Aplicación de la Cámara Hiperespectral CHNSpec FS-13 en la Detección de Defectos en Cuero

En la producción de cuero y el proceso de control de calidad, defectos sutiles como fugas de pegamento y arañazos afectan directamente la clasificación del producto y el valor de mercado. La inspección visual manual tradicional se ve fácilmente afectada por el juicio subjetivo y la fatiga, lo que genera problemas como baja eficiencia, estándares inconsistentes y frecuentes inspecciones omitidas. Los equipos de prueba óptica convencionales se basan principalmente en información morfológica espacial y tienen una capacidad limitada para identificar diferencias ópticas causadas por cambios microscópicos en los materiales, lo que dificulta satisfacer las necesidades de una inspección de calidad refinada.

La tecnología de imagen hiperespectral puede obtener simultáneamente la imagen espacial y la información espectral continua del objetivo, con cada píxel correspondiente a una curva espectral completa de alta resolución. Dado que existen diferencias en la composición y la estructura de la superficie entre las áreas de defectos del cuero y las áreas normales, los espectros de reflexión y los parámetros colorimétricos de ambas forman diferencias cuantificables en bandas específicas, lo que proporciona soporte de datos para la identificación objetiva y estable de defectos.

I. Esquema Experimental y Configuración del Equipo

En este caso, se utilizó la cámara hiperespectral CHNSpec FS-13 para llevar a cabo la verificación de detección de defectos en cuero. El equipo y la configuración de los parámetros se adaptaron a las características de las muestras de cuero:

• Rango Espectral: 400–1000nm
• Resolución Espectral: 2.5nm
• Modo de Trabajo: Escaneo externo push-broom
• Parámetros Clave: Tiempo de exposición 200μs, velocidad de movimiento del motor 30 mm/s
• Muestra: Muestras de cuero que contienen defectos de fuga de pegamento
• Objetivo de Detección: Extraer y distinguir las características espectrales y colorimétricas de las áreas de defectos y las áreas normales, y completar la localización y presentación visual de los defectos.

II. Proceso de Detección y Procesamiento de Datos

1.Adquisición de Datos: Escaneo de toda la superficie del cuero en modo push-broom, recopilando simultáneamente datos espectrales de banda completa y parámetros colorimétricos como L, a, b, X, Y, Z para cada píxel. Las curvas de reflectancia se generan en tiempo real, formando un conjunto de datos integrado de "espacial + espectral".

2.Preprocesamiento y Análisis de Datos: Realización de calibración y reducción de ruido en los datos brutos, centrándose en comparar la morfología de las curvas de reflectancia entre las áreas de defectos y las áreas normales, cuantificando las diferencias en los parámetros colorimétricos, extrayendo características ópticas que se pueden utilizar para distinguir los defectos y estableciendo una base de identificación estable.

III. Efectos de Aplicación y Rendimiento Medido

1.Diferencias Claras en las Características Espectrales: Dentro de la banda de 400–1000 nm, las curvas de reflectancia del área de fuga de pegamento y el área normal muestran diferencias de forma de onda cuantificables en valores pico, pendientes y posiciones de longitud de onda características, lo que proporciona una base objetiva para la determinación de defectos.

2.Buena Discriminación de Parámetros Colorimétricos: Tomando las condiciones de observación estándar D65/10° como ejemplo, existen diferencias significativas en los valores L, a, b y otros entre el área de fuga de pegamento y el área normal, lo que permite una rápida discriminación de defectos a través de umbrales numéricos.

3.Localización Precisa y Trazable de Defectos: Combinando imágenes espaciales con características espectrales, se puede bloquear con precisión el rango de distribución y los límites de los defectos. Se generan resultados de detección visual y datos cuantificados, lo que hace que el proceso de detección sea reproducible y los resultados trazables, lo que facilita el control de calidad y la optimización de procesos.