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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.

En el ámbito de la ciencia de la construcción, garantizar la calidad y la seguridad de los edificios es siempre el foco y la preocupación central de la investigación.Con el continuo desarrollo de la industria de la construcción y las crecientes exigencias de las personas sobre el medio ambienteLos métodos tradicionales de inspección para los defectos de la superficie de la construcción,como la observación artificial a simple vista y herramientas de medición simples, a menudo tienen muchas limitaciones, como una fuerte subjetividad, baja eficiencia de detección y dificultad para encontrar posibles defectos menores.El surgimiento de la tecnología de cámaras hiperspectrales ha traído una nueva oportunidad para la medición de defectos de la superficie de los edificiosLas cámaras hiperspectrales son capaces de obtener información sobre objetos en múltiples bandas espectrales estrechas y continuas, que no sólo pueden proporcionar imágenes espaciales de la superficie de la casa,Pero también revelan las diferencias en las características espectrales de los diferentes materialesEsta ventaja técnica única hace que tenga un gran potencial de aplicación en la detección, identificación y análisis de defectos de la superficie de la vivienda.El objetivo de este estudio es explorar en profundidad el principio de aplicación, método y efecto práctico de la cámara hiperespectral en la medición de defectos de la superficie de los edificios,para proporcionar nuevas ideas y apoyo técnico para la inspección y evaluación de la calidad en la industria de la construcción.   Tomemos el espectrómetro de alta imagen FS-23 con barrido de empuje incorporado en el espectro de color como ejemplo Principio de aplicaciónLas cámaras hiperspectrales trabajan capturando la luz reflejada o dispersa por un objeto objetivo y descomponéndola en datos espectrales de diferentes longitudes de onda.Estos datos espectral reflejan la composición del materialEn la medición de los defectos de la superficie del edificio, la cámara hiperespectral puede capturar los cambios espectrales causados por el envejecimiento, el daño, el deterioro de la estructura y otras características de la superficie.contaminación, etc., para lograr una identificación precisa de los defectos. Ventaja de la aplicación1Identificación de alta precisión: las cámaras hiperespectral pueden capturar diferencias espectrales sutiles, por lo que pueden identificar con alta precisión varios defectos en la superficie de la casa, como grietas,el derramamiento, la corrosión, etc. 2- medición sin contacto: la cámara hiperespectral adopta un método de medición sin contacto, que no causará daños secundarios a la superficie de la carcasa,y evitar el contacto directo del inspector con el entorno potencialmente peligroso. 3Rápido y eficiente: La cámara hiperespectral puede completar el escaneo y el análisis de datos de la superficie de una gran área de la casa en poco tiempo,que mejora en gran medida la eficiencia de medición. 4Análisis integral: Combinado con la información espectral y la información espacial, la cámara hiperespectral puede realizar un análisis integral de los defectos en la superficie de la casa.incluido el tipo, localización y gravedad de los defectos, proporcionando un fuerte apoyo para los trabajos de reparación posteriores. Ejemplo de aplicaciónEn el campo de la detección de viviendas, las cámaras hiperespectrales pueden combinarse con otros métodos modernos de detección, como la detección acústica, la detección infrarroja, etc.para formar un sistema de detección integral. The spectral data obtained through the hyperspectral camera can be integrated with the data of other inspection means to evaluate the structural performance and safety condition of the house more comprehensively. Por ejemplo, al detectar el envejecimiento de la pintura exterior de la casa, la cámara hiperespectral puede capturar los cambios espectrales causados por el envejecimiento de la superficie de la pintura,combinado con el método de detección por infrarrojos para medir la distribución de temperatura de la superficie de pintura, que puede evaluar de forma exhaustiva el grado de envejecimiento de la pintura y los posibles riesgos para la seguridad.   Como se muestra a continuación En resumen, las cámaras hiperspectrales tienen ventajas de aplicación significativas y amplias perspectivas de aplicación en la medición de defectos de la superficie de los edificios.Con el continuo progreso de la tecnología y la reducción de los costes, se espera que las cámaras hiperespectral se utilicen y promuevan más ampliamente en el campo de la inspección de viviendas.

En la investigación y aplicación de silicatos de mineral, siempre nos enfrentamos a muchos desafíos.Cómo comprender los cambios de estructura y composición de los silicatos de mineral¿Cómo explorar y explotar recursos minerales de manera eficiente? Estas preguntas han desconcertado durante mucho tiempo a los geólogos y desarrolladores de recursos minerales.Estos problemas parecen dar lugar a nuevas soluciones.La tecnología hiperespectral puede capturar las características espectral únicas de los silicatos de mineral, y a través del análisis de estas características,Podemos realizar la identificación precisa de los silicatos de mineral, el análisis estructural y la exploración rápida de recursos minerales.es de gran importancia práctica explorar la aplicación del hiperespectro en silicatos de mineral para resolver estos problemas de larga data. 一、 Escenarios de aplicación 1- Identificación y clasificación de los silicatos de mineral:Identificación del tipo de mineral: los diferentes minerales de silicato de mineral tienen características espectrales únicas,La tecnología hiperespectral puede identificar con precisión los tipos de minerales silicatos contenidos en el mineral mediante el análisis de estas características.Por ejemplo, mediante la detección de información como la ubicación, la intensidad y la forma de los picos de absorción o reflexión en un rango de longitud de onda específico,Es posible distinguir entre diferentes tipos de minerales de filo siliciato como la caolinita., montmorillonita e ilita. Evaluación del grado del mineral: para los minerales que contienen múltiples componentes minerales,la hiperespectroscopia puede evaluar el grado general del mineral basado en las características espectrales de diferentes minerales y su contenido relativoEsto ayuda a determinar rápidamente el valor y la dirección de utilización del mineral durante la extracción y procesamiento del mineral. 2Análisis de la estructura del silicato de mineral y de la cristalinidad:Estudio estructural: la hiperespectroscopia puede detectar la información estructural de minerales silicatos de mineral.mediante el análisis de las características espectrales generadas por la vibración de iones metálicos y grupos hidroxilo (-OH) en minerales, es posible comprender la estructura cristalina de los minerales, la naturaleza de los enlaces químicos y la coordinación de los cationes.Es de gran importancia comprender mejor las propiedades físicas y químicas y el mecanismo de formación de los silicatos de mineral.. El análisis de la cristalinidad: la cristalinidad es un factor importante que afecta a las propiedades de los minerales silicatos.La tecnología hiperespectral puede juzgar la cristalinidad de los minerales según los cambios en sus características espectralesPor ejemplo, con el aumento de la cristalinidad, la intensidad,La anchura y la forma del pico de absorción espectral o pico de reflexión de algunos minerales en un rango de longitud de onda específico cambiarán regularmenteMediante el seguimiento y el análisis de estos cambios, se puede evaluar con precisión la cristalinidad de los silicatos de mineral. 3, cartografía geológica de las zonas mineras y exploración de recursos minerales:Mapeo geológico: Hyperspectrum puede realizar una exploración y análisis detallados de las condiciones geológicas de las zonas mineras y elaborar un mapeo geológico de alta precisión.Identificando las características espectrales de diferentes rocas y minerales, puede dividir con precisión las unidades geológicas, determinar los límites estratigráficos, identificar estructuras geológicas, etc.,y proporcionar datos básicos para la investigación geológica y la exploración de recursos minerales en las zonas mineras. Exploración de recursos minerales: en la exploración de recursos minerales, la tecnología hiperespectral puede escanear rápidamente una gran área de áreas mineras para detectar recursos minerales potenciales.Al analizar las características espectrales de los minerales de silicato, podemos encontrar la información mineralización oculta, determinar el rango de distribución y el grado de enriquecimiento de minerales,y proporcionar un fuerte apoyo a la exploración y el desarrollo de recursos minerales.   二、Aplicación práctica Instrumento utilizado: cámara hiperespectral FS-23 de espectro de colores Efecto del ensayo ConclusiónEn el caso de la luz halógena, la parte que contiene silicato será obviamente brillante.y la curva espectral tendrá picos característicos obvios (el ajuste del tiempo de exposición y la calibración del blanco son clave). 三、Perspectivas de desarrollo En el futuro, la resolución espectral, la resolución espacial y la relación señal-ruido de los instrumentos hiperespectral seguirán mejorando.La mayor resolución espectral permite capturar con mayor precisión las características espectral de los minerales silicatos de mineralPor ejemplo, el análisis de la estructura de las especies minerales y la identificación de las mismas con mayor precisión.para algunos minerales silicatos con estructuras cristalinas similares y pequeñas diferencias en las características espectrales, los instrumentos espectrales de alta resolución pueden distinguirlos mejor.La mejora de la resolución espacial permitirá a la tecnología hiperespectral analizar partículas de mineral más pequeñas o estructuras minerales y proporcionar información más detallada sobre la distribución mineral.En la actualidad, el estudio de la microestructura de los minerales y de la relación entre los minerales es de gran importancia.Los instrumentos hiperspectrales se desarrollarán gradualmente en la dirección de la miniaturización y la portabilidad.Esto facilitará la aplicación de la tecnología hiperespectral en la exploración geológica de campo, el monitoreo de sitios mineros y otros campos.Los geólogos pueden detectar y analizar directamente el mineral en el campo, obtener la composición mineral, la estructura y otra información del mineral a tiempo, y proporcionar un soporte de datos más oportuno y preciso para la exploración y el desarrollo de recursos minerales.

En el campo de la ingeniería eléctrica, el monitoreo de la condición de la unión de la línea de alto voltaje es siempre un eslabón importante para garantizar el funcionamiento seguro y estable del sistema de energía.El fenómeno de sobrecarga es un riesgo potencial en el funcionamiento de las uniones de líneas de alta tensión, lo que puede conducir al aumento de la temperatura, la resistencia, e incluso el fuego.La detección precisa y oportuna del fenómeno de pérdida de energía es de gran importancia para prevenir la ocurrencia de accidentes eléctricosEste estudio se centrará en el principio técnico, application method and practical effect of hyperspectral camera in photographing the high-voltage line joint with a view to providing useful reference for the development of the electric power industry. 一、 las características de las cámaras hiperespectrales Alta resolución: las cámaras hiperespectral son capaces de capturar imágenes de alta resolución, lo que ayuda a identificar con precisión las características detalladas de las uniones de líneas de alto voltaje en entornos complejos. Capacidad de análisis espectral: la cámara hiperespectral puede obtener la información espectral del objeto objetivo,que es de gran importancia para el análisis de la composición del material y la distribución de temperatura de la unión de alambre de alto voltaje. 二、 el principio de pérdida de detección La detección de lapso suele implicar el control de la temperatura, la resistencia y otros parámetros de la unión de la línea de alta tensión.pérdida del estado superconductor)Al analizar la información espectral de la articulación,la cámara hiperespectral puede deducir indirectamente el cambio de su temperatura y resistencia, para realizar la detección de lapso. 三、 la aplicación de la cámara hiperespectral en la detección de lapso Adquisición de imágenes: La cámara hiperespectral se utiliza para fotografiar la unión de alambre de alto voltaje y obtener la imagen espectral de la unión.Procesamiento de datos: Las imágenes espectrales recogidas se procesan y analizan, y se extraen parámetros clave como la temperatura y la resistencia de la articulación. En caso de fallo: de acuerdo con los parámetros extraídos, combinados con el valor umbral o modelo preestablecidos, se juzgará si la unión presenta un fenómeno de fallo. 四、 Precauciones y limitaciones Factores ambientales: Los factores ambientales como la luz, la temperatura, etc., pueden afectar el efecto de disparo de las cámaras hiperspectrales.es necesario prestar atención al control y corrección de los factores ambientales en el proceso de rodajeCapacidad de procesamiento de datos: La cantidad de datos capturados por las cámaras hiperspectrales es grande y se requiere una capacidad de procesamiento de datos fuerte.Es necesario configurar el equipo y el algoritmo de procesamiento de datos correspondientes en el proceso de solicitud.. 五、 Ejemplos de aplicación y efectos En aplicaciones prácticas, se han utilizado cámaras hiperespectral para monitorear el estado conjunto de las líneas de transmisión de alto voltaje.Tomando la imagen espectral de la articulación regularmente y analizando y procesando, la situación anormal de la unión puede ser detectada a tiempo, como aumento anormal de la temperatura, aumento de la resistencia, etc., para evitar la aparición de la falla.La cámara hiperespectral también puede proporcionar información como la composición del material y el grado de envejecimiento de la articulación, que proporciona una base científica para el mantenimiento y la sustitución de la articulación.Instrumento: Espectro de color con barrido de presión incorporado FS-23 espectrómetro de alta precisión. Equipo auxiliar: fuente de luz espectral constante - dispositivo de transmisión Fuente de luz: fuente de luz halógena lineal En resumen, la cámara hiperespectral tiene cierto potencial de aplicación y ventajas en la detección de uniones de líneas de alto voltaje.También es necesario prestar atención a las limitaciones y desafíos en términos de factores ambientales., las capacidades de procesamiento de datos y los problemas de costes.Las perspectivas de aplicación de la cámara hiperespectral en el campo de la inspección y el monitoreo de la energía serán más amplias.

Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología y el progreso de la sociedad, la verificación de la identidad personal y la verificación de la seguridad han atraído cada vez más atención.Como tecnología de identificación biométrica, el reconocimiento de huellas de palma se ha utilizado ampliamente en el campo de la verificación de la identidad y la verificación de la seguridad debido a su estabilidad y universalidad.Las técnicas tradicionales de reconocimiento de huellas de la palma de la mano generalmente solo utilizan imágenes de luz visiblePara resolver este problema, se ha desarrollado la tecnología de reconocimiento de imágenes de huellas de la palma adquirida por el equipo de imagen hiperespectral. Las imágenes hiperespectrales son imágenes tomadas a diferentes longitudes de onda.distribución de los vasos sanguíneos, textura de la piel, etc. Al fusionar imágenes de diferentes longitudes de onda, se puede mejorar la precisión y fiabilidad del reconocimiento de huellas de la palma. En el reconocimiento de fusión de huellas de palma de imágenes hiperespectrales, el primer problema a resolver es cómo obtener imágenes hiperespectrales de alta calidad.Las cámaras hiperspectrales tradicionales son caras y difíciles de popularizarPor lo tanto, cómo utilizar el equipo y la tecnología existentes para obtener imágenes hiperespectrales de alta calidad se ha convertido en el foco de la investigación.Uno de los métodos es obtener imágenes hiperespectral utilizando fuentes de luz de múltiples frecuencias y filtros ópticosOtro método es obtener imágenes hiperespectral utilizando dispositivos portátiles como teléfonos inteligentes. Después de obtener imágenes hiperespectrales de alta calidad, el siguiente problema a resolver es cómo extraer eficazmente las características de las huellas de la palma.Los métodos tradicionales de extracción de las huellas de la palma se basan principalmente en imágenes de luz visibleSin embargo, dado que las imágenes hiperespectrales contienen más información, es necesario desarrollar nuevos métodos de extracción de rasgos.Otro método es extraer las características de la huella de la palma usando información de múltiples longitudes de onda en imágenes hiperespectrales. En el campo del reconocimiento de huellas de palma, los algoritmos de clasificación comúnmente utilizados incluyen máquinas vectoriales de soporte, redes neuronales y árboles de decisión.Estos algoritmos tienen algunos problemas en el procesamiento de imágenes hiperespectralesPor lo tanto, es necesario desarrollar nuevos algoritmos de clasificación. Una forma es usar técnicas de aprendizaje profundo para clasificar.Otro método es utilizar información de múltiples longitudes de onda en imágenes hiperespectrales para la clasificación. La tecnología de reconocimiento de fusión de huellas de la palma de la mano de la imagen hiperespectral tiene una amplia perspectiva de aplicación.La tecnología de reconocimiento de fusión de huellas de la palma de la mano de las imágenes hiperespectrales se puede utilizar para la verificación de seguridad de las cuentas bancariasEn términos de seguridad pública, la tecnología de reconocimiento de fusión de huellas de la palma de la mano de las imágenes hiperespectrales puede utilizarse para investigaciones penales, gestión de la inmigración, etc.,y así sucesivamente En resumen, el reconocimiento de fusión de huellas de palma de imágenes hiperespectrales es una tecnología de reconocimiento biométrico con amplias perspectivas de aplicación.La precisión y fiabilidad del reconocimiento de huellas de palma pueden mejorarse mediante la obtención de imágenes hiperespectral de alta calidad, la extracción de las características de las huellas de la palma de la mano y la selección de algoritmos de clasificación adecuados.La tecnología de reconocimiento de fusión de huellas de palma de imágenes hiperespectrales desempeñará un papel cada vez más importante en el campo de la verificación de identidad y la verificación de seguridad.

Los productos de silicona se han utilizado ampliamente en la industria y la vida cotidiana debido a su excelente rendimiento y amplios campos de aplicación.El manejo del color es crucial., que afecta directamente a la calidad de los productos y a la competitividad del mercado.el espectrofotómetro proporciona un fuerte apoyo para la gestión del color de los productos de gel de sílice. El espectrofotómetro es un instrumento de medición del color basado en la tecnología espectral que puede medir con precisión el valor del color de la superficie de la muestra, incluido el brillo, la diferencia de color,croma y demás.Al comparar el color con la muestra estándar, se puede lograr un control y una gestión precisos del color.Este trabajo presenta la aplicación del espectrofotómetro en el manejo del color de los productos de gel de sílice. En el proceso de producción de productos de silicona, la gestión del color incluye principalmente dos aspectos: uno es la combinación de colores de las materias primas,y el otro es el monitoreo del color en el proceso de producciónEl espectrofotómetro juega un papel importante en ambos aspectos. En primer lugar, la combinación de colores de las materias primas es una parte importante de la gestión del color de los productos de silicona.Mediante la medición del color y el análisis del material de gel de sílice original por el espectrofotómetroAl mismo tiempo, se puede establecer una base de datos de colores para controlar con precisión las diferencias de color entre los diferentes lotes.Luego a través del software de coincidencia de colores para calcular la fórmula y el color objetivoEste método es muy preciso y garantiza que el color del producto terminado sea casi idéntico a los requisitos del diseño.El software de coincidencia de color con el espectro de colores se puede establecer de acuerdo con la demanda, obtener la fórmula del color objetivo deseado, y utilizar algoritmos científicos para calcular el color más cerca de la demanda, reduciendo así la desviación del color. En segundo lugar, el control del color en el proceso de producción es clave para garantizar la calidad de los productos de silicona.La medición en tiempo real de productos de gel de sílice en el proceso de producción a través del espectrofotómetro puede encontrar la desviación de color en el tiempo y ajustarlo, para garantizar la estabilidad y la consistencia del color del producto. Además, el espectrofotómetro también puede utilizarse para estudiar la relación entre el color y el rendimiento de los productos de silicona, proporcionando una referencia para la optimización del rendimiento del producto.Por ejemplo, se estudia el cambio de productos de silicona de diferentes colores bajo diferentes condiciones de temperatura y humedad para optimizar el rendimiento del producto. En resumen, el espectrofotómetro desempeña un papel importante en la gestión del color de los productos de silicona y proporciona un fuerte apoyo para el control preciso del color en el proceso de producción.Mediante la aplicación de un espectrofotómetro, se puede mejorar la calidad de los productos de silicona, reducir los costes de producción y mejorar la competitividad del mercado.con el continuo progreso de la ciencia y la tecnología y la continua expansión de los campos de aplicación, el espectrofotómetro tendrá más posibilidades de aplicación en el manejo del color de los productos de silicona. Hangzhou Colar Spectrum Technolcgy Co., Ltd. está comprometida con la investigación, producción y ventas de instrumentos de inspección óptica como el medidor de diferencia de color, el medidor de diferencia de color de banco,Espectrofotómetro, medidor de diferencia de color, medidor de niebla de mano, medidor de niebla de transmitancia, medidor de brillo, software de coincidencia de colores, cámara hiperespectral, etc. Enfoque en pintura, plástico, textiles, tinta de pintura, vidrio, solución,Revestimiento metálico, anodizing, pulverización, piezas de automóvil y otras industrias detección de color, nuestra producción de medidor de diferencia de color, medidor de diferencia de color de mano,medidor de diferencia de color de escritorio puede cumplir con todo tipo de sustancias diferencia de colorLos fabricantes de instrumentos de diferencia de color del espectro de color le invitan a consultar cualquier problema de color.

Como una de las artesanías tradicionales chinas, la porcelana es amada por la gente por su textura y color únicos.La diferencia de color es uno de los indicadores importantes para medir la calidad de la porcelana, por lo que es muy importante detectar la diferencia de color de la porcelana. color medidor es un instrumento utilizado para detectar el color, ampliamente utilizado en diversos campos, incluyendo la detección de la diferencia de color de la porcelana.Este artículo responderá la razón de la diferencia de color de la porcelana en detalle, e introducirá cómo detectar la diferencia de color de la porcelana. En primer lugar, la razón de la diferencia de color de la porcelana 1. Diferencia de esmaltadoEl esmaltado es una capa transparente o translúcida de vidrio delgada cubierta en la superficie de la porcelana, y su composición y grosor afectan directamente el color de la porcelana.Diferentes lotes o materiales de esmalte pueden producir diferencias de color. 2Proceso de disparoEl proceso de cocción de la porcelana también afecta su color. Diferentes hornos, temperaturas de cocción, tiempos de cocción, etc., pueden causar diferencias de color en la porcelana. 3Condiciones de iluminación El color de la porcelana se ve afectado por las condiciones de iluminación. Diferentes colores y intensidades de luz harán que la porcelana muestre diferentes efectos de color. 4Ángulo de visión y error visualEl ángulo de visión y los errores visuales también pueden causar diferencias de color en la porcelana.la percepción del color por el ojo humano también causará errores debido a la fatiga, las emociones y otros factores. En segundo lugar, el colorímetro detección de porcelana método de diferencia de color Un medidor de color es un instrumento basado en principios ópticos que mide el color de la superficie de un objeto para reflejar su verdadero color.Aquí están los pasos para usar un medidor de color para detectar la diferencia de color en la porcelana: 1Elige el colorímetro adecuado.Escoge el colorímetro adecuado de acuerdo con tus necesidades, tales como espectrofotómetro, colorímetro, etc. Estos instrumentos pueden medir la intensidad del rojo, verde,y colores azules en la superficie de un objeto para producir datos de color. 2Establezca una fuente de luz blanca estándarLa fuente de luz blanca estándar es la base de la medición del color.para garantizar que el color medido coincide con el color estándar. 3Calibra el medidor de color.El colorímetro debe calibrarse antes de realizar la medición del color, lo que garantiza la precisión del colorímetro y reduce los errores de medición. 4- Mide el color de la porcelana.El puerto de ensayo del instrumento se ajusta a la zona en la que debe identificarse la diferencia de color para garantizar que el color de la zona sea de un color sólido.y el área es mayor que el tamaño del puerto de ensayo del instrumento para la medición. 5. Comparar con la plantilla estándarLos datos de color medidos se comparan con la plantilla estándar para determinar si hay una diferencia de color.puede evaluarse según el grado de diferencia de color. Conclusión En resumen, las razones de la diferencia de color de la porcelana incluyen principalmente las diferencias de esmaltado, los procesos de cocción, las condiciones de iluminación, los ángulos de visión y los errores visuales.El uso del medidor de color para detectar la diferencia de color de la porcelana puede mejorar el control y la evaluación de la calidad de la porcelana. Seleccionando el medidor de color apropiado, configurando la fuente de luz blanca estándar, calibrando el medidor de color, midiendo el color de la porcelana y comparándolo con la muestra estándar,la diferencia de color de la porcelana se puede detectar con precisiónEsto es de gran importancia para la apreciación diaria de la porcelana, la evaluación de la calidad de la colección y el control del proceso de producción.   Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., Ltd. se dedica a la investigación, producción y venta de instrumentos de inspección óptica como el medidor de diferencia de color, el medidor de diferencia de color de banco,Espectrofotómetro, medidor de diferencia de color, medidor de niebla de mano, medidor de niebla de transmitancia, medidor de brillo, software de coincidencia de colores, cámara hiperespectral, etc. Enfoque en pintura, plástico, textiles, tinta de pintura, vidrio, solución,Revestimiento metálico, anodizing, pulverización, piezas de automóviles y otras industrias detección de color, nuestra producción de medidor de diferencia de color, medidor de diferencia de color de mano,medidor de diferencia de color de escritorio puede cumplir con todo tipo de sustancias diferencia de colorLos fabricantes de instrumentos de diferencia de color del espectro de color le invitan a consultar cualquier problema de color.

En este estudio, se aplicó una cámara hiperespectral de 400-1000 nm, y FS13, 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). El castaño es una de las nueces comestibles de China, de alta calidad y bajo precio, rica en nutrientes, la producción anual ocupa el primer lugar en el mundo.Schizorhynchus es uno de los índices importantes para evaluar la calidad externa del castañoSchizorhynchus es una especie de castaño cuya cáscara se agrieta en condiciones naturales de producción o se daña por fuerzas externas como daños mecánicos.La pulpa expuesta del castaño puede provocar fácilmente una serie de problemas de seguridad alimentariaEn la actualidad, la castaña de boca dividida adopta principalmente la clasificación manual, que es subjetiva y tiene una alta tasa de error de clasificación.El estudio de un método eficaz y aplicable para la detección de la castaña de boca abierta puede sentar las bases para la detección y clasificación rápidas y no destructivas de la castaña.En vista de los métodos de identificación de las castañas defectuosas, el grupo de investigación ha realizado algunas investigaciones en las primeras etapas,pero no existe ningún informe sobre los métodos de identificación de los defectos de la boca agrietada en castañas defectuosasLa tecnología de espectroscopia de infrarrojos cercanos permite detectar de forma rápida, no destructiva y eficaz la información interna sobre la calidad de los productos agrícolas.La tecnología de visión artificial puede reflejar bien las características externas de los productos agrícolas, se han utilizado ampliamente en la detección de la calidad de los productos agrícolas, pero ambos no pueden cumplir con los requisitos de detección de la calidad interna y externa de los productos agrícolas.Con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología y el rápido desarrollo de la tecnología informáticaLa tecnología de detección de imágenes hiperespectral, que integra espectro e imagen, ha recibido cada vez más atención de los investigadores en el campo de los ensayos no destructivos de los productos agrícolas.Las imágenes hiperespectrales pueden registrar abundante información sobre la calidad de los productos agrícolas y pueden utilizarse para detectar la calidad interna y externa de los productos agrícolasLos expertos en el país y en el extranjero han aplicado la tecnología de imágenes hiperespectral a pruebas no destructivas de frutas, verduras, té y carne y han obtenido buenos resultados.No existe ningún estudio sobre la detección de la castaña de boca abierta por tecnología de imagen hiperespectralEn este trabajo, se utiliza la tecnología de imagen hiperespectral para identificar el castaño de boca dividida, extraer y analizar las curvas espectrales del castaño de boca dividida y el castaño calificado,seleccionar la longitud de onda característica, adoptar el algoritmo de relación de banda, extraer la imagen cooperativa a través del filtrado de textura y combinarla con una serie de morfologías matemáticas para completar la identificación del castaño de boca dividida,que puede proporcionar una nueva idea para la detección en línea de castaño de boca abierta. En este artículo, se utilizó tecnología de imagen hiperespectral para identificar la castaña de boca dividida. 1) Las longitudes de onda características (477 nm, 769 nm y 923 nm) se seleccionaron mediante análisis de componentes principales,y la imagen de relación de banda obtenida por diferentes combinaciones de las longitudes de onda características y la imagen de banda única a la longitud de onda característica se analizaron y compararon, lo que indica que la banda de 769 mm/923 nm podría reflejar mejor la región de la boquilla dividida que la imagen, y era más propicio para la extracción de características de la boquilla dividida. 2) Se analizó la imagen de relación de banda de 769nm/923nm, se extrajo la imagen basada en el filtrado de textura colaborativo,y la región de destino se extrajo combinando la segmentación de umbral y la morfología matemáticaLa tasa de reconocimiento correcto del pico agrietado fue del 94,3%, la tasa de reconocimiento del castaño calificado fue del 96,8% y la tasa de reconocimiento general alcanzó el 95,5%.El filtro basado en el sistema de detección de imagen hiperespectral de tipo filtro está diseñado para realizar el, detección rápida y no destructiva de la castaña de boca abierta.