,y se obtuvieron los resultados de clasificación que satisfacen los requisitos reales (Figura 5b)Se verificó la exactitud de los resultados de clasificación y el coeficiente Kappa fue de 0.997, y la exactitud de la cartografía de la vegetación objetivo de la nuez fue del 99,65%.El software Matab2014b se utilizó para superponer el rango de canopy determinado en función de las características espectrales en este estudio con los píxeles del rango de canopy identificados por el método de la máquina de vector de soporte.Había 4257 píxeles superpuestos en el rango del dosel, y el número de píxeles del rango del dosel seleccionados en función de las características espectrales representó 96.77% del número de píxeles en la máquina vectorial de soporte, con una precisión de mapeo del 96,43%, alta precisión, resultados superpuestos se muestran en la Figura 6 En la actualidad, la aplicación de la cámara hiperespectral de los UAV para estimar el contenido de nitrógeno del dosel de la nuez se encuentra todavía en fase de desarrollo y mejora continuas.Con el progreso continuo de la tecnología, el rendimiento de las cámaras hiperspectrales mejorará aún más, la resolución espectral y la calidad de las imágenes serán más altas,y los métodos de procesamiento y análisis de datos serán más inteligentes y automatizadosAl mismo tiempo, el desarrollo de la tecnología de fusión de datos de múltiples fuentes, como la combinación de datos hiperespectrales con datos de lidar e infrarrojos térmicos,podrá obtener información más completa y precisa sobre el crecimiento de los nuecesAdemás, con la promoción en profundidad del concepto de agricultura de precisión, la agricultura de precisión se ha convertido en un medio de producción de productos agrícolas de alta calidad.Se espera que la tecnología de cámaras hiperespectral de UAV se utilice más ampliamente en el campo de la plantación de nueces, proporcionando un fuerte apoyo técnico para el desarrollo sostenible de la industria de las nueces. En resumen, la cámara hiperespectral de los UAV, como tecnología avanzada de monitoreo de teledetección, tiene una amplia perspectiva y un gran potencial en la aplicación de la estimación del contenido de nitrógeno en el dosel de la nuez.Una estimación precisa y rápida del contenido de nitrógeno en el dosel de la nuez puede proporcionar una base científica para que los productores de nuez tomen decisiones de fertilización, lograr una fertilización precisa, mejorar la utilización de los fertilizantes, reducir el desperdicio de recursos y la contaminación del medio ambiente, y promover el desarrollo de alta calidad de la industria de las nueces.

La cáscara de naranja tiene un buen valor económico y medicinal, pero el fenómeno de falsificación y de mala calidad en el mercado es grave.La precisión y la eficiencia de los métodos de detección manual son bajas.En este trabajo, se utilizó tecnología de imagen hiperespectral combinada con el método de aprendizaje profundo para establecer un método de identificación rápido y no destructivo para el año de envejecimiento de la cáscara de naranja.一、Materiales y métodos Las muestras de cáscara de naranja compradas se dividieron en 1 año, 5 años, 10 años y 15 años según los años de envejecimiento.y se recogieron un total de 480 muestras de cáscara de naranjaLas muestras de cáscara de naranja de cada año se dividieron al azar en una proporción de 7:3, en el que se introdujeron 84 muestras en el conjunto de formación y 36 muestras en el conjunto de ensayo. En este artículo, se utiliza una cámara hiperespectral de 900-1700nm, y FS-15, un producto de Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD., puede usarse para investigaciones relacionadas.Cámara hiperespectral de ondas cortas en el infrarrojo cercano, la velocidad de adquisición del espectro completo hasta 200FPS, se utiliza ampliamente en la identificación de la composición, la identificación de sustancias, la visión artificial, la calidad de los productos agrícolas,detección de pantalla y otros campos. 二、Resultados y análisis Las curvas espectrales de las muestras de cáscara de naranja en diferentes años se muestran en la Figura 3.Las curvas espectrales originales que se muestran en la Figura 3 pueden encontrar obviamente que hay picos de absorción cerca de 1200m y 1450nmEl pico de absorción a 1200 nm es causado principalmente por la absorción espectral de pares de enlaces, y el pico de absorción a 1450 nm es causado principalmente por la absorción espectral del agua.Las bandas del espectro NIR de todo tipo de muestras se superponen estrechamente, la tendencia general fue cercana a la misma, y el pico de absorción estuvo casi en la misma posición, sin diferencias obvias.Era difícil distinguir los cuatro tipos de muestras de cáscara de naranja a simple vista. 三、Método de pretratamiento espectral El pretratamiento de los datos hiperespectral de la cáscara de naranja incluye varios pasos, que son la segmentación de imágenes, el promedio del espectro y el preprocesamiento del espectro.El espectro medio original de las muestras de cáscara de naranja en diferentes años y las curvas espectrales medias después del pretratamiento SG+D1 se muestran en la Figura 4.Se puede ver en las figuras 4 a) y 4 b) que el método de pretratamiento combinado SG+D1 puede eliminar eficazmente la influencia de la deriva de la línea de base espectral y suavizar la curva espectral.Mejorando así la precisión de la identificación del año de la cáscara de naranja. La identificación rápida del año de la cáscara de naranja por cámara hiperespectral tiene amplias perspectivas de aplicación en la industria de la medicina china.puede ayudar a los fabricantes y distribuidores de medicina china a controlar con precisión la calidad y el año de la cáscara de naranja, y evitar pérdidas económicas y riesgos de reputación causados por un error de apreciación del año.los departamentos pertinentes pueden utilizar la tecnología para realizar muestras rápidas de productos de cáscara de naranja en el mercadoAdemás, con la mejora continua y la popularización de la tecnología, la industria de la información y la comunicación se ha convertido en un mercado de la información y la comunicación.También proporcionará un fuerte apoyo a la investigación científica y la evaluación de la calidad de la cáscara de naranja., y promover el desarrollo de la industria de la cáscara de naranja en una dirección más estandarizada, estandarizada y científica.

En la evaluación de la nutrición láctea, el contenido de proteínas es el indicador más importante de que la leche es una fuente esencial de absorción de proteínas en la vida diaria de las personas.La salud de los consumidores y el desarrollo de la industria láctea están estrechamente relacionados con la calidad de la leche.Por lo tanto, la detección del contenido de proteínas lácteas es un vínculo muy importante. Los métodos tradicionales de detección consumen mucho tiempo, desperdician muchos recursos humanos y conducen al deterioro del medio ambiente..Por lo tanto, es de gran importancia encontrar un método más rápido y preciso para detectar el contenido de proteínas de la leche.Este trabajo utiliza el aprendizaje automático combinado con tecnología de imagen hiperespectral para evaluar cuantitativamente el contenido de proteínas de la lecheEn este sentido, la Comisión propone una serie de medidas que se refieren a la reducción de los costes de producción y a la reducción de los costes de producción.   一、Materiales experimentales Compramos siete marcas diferentes de leche pura, incluyendo Mengniu, New Hope, Yili y Guangming, y las almacenamos en el refrigerador. 二、Equipo experimental En este artículo, se utiliza una cámara hiperespectral de 400-1000nm. FS13, un producto de Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., se puede utilizar para investigaciones relacionadas.la resolución de la longitud de onda es mejor que 2La velocidad de adquisición puede alcanzar los 128 FPS en todo el espectro.y el máximo después de la selección de banda es de 3300Hz (suporte de selección de banda multi-región). 三、Método de ajuste experimental Las imágenes hiperespectrales de las muestras de leche se recogieron utilizando el espectrómetro hiperespectral.y luego se seleccionó una imagen clara de ENVI5.3La imagen espectral recopilada tenía una resolución de 777x1004 píxeles. El tiempo de exposición de la imagen hiperespectral fue de 10 ms, los tiempos de mezcla de píxeles fueron de 6, la resolución fue de 4,8 nm, el tiempo de exposición de la imagen hiperespectral fue de 10 ms, el tiempo de mezcla de píxeles fue de 6, la resolución fue de 4,8 nm, el tiempo de exposición de la imagen hiperespectral fue de 10 ms, el tiempo de mezcla de píxeles fue de 6, el tiempo de mezcla de píxeles fue de 4,8 nm, y el tiempo de exposición de la imagen fue de 4,8 nm.el intervalo medio fue de 0.8nm, la distancia vertical fue de 30cm, y la condición de adquisición fue la temperatura ambiente (23~25°C).y los datos espectrales medios de la leche se derivan de la imagen hiperespectral utilizando el software ENVI." 四、Extracción y preprocesamiento de datos hiperespectrales La extracción de datos de reflexión hiperespectral de imágenes hiperespectral es la base del modelado tradicional de aprendizaje automático.los datos de reflexión espectral de las muestras se obtienen extrayendo la reflexión espectral media de todos los píxeles en la región de interés (ROD)En este trabajo, el software ENVI se utilizó para abrir la imagen hiperespectral corregida de la muestra de leche,y el píxel cerca del centro de cada imagen hiperespectral fue seleccionado como el ROI con la herramienta de rectángulo. Se seleccionaron un total de 30 ROI y 7 imágenes hiperespectral, y se seleccionaron 210 ROI. La reflexión espectral promedio de todos los píxeles en ROI se calculó como los datos espectral de la muestra,un total de 210 datos espectralLos datos espectrales se guardan en formato ASCI. La siguiente figura muestra el proceso de extracción de ROI. En este artículo, la tecnología de imagen hiperespectral combinada con el aprendizaje automático se utilizó para predecir el contenido de proteínas de leche con el fin de mejorar la precisión de la predicción del contenido de proteínas de leche.Se construyó un sistema de imagen hiperespectral., se recogieron imágenes hiperespectrales de 7 tipos de marcas de leche en el mercado, se extrajeron datos espectral mediante el software ENVI, se estableció un conjunto de datos hiperespectrales de leche,y 210 datos hiperespectrales fueron extraídos finalmente. La tecnología de imagen hiperespectral ha demostrado un gran potencial en el campo de la detección del contenido de proteínas de la leche, aunque existen algunos desafíos en esta etapa,Pero con la integración de la innovación tecnológica interdisciplinaria, revolucionará gradualmente el modo tradicional de detección de leche, mediante la optimización continua del sistema técnico y la solución de problemas de aplicación práctica.La imagen hiperespectral se convertirá en una herramienta indispensable y poderosa para el control de la calidad de los productos lácteos, contribuyen a mejorar los beneficios económicos y sociales de la industria lechera y satisfacen la creciente demanda de los consumidores de productos lácteos de alta calidad.

Con la mejora de los niveles de vida, las personas tienen cada vez mayores requisitos para el sabor y la nutrición de las semillas de loto.su contenido en amilosa afecta directamente a la calidad y el sabor de las semillas de lotoEl contenido de amilosa de las semillas de loto varía mucho entre las diferentes variedades, por lo que la determinación del contenido de amilosa de las semillas de loto es de gran importancia para el procesamiento posterior.La detección tradicional de la amilosa se realiza generalmente mediante colorimetría del yodo.En el caso de los productos de la industria de la energía, los resultados de los ensayos son muy positivos, pero no son satisfactorios. La tecnología de imagen hiperespectral es una tecnología de prueba no destructiva que puede obtener un amplio espectro e información de imagen.tiene las ventajas de ahorrar tiempoEn este trabajo, se utilizó tecnología de imagen hiperespectral para detectar la amilosa del loto fresco. 一、Materiales y métodos   1.1 Materiales de ensayo Las muestras eran de la provincia de Fujian, y las variedades de Xuanlian, Guangchanglian, Jianxuan 36, Mantianxing, Space lotus y Xianglian fueron seleccionadas.la semilla de loto fresca se almacenó en nitrógeno líquido y se transportó al laboratorio, donde fue refrigerado a 4 °C durante 12 horas. 1.2 Adquisición y corrección de imágenes hiperespectrales. Los componentes principales de un sistema de imagen hiperespectral incluyen un imager hiperespectral, una fuente de luz, un escenario, una caja negra y un software de adquisición de datos hiperespectrales.Todo el sistema puede utilizar el espectro de color de la cámara hiperespectral FS-13, que puede recoger el rango espectral de 400 nm ~ 1000 nm, y la resolución espectral es de 2.5 nm. El sistema de imágenes hiperespectral se muestra en la Figura 1.La velocidad de movimiento de la plataforma de carga útil está fijada en 3.5 mm/s y el tiempo de exposición es de 30 ms. La lente está a 40 cm de la plataforma en movimiento y directamente hacia abajo.Ajustar la distancia focal de la cámara del espectrómetro para la corrección en blanco y negro del sistema. 1.3 Tratamiento de datos Se utilizó un software de análisis para extraer el espectro medio de la región de interés (ROI) de la imagen espectral de semillas de loto.Para eliminar la influencia del ruido y de la luz exterior, se comparó el efecto de modelado de métodos de preprocesamiento como el primer derivado, el segundo derivado, el suavizado SG, la conversión de variables normales estándar de corrección de dispersión múltiple (MSC),y se seleccionó el mejor método de pretratamiento. 二、Resultados y análisis   2.1 Espectro medio de la región de interés En este trabajo, la curva espectral de cada píxel en la región de interés de una sola muestra se utiliza para el procesamiento posterior.El diagrama espectral medio después de eliminar el ruido de la cabeza y la cola (400nm~971nm) se muestra en la Figura 2.Se puede ver en la figura que la tendencia de variación de los valores espectrales de las diferentes muestras es consistente.que puede ser causada por el cambio en la banda de aguaLa banda tiene una absorción relativamente obvia entre 500 nm y 920 nm. Puede estar relacionada con la duplicación de frecuencia cuaternaria,Doblaje de frecuencia secundaria O-H y doblaje de frecuencia primaria O-H del grupo C-H en la molécula de amilosa. 2.2 Contenido en amilosa de las semillas de loto Los resultados del conjunto de corrección y del conjunto de predicción del contenido de amilosa dividido por el método SPXY se muestran en el cuadro 1.Se puede ver en la tabla que el contenido de amilosa de las semillas de loto frescas varía muchoEl valor máximo del contenido de amilosa de las semillas de loto corregidas es de 227,90 mg/g, el valor mínimo es de 100,82 mg/g y la desviación estándar es de 44,73 mg/g.El contenido de amiloza de la muestra prevista se sitúa dentro del intervalo de la muestra del conjunto de corrección, por lo que la división de la muestra es razonable. 三、 Conclusión En este artículo, se utilizó tecnología de imagen hiperespectral para detectar rápidamente el contenido de amiloza.Los resultados muestran que el efecto de modelado es mejor después de utilizar la primera derivada y la corrección de dispersión múltiple (MSC).Luego se utilizó SPA para extraer 9 bandas de características. El coeficiente de correlación del conjunto corregido (R) del modelo de predicción PLSR fue 0.835, el error cuadrado medio de la raíz del conjunto corregido (RMSEC) fue de 1.802, el coeficiente de correlación del conjunto previsto (R) fue 0.856, y el error cuadrado medio de la raíz del conjunto previsto (RMSEP) fue de 1.752El error de análisis relativo (RPD) fue de 1.944El coeficiente de correlación del conjunto de predicciones del modelo de predicción PLSR establecido por el método RC (R. El error cuadrado medio de la raíz del conjunto de predicciones (RMSEP) fue de 1.897El error de análisis relativo (RPD) fue de 1.761Este estudio proporcionó una idea para el desarrollo de un instrumento de detección en línea del contenido de amilo­sa, y sentó una buena base.

Como importante cultivo comercial, la vitalidad de las semillas de calabaza está directamente relacionada con la tasa de aparición, el potencial de crecimiento de las plántulas y el rendimiento final después de la siembra.como prueba de germinación, consumen mucho tiempo y son laboriosas y no pueden satisfacer las necesidades de detección rápida y a gran escala de la calidad de las semillas en la agricultura moderna.La tecnología de imagen hiperespectral combina las ventajas de la espectroscopia y la imagen, y puede obtener la información espectral y la información espacial de las muestras al mismo tiempo, lo que muestra un gran potencial en el campo de los ensayos no destructivos de viabilidad de las semillas. 一、Preparación de materiales experimentales Dividir las semillas de calabaza en 4 grupos de 100 semillas y colocarlas en una bolsa de malla de nylon, como se muestra en la Figura 3-2.El procedimiento específico es el siguiente:: extraer 3 grupos de muestras, colocar el primer grupo de muestras en el secador, colocar el segundo grupo de muestras en el secador 24 horas más tarde, poner el tercer grupo de muestras en el secador 24 horas más tarde,y extraer todas las muestras con un tiempo de envejecimiento de 1 a 3 días respectivamente después de 3 días (el primer grupo son las muestras con un tiempo de envejecimiento de 3 días)El grupo 2 es para muestras envejecidas durante 2 días, y el grupo 3 es para muestras envejecidas durante 1 día).El resto de 1 de los 4 grupos no fue sometido a tratamiento de envejecimiento y fue colocado a temperatura ambiente durante 3 días durante el experimento del grupo de envejecimiento.. 二、Adquisición de datos hiperespectrales Las semillas con diferentes días de envejecimiento fueron recogidas por una cámara hiperespectral de espectro de color, y se tomaron imágenes hiperespectral de 400-1000nm para todas las muestras.se obtuvieron un total de 400 curvas espectrales, como se muestra en la figura. Observe el crecimiento todos los días y vierte la cantidad adecuada de agua para asegurar el agua necesaria para la germinación.El siguiente es el diagrama de ensayo de pregerminación de las semillas de calabaza. De acuerdo con el nivel de vitalidad de cada semilla, se clasificaron los datos espectrales medios de cada semilla, y la curva espectral general de cada grado se muestra en la figura siguiente. 三、Procesamiento de datos espectral La imagen hiperespectral original es susceptible al ruido y a la iluminación desigual.y la diferencia de iluminación se elimina en función de la corrección de reflectividad del pizarrón estándarLa región de interés (ROI) se extrae de la imagen corregida, centrándose en el embrión de la semilla y el endospermo para garantizar la precisión de la extracción de rasgos posteriores.Se utilizan métodos de reducción de dimensión como el análisis de componentes principales (PCA) para comprimir los datos inicialmente, retener la información clave y reducir el cálculo. 四、Conclusión y perspectivas En este estudio se construyó con éxito un modelo de detección de vitalidad de semillas de calabaza basado en tecnología de imagen hiperespectral para realizar rápidamente,Identificación no destructiva y de alta precisión de la vitalidad, y proporcionar una solución técnica eficiente para el control de calidad de la industria de semillas de calabaza.y datos multimodales (como el espectro de fluorescencia)En la actualidad, las tecnologías de la información y la comunicación (Internet de las Cosas) se han convertido en una herramienta muy útil para la detección de datos.Se puede construir un sistema de seguimiento en línea de la vitalidad de las semillas para ayudar al control en tiempo real y al control preciso de la calidad de las semillas en la agricultura inteligente.

El gusano del té es una de las plagas comunes en los jardines de té, que afecta seriamente el rendimiento y la calidad del té.El método tradicional de monitoreo del grado de daño del gusano del té se basa principalmente en la investigación manual., que presenta algunos problemas como la baja eficiencia, la fuerte subjetividad y la dificultad de realizar un seguimiento en tiempo real en grandes áreas.La tecnología de teledetección hiperespectral tiene las características de una alta resolución espectral y una rica información espectral, que proporciona una nueva forma de monitorear de forma rápida y precisa el grado de daño del gusano del té. 一、Condiciones ambientales La reflectividad espectral del dosel del té se midió de 10:00 a 14:00 en un día soleado sin viento, sin nubes y con buena visibilidad solar.y FS13Durante la observación, el ángulo del campo de visión fue de 25,y la altura entre la cabeza de detección de la cámara hiperespectral y la parte superior del dosel del té era de aproximadamente 0El diámetro del intervalo de observación fue de aproximadamente 0,22 m. Para reducir el error experimental, las mediciones se repitieron tres veces en cada área de muestra.y el valor medio se tomó como el valor de reflexión espectral.   二、 Procesamiento y análisis de datos 1Comparación de la apariencia de la superficie de las hojas entre el té normal y los gusanos del té.En este experimento, una serie de hojas de té dañadas por las lombrices del té en diferentes grados fueron recogidas como sujetos de investigación, y sus datos espectral,El índice de superficie de las hojas y el número de gusanos de la pulgada de té por mu de regla de té se recogieron respectivamenteEn la figura 1 se muestra la comparación entre las hojas de té sin plagas de insectos y las dañadas por las lombrices del té: Las hojas estaban intactas, las hojas estaban apiñadas, y las hojas del té dañado por insectos fueron mordidas en formas irregulares, su color externo se volvió amarillo oscuro,y la estructura de las hojas también cambió en consecuencia. 2Comparación del índice de superficie de las hojas entre el té normal y el gusano del té. Como se puede ver en la Figura 2, el índice de superficie de las hojas se vio muy afectado por el grado de daño causado por la geometrida del té.y cuanto menor sea el índice de superficie de las hojas sería. 3La influencia de las lombrices del té en las características espectral de reflexión del dosel del té.La influencia de la infestación de insectos en las hojas de té dará lugar a algunos cambios en las propiedades físicas y químicas de las hojas de té, incluyendo el color, la estructura, el contenido de agua,contenido de clorofila y estado nutricional de las hojasEl cambio de estas propiedades físicas y químicas provocará algunos cambios en el valor de sus parámetros espectrales característicos, tales como reflectividad espectral, transmitancia, absorción,pico rojo y su posición de longitud de onda y pico azul y su posición de longitud de ondaPor lo tanto, comprender las características espectrales normales del té y la información relacionada es la premisa y la base para estudiar el daño del té por otras enfermedades y plagas. 三、Significado y perspectivas de la investigación Significado de la investigación: este estudio proporciona un nuevo medio técnico para el seguimiento rápido y preciso del grado de daño de los gusanos del té.ayuda a captar a tiempo la aparición de gusanos de pulgadas de té en los jardines de té, proporciona una base científica para la prevención y el control exactos de enfermedades y plagas en los jardines de té, reduce el uso de pesticidas y mejora el rendimiento y la calidad del té. Perspectivas de investigación: los estudios futuros pueden optimizar aún más los modelos de teledetección hiperespectrales y mejorar la precisión y la estabilidad de los modelos.Se puede combinar con la teledetección de UAVEn la actualidad, la industria de la caña de té está experimentando un aumento de los niveles de contaminación por la caña de té.La relación entre el daño de las lombrices del té y los cambios fisiológicos y ecológicos de los árboles de té se puede estudiar en profundidad, y el mecanismo de la monitorización de teledetección hiperespectral puede revelarse desde un nivel más profundo.

El contenido de humedad de la madera es un atributo importante de la calidad de la madera, que tiene un impacto importante en el procesamiento, uso y almacenamiento de la madera.Aunque los métodos tradicionales de medición del contenido de humedad de la madera, tales como el método de pesaje y el método de resistencia, tienen cierta precisiónLa imagen hiperespectral proporciona una imagen rápida, rápida y de calidad para la medición de la calidad de la madera.método no destructivo y eficiente para medir el contenido de humedad de la madera. 一、Principio del ensayo con cámara hiperespectralLas cámaras hiperespectrales pueden obtener información espectral de la superficie de la madera, que incluye la reflectividad o transmisión de la madera a diferentes longitudes de onda.Dado que el contenido de humedad de la madera afectará sus características espectrales, el contenido de humedad puede deducirse mediante el análisis de la información espectral de la madera.y el modelo de predicción entre el contenido de humedad de la madera y la información espectral puede establecerse mediante preprocesamiento, la extracción y el modelado, para realizar el ensayo rápido del contenido de humedad de la madera. 二、 Ejemplos de aplicacionesInstrumento: espectro de colores con barrido de presión incorporado FS-17 cerca del espectrómetro infrarrojo altoEquipo auxiliar: Fuente de luz espectral constante - para el modelado en interioresFuente de luz: fuente de luz halógena lineal Materiales experimentales: se utilizan como materiales experimentales varias muestras de madera con un contenido de humedad diferente,y estos bloques de madera se secan cíclicamente para obtener diferentes estados de contenido de humedad. Adquisición de datos: la obtención de imágenes espectral de muestras de madera se realizó mediante un sistema de imagen hiperespectral.Es necesario garantizar que las condiciones de iluminación sean estables para evitar el impacto de los cambios de luz en la información espectral.Al mismo tiempo, con el fin de obtener resultados más precisos, la adquisición de imágenes espectrales se puede llevar a cabo en múltiples lugares de la muestra de madera,y el valor medio se toma como los datos espectrales finales. Procesamiento de datos: Preprocesamiento de los datos espectrales recogidos, como la eliminación del ruido, la corrección del espectro, etc.Luego se utiliza un algoritmo de selección de características para extraer la longitud de onda característica relacionada con el contenido de humedad de la madera para simplificar el modelo y mejorar la precisión de la predicción. Construcción de modelos: Basándose en la longitud de onda característica extraída, se estableció el modelo de predicción entre el contenido de humedad de la madera y la información espectral.Los métodos de modelado comunes incluyen la regresión del proceso de Gauss (GPR)Estos modelos pueden predecir rápidamente el contenido de humedad de la madera en función de su información espectral. Validación del modelo: el modelo establecido se valida utilizando un conjunto de validación independiente para evaluar su rendimiento y precisión predictivos.Los índices de evaluación comunes incluyen el coeficiente de correlación (R2) y el error cuadrado de la raíz media (RMSE). 三、Ventajas de la aplicaciónPrueba rápida: La cámara hiperespectral puede obtener la información espectral de la superficie de la madera en poco tiempo, para realizar la prueba rápida del contenido de humedad de la madera. Pruebas no destructivas: en comparación con los métodos de ensayo tradicionales, la tecnología de imagen hiperespectral no daña la madera.por lo que es más adecuado para probar madera valiosa o madera que necesita ser mantenida en integridad. Alta precisión: mediante el establecimiento de un modelo de predicción preciso, las cámaras hiperspectrales pueden lograr pruebas de alta precisión del contenido de humedad de la madera,que cumplen los estrictos requisitos de control de calidad de la industria del procesamiento de la madera. 四、Prospectivas de aplicaciónCon el continuo desarrollo y mejora de la tecnología de imagen hiperespectral, sus perspectivas de aplicación en el ensayo del contenido de humedad de la madera serán más amplias.Podemos esperar el surgimiento de cámaras hiperespectrales con mayor precisión, una mayor rapidez y una operación más sencilla para satisfacer las necesidades de control de calidad y producción inteligente de la industria de la transformación de la madera.combinado con tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la precisión y el nivel de inteligencia de los ensayos del contenido de humedad de la madera pueden mejorarse aún más. En resumen, las cámaras hiperspectrales presentan ventajas significativas en el ensayo del contenido de humedad de la madera, proporcionando un método de inspección eficiente, preciso y no destructivo para la industria de procesamiento de madera.

En la era actual del rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, la medición del color tiene una posición vital en muchos campos, desde el control de calidad de los productos, la creación artística hasta la investigación científica.Como un dispositivo óptico avanzado, la cámara hiperespectral aporta una solución nueva, más precisa y completa para la medición del color. 一、 el principio básico de la cámara hiperespectral El principio de funcionamiento de las cámaras hiperspectrales se basa en la captura fina de información espectral.que sólo puede grabar la información de color de los tres canales de rojo, las cámaras hiperespectral verdes y azules pueden dividir el espectro en muchas bandas estrechas en un amplio rango espectral como la luz visible al infrarrojo cercano, generalmente hasta cientos o incluso más.Por ejemplo,Cuando la luz brilla sobre la superficie del objeto medido, la reflexión, que es la velocidad de reflexión de la luz, es la velocidad de reflexión de la luz.Las características de absorción y transmisión del objeto a diferentes longitudes de onda de luz son diferentesA través de su sistema óptico especial y detector, la cámara hiperespectral recoge la intensidad de la señal de luz de cada banda a su vez,para construir la curva de reflexión espectral del objetoEsta curva registra en detalle la reflectividad de los objetos en varias longitudes de onda y es la fuente de datos básica para la medición del color.   二、el proceso específico de medición del color (1) Calibración La calibración es un paso crítico antes de usar una cámara hiperespectral para la medición de color.El propósito de la calibración es establecer una correspondencia precisa entre los datos espectrales capturados por la cámara y los valores de color verdaderosLos tableros blancos estándar con propiedades espectrales conocidas se utilizan a menudo como referencias de calibración.La cámara hiperspectral toma fotos de la pizarra estándar, registra la intensidad de la señal óptica en cada banda y calcula la función de respuesta de la cámara de acuerdo con los datos conocidos de reflexión espectral del pizarrón estándar,para corregir la posible desviación espectral, el ruido de corriente oscura y otros factores de error de la cámara, y garantizar la exactitud y fiabilidad de los datos de medición posteriores.   (2) Colección de imágenes Una vez finalizada la calibración, se puede obtener la imagen del objeto objetivo.Obtiene información sobre la intensidad de la luz reflejada por la banda del objeto banda por banda de acuerdo con el rango y la resolución de la banda espectral preestablecidos.Por ejemplo, para cada píxel de una imagen, se registran los datos de luz reflejada a través de múltiples bandas espectrales.entonces cada píxel tendrá 200 valores de reflexión espectral correspondientesJuntos, estos datos forman un cubo de datos tridimensional, donde el plano bidimensional representa la información de posición espacial de la imagen (coordenadas x, y),y la tercera dimensión representa la información de la banda espectral (λ)De esta manera, la cámara hiperespectral no sólo registra el color y la información de apariencia del objeto, sino que también contiene su información de características espectrales,que proporciona más datos que las cámaras tradicionales.   (3) Procesamiento de datos y cálculo de colores Los datos espectrales masivos recolectados deben pasar por un procesamiento de datos complejo para obtener los resultados finales de medición de color.corrección de la distorsión espectral y otras operacionesEn el campo de la ciencia del color, los modelos de color comúnmente utilizados son CIE XYZ, CIELAB, etc.Tomando como ejemplo el modelo de color CIELAB, representa el color como tres valores de coordenadas basados en las características de la percepción del ojo humano del color: L representa el brillo, a representa el componente de grado rojo-verde,y b * representa el componente de grado amarillo-azulAl combinar los datos de reflexión espectral recogidos por la cámara hiperespectral con la distribución de potencia espectral del cuerpo de iluminación estándar (como la fuente de luz estándar D65),y la integración de acuerdo con la función de coincidencia de color, se puede calcular el valor de coordenadas del objeto en el espacio de color CIELAB, para describir con precisión el atributo de color del objeto.,La diferencia de color también se puede calcular comparando los valores de las coordenadas de color de diferentes objetos o diferentes partes del mismo objeto,que se utiliza para evaluar la consistencia o el grado de cambio de color. 三、las ventajas de la medición del color de las cámaras hiperspectrales (1) Alta precisión y alta resolución Las cámaras hiperespectral proporcionan una resolución espectral extremadamente alta, lo que les permite capturar diferencias de color extremadamente finas en las mediciones de color.en algunas industrias que requieren una precisión de color muy alta, como la impresión de gama alta, la producción de cosméticos, etc., puede distinguir con precisión los cambios de color que son difíciles de detectar para el ojo humano,garantizar la coherencia del color del producto y las normas de calidad elevadasSus resultados de medición de alta precisión ayudan a mejorar el nivel de control de calidad de los productos y a reducir la tasa de productos defectuosos causados por la desviación de color.   (2) Información espectral rica Además de la información del valor del tristimulo del color,la curva de reflexión espectral obtenida por la cámara hiperespectral contiene información detallada sobre el objeto en todo el rango espectral medidoEsto tiene ventajas únicas para el análisis del color de algunos materiales u objetos especiales.analizando las características espectrales de los pigmentos en la superficie de las reliquias culturalesEn el campo de la agricultura, el estado de crecimiento, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción, la evolución de la producción y la evolución de la producción.el contenido de nutrientes y las plagas de enfermedades e insectos de las plantas pueden controlarse de acuerdo con los cambios en la reflexión espectral de las hojas de las plantas., porque las características de absorción y reflexión de diferentes longitudes de onda de luz cambiarán en diferentes etapas de crecimiento y estados de salud de las plantas.   (3) Medición sin contacto Las cámaras hiperspectrales no necesitan hacer contacto directo con el objeto que se mide, lo cual es importante en muchos casos.Reliquias culturalesLa medición sin contacto puede evitar daños o contaminación en el objeto, al mismo tiempo que también puede lograr una medición de color rápida y de gran área.mejorar la eficiencia de la mediciónPor ejemplo, en la detección de color de pinturas murales a gran escala, la información de color de todo el mural se puede obtener rápidamente,proporcionar un soporte de datos integral para los trabajos de protección y restauración.   四、 Prueba experimental de una cámara hiperespectral en la medición del color 1Propósito del experimentoPrueba el valor de laboratorio de la muestra de abajo 2. Lista de instrumentos de ensayo experimental Nombre del dispositivo Número de modelo Detalles de la configuración En el caso de los Cámara hiperespectral CHNSpec El FS-13 Rango espectral: 400-1000 nm;Resolución espectral: 2,5 nmBanda espectral: 1200       3Contenido experimental La curva de reflexión se obtuvo mediante detección de escaneo de empuje externo de una cámara hiperespectral de 400-1000 nmEl proceso de medición experimental se muestra en la figura siguiente: 4Conclusión La cámara hiperspectral FS-13 fue utilizada para fotografiar las muestras del cliente, y el valor de laboratorio de cada muestra se obtuvo a partir del análisis de imagen hiperspectral,que podría usarse para reemplazar el medidor de diferencia de color, y la estabilidad del ensayo era buena, la posición de muestreo de la muestra de ensayo era flexible y se podía realizar una medición en varios puntos para realizar la detección automática.