CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Şirket Haberleri

Portakal kabuğunun iyi bir ekonomik değeri ve tıbbi değeri vardır, ancak piyasadaki sahte ve düşük kaliteli fenomen ciddi.El tespit yöntemlerinin doğruluğu ve verimliliği düşükBu makalede, portakal kabuğunun yaşlanma yılı için hızlı ve yıkıcı olmayan bir tanımlama yöntemi oluşturmak için derin öğrenme yöntemiyle birleştirilen hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı.一Malzemeler ve yöntemler Satın alınan portakal kabuğu örnekleri, yaşlanma yıllarına göre 1 yıl, 5 yıl, 10 yıl ve 15 yıla ayrıldı.Şekil 1'de gösterildiği gibi, her yıl için 120 portakal kabuğu örneği toplandı.ve toplam 480 portakal kabuğu örneği toplandı.Her yılın portakal kabuğu numuneleri rastgele olarak 7 oranında bölündü:3, 84 numune eğitim setine ve 36 numune test setine girdi. Bu makalede, 900-1700nm hiperspektral bir kamera kullanılır ve Renk Spektrumu Teknolojisi (Zhejiang) Co., LTD'nin bir ürünü olan FS-15, ilgili araştırma için kullanılabilir.Kısa dalga yakın kızılötesi hiperspektral kamera, 200FPS'e kadar tam spektrumun edinme hızı, bileşik tanımlama, madde tanımlama, makine görme, tarımsal ürün kalitesi,ekran algılama ve diğer alanlar. 二Sonuçlar ve analiz Farklı yıllarda portakal kabuğu örneklerinin spektral eğrilikleri Şekil 3'te gösterilmiştir.Şekil 3'te gösterilen orijinal spektral eğriler açıkça 1200m ve 1450nm yakınlarında emilim zirvelerinin olduğunu bulabilir.1200nm'de emilim zirvesi esas olarak bağ çiftlerinin spektral emilimiyle ve 1450nm'de emilim zirvesi esas olarak suyun spektral emilimiyle neden olur.Tüm örneklerin NIR spektrumlarının bantları sıkı bir şekilde örtüştü., genel eğilim neredeyse aynıydı ve emilim zirvesi neredeyse aynı konumdaydı, belirgin bir fark yoktu.Çıplak gözle dört çeşit portakal kabuğu örneğini ayırt etmek zordu.. 三Spektral ön işleme yöntemi Portakal kabuğunun hiperspektral verilerinin önceden işlenmesi, görüntü segmentasyonu, spektrum ortalaması ve spektrum önceden işleme olmak üzere birkaç adımı içerir.Farklı yıllarda portakal kabuğu numunelerinin orijinal ortalama spektrumları ve SG + D1 önceden işlenmesinden sonra ortalama spektral eğriler Şekil 4'te gösterilmiştir.Şekil 4 (a) ve Şekil 4 (b) 'den görülebilir ki, SG + D1 kombinasyonlu ön işleme yöntemi, spektral başlangıç çizgisi hareketinin etkisini etkili bir şekilde ortadan kaldırabilir ve spektral eğriyi pürüzsüzleştirebilir.Böylece portakal kabuğu yılının doğruluğunu arttırır. Portakal kabuğu yılının hiperspektral kamera ile hızlı bir şekilde tespit edilmesi Çin tıbbı endüstrisinde geniş bir uygulama olasılığına sahiptir.Çin ilaç üreticilerine ve satıcılarına portakal kabuğunun kalitesini ve yılını doğru bir şekilde kontrol etmelerine yardımcı olabilir., ve yılın yanlış değerlendirmesinden kaynaklanan ekonomik kayıp ve itibar risklerinden kaçınmak.ilgili departmanlar piyasadaki portakal kabuğu ürünlerinden hızlı örnekleme yapmak için teknolojiyi kullanabilirler.Ayrıca, teknolojinin sürekli iyileştirilmesi ve yaygınlaştırılması ile,Ayrıca portakal kabuğunun bilimsel araştırmasına ve kalite değerlendirmesine güçlü bir destek sağlayacaktır., ve portakal kabuğu endüstrisinin daha standart, standart ve bilimsel bir yönde gelişmesini teşvik etmek.

Süt beslenmesinin değerlendirilmesinde protein içeriği, sütün insanların günlük yaşamında protein emiliminin temel bir kaynağı olduğunu gösteren en önemli göstergedir.Tüketicilerin sağlığı ve süt endüstrisinin gelişimi sütün kalitesiyle yakından ilişkilidir.Bu nedenle süt protein içeriğinin tespiti çok önemli bir bağlantıdır.Geleneksel tespit yöntemleri uzun zaman alır, çok fazla insan kaynağı harcar ve çevresel bozulmaya yol açar..Bu nedenle, süt protein içeriğini tespit etmek için daha hızlı ve daha doğru bir yöntem bulmak çok önemlidir.Bu makale, süt protein içeriğini nicel olarak değerlendirmek için hiperspektral görüntüleme teknolojisi ile birleştirilen makine öğrenimini kullanıyor., piyasada süt protein içeriğinin tespit edilmesi için uygulanabilir bir sistem sunmaktadır.   一、Deneysel malzemeler Mengniu, New Hope, Yili ve Guangming gibi yedi farklı saf süt markasını satın aldık ve onları buzdolabına koyduk. 二、Deneysel ekipman Bu makalede, 400-1000nm hiperspektral bir kamera kullanılmıştır. Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD'nin bir ürünü olan FS13, ilgili araştırmalar için kullanılabilir.Dalga boyu çözünürlüğü 2'den daha iyi..5nm ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.ve en fazla bant seçimi sonrası 3300Hz (çok bölge bant seçimini destekle). 三Deneysel ayarlama yöntemi Süt örneklerinin hiperspektral görüntüleri hiperspektral spektrometre kullanarak toplandı.Ve sonra ENVI5'ten net bir görüntü seçildi..3Toplanan spektral görüntünün çözünürlüğü 777x1004 pikseldir. Hiperspektral görüntülemenin maruziyet süresi 10ms, piksel karıştırma süreleri 6, çözünürlük 4.8nm,Ortalama aralık 0 idi..8nm, dikey mesafe 30cm idi ve elde etme koşulları oda sıcaklığıydı (23 ~ 25 ° C). Görüntüleme spektrometresi ve tarama başı çekim sırasında birlikte kurulur,ve sütün ortalama spektral verileri, ENVI yazılımı kullanılarak hiperspektral görüntüden elde edilir.. " 四、 Hiperspektral verilerin çıkarılması ve önceden işlenmesi Hiperspektral görüntülerden hiperspektral yansıma verilerini çıkarmak geleneksel makine öğrenimi modelleme temelini oluşturur.Örneklerin spektral yansıma verileri, ilgi alanındaki tüm piksellerin ortalama spektral yansımını (ROD) çıkararak elde edilir.Bu makalede, süt örneğinin düzeltilmiş hiperspektral görüntüsünü açmak için ENVI yazılımı kullanıldı.ve her hiperspektral görüntünün merkezinin yakınında piksel ROI olarak seçildi dikdörtgen aracı ile. Toplam 30 ROI ve 7 hiperspektral görüntü seçildi ve 210 ROI seçildi. ROI'deki tüm piksellerin ortalama spektral yansıma özelliği numunenin spektral verileri olarak hesaplandı.Toplam 210 spektral veri. Spektral veriler ASCI formatında kaydedilir. Aşağıdaki resimde ROI çıkarma süreci gösterilmektedir. Bu makalede, süt protein içeriğinin tahmininin doğruluğunu artırmak için süt protein içeriğini tahmin etmek için makine öğrenimi ile birleştirilen hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı.Hiperspektral görüntüleme sistemi inşa edildi., piyasadaki 7 süt markasının hiperspektral görüntüleri toplandı, spektral veriler ENVI yazılımı ile çıkarıldı, süt hiperspektral veri kümesi oluşturuldu,Ve 210 hiperspektral veriler son olarak çıkarıldı.. Hiperspektral görüntüleme teknolojisi, bu aşamada bazı zorluklar olmasına rağmen, süt protein içeriğinin tespiti alanında büyük potansiyel göstermiştir.Ancak disiplinlerarası teknoloji yeniliğinin entegre edilmesiyle, geleneksel süt algılama modunda aşamalı bir devrim yapacak.Hiperspektral görüntüleme süt ürünlerinin kalite kontrolü için vazgeçilmez ve güçlü bir araç haline gelecek, süt endüstrisinin ekonomik ve sosyal faydalarını artırmaya yardımcı olur ve tüketicilerin yüksek kaliteli süt ürünlerine artan talebini karşılar.

Yaşam standartlarının iyileşmesiyle birlikte, insanların lotus tohumlarının tadı ve beslenmesi için daha yüksek ve daha yüksek gereksinimleri var.amiloz içeriği lotus tohumunun kalitesini ve tadını doğrudan etkilerLotus tohumlarının amiloz içeriği farklı çeşitlerde büyük ölçüde değişir, bu nedenle lotus tohumlarının amiloz içeriğinin belirlenmesi daha sonraki işleme için büyük önem taşır.Geleneksel amiloz tespiti genellikle iyot kolorimetrisini kullanır, iyot afinitesi titrasyonu ve çapraz enfeksiyon yöntemi, bu yöntemler zaman alıcı ve zahmetli ve deneysel koşullara kolayca etkilenir! Hiperspektral görüntüleme teknolojisi, zengin bir spektrum ve görüntü bilgisi elde edebilen yıkıcı olmayan bir test teknolojisidir.Zaman kazandırmanın avantajları var.Bu makalede, taze lotus amilozu tespit etmek için hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı. 一Malzemeler ve yöntemler   1.1 Test malzemeleri Örnekler Fujian eyaletindendi ve Xuanlian, Guangchanglian, Jianxuan 36, Mantianxing, Space lotus ve Xianglian çeşitleri seçildi.taze lotus tohumları sıvı nitrojen içinde depolanmış ve laboratuvara taşınmıştır., 12 saat boyunca 4 ° C' de soğutuldu. 1.2 Hiperspektral görüntü alımı ve düzeltmesi Hiperspektral görüntüleme sisteminin ana bileşenleri arasında hiperspektral görüntüleyici, ışık kaynağı, sahne, kara kutu ve hiperspektral veri edinme yazılımı bulunur.Tüm sistem renk spektrumu hiperspektral kamera FS-13 kullanabilir, 400nm ~ 1000nm spektral aralığı toplayabilir ve spektral çözünürlük 2.5nm'dir. Hiperspektral görüntüleme sistemi Şekil 1'de gösterilmiştir.Yük platformunun hareket hızı 3'e ayarlandı..5mm/s ve pozlama süresi 30ms. Lens hareket eden platformdan 40cm uzakta ve düz aşağı.Sistemin siyah beyaz düzeltme için spektrometre kamerasının odak uzaklığını ayarlayın. 1.3 Veri İşleme Analiz yazılımı, lotus tohumlarının spektral görüntüsünden ilgi alanının ortalama spektrumunu (ROI) çıkarmak için kullanıldı.Gürültü ve dış ışığın etkisini ortadan kaldırmak için, ilk türev, ikinci türev, SG düzeltme, çoklu saçılma düzeltmesi (MSC) standart normal değişken dönüşümü gibi ön işleme yöntemlerinin modelleme etkisi karşılaştırıldı.ve en iyi ön işleme yöntemi seçildi. 二Sonuçlar ve analiz   2.1 İlgilenen bölgenin ortalama spektrumu Bu makalede, tek bir numunenin ilgi alanındaki her bir pikselin spektral eğrisi, daha sonra işlenmek için kullanılır.Baş ve kuyruk gürültüsünü kaldırdıktan sonra ortalama spektral diyagram (400nm~971nm) Şekil 2'de gösterilmiştir.Şekilden, farklı numunelerin spektral değerlerinin değişim eğiliminin tutarlı olduğunu görüyoruz.Su bandındaki değişimden kaynaklanabilir.Bantın 500nm ile 920nm arasında nispeten açık bir emilimi vardır.Amiloz molekülündeki C-H grubunun O-H ikincil frekans ikili ve O-H birincil frekans ikili. 2.2 Lotus tohumlarının amiloz içeriği Amiloz içeriğinin SPXY yöntemiyle bölünmüş düzeltilen ve tahmin edilen toplamının sonuçları Tablo 1'de gösterilmiştir.Tablodan, taze lotus tohumlarının amiloz içeriğinin büyük ölçüde farklılık gösterdiğini görebiliriz.Düzeltilmiş lotus tohumlarının amiloz içeriğinin maksimum değeri 227.90 mg/g, asgari değeri 100.82 mg/g ve standart sapma 44.73 mg/g'dir.Tahmin edilen numunenin amiloz içeriği, düzeltilmiş numune aralığındadır., bu yüzden örnekleme bölümü makuldür. 三Sonuçlar Bu makalede, amiloz içeriğini hızlı bir şekilde tespit etmek için hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı.Sonuçlar, modelleme etkisinin ilk türev ve çoklu saçılma düzeltmesi MSC'yi kullandıktan sonra en iyi olduğunu göstermektedir.Daha sonra SPA 9 özellik bandı çıkarmak için kullanıldı. PLSR tahmin modelinin düzeltilmiş kümesi korelasyon katsayısı (R) 0 idi.835, düzeltilen toplam kök ortalama karesi hata (RMSEC) 1 idi.802, öngörülen set korelasyon katsayısı (R) 0 idi.856, ve öngörülen toplam kök ortalama kare hatası (RMSEP) 1 idi.752Nitelikli analiz hatası (RPD) 1 idi.944. RC yöntemiyle oluşturulan PLSR tahmin modelinin tahmin kümesinin korelasyon katsayısı (R). Tahmin kümesinin kök ortalama kare hatası (RMSEP) 1 idi.897Nitelikli analiz hatası (RPD) 1 idi.761Bu çalışma, amiloz içeriği için çevrimiçi bir tespit cihazının daha fazla geliştirilmesi için bir düşünce sağladı ve iyi bir temel oluşturdu.

Önemli bir gelir mahsulü olarak, balkabağı tohumunun canlılığı ortaya çıkma oranı, fidan büyüme potansiyeli ve ekimden sonraki nihai verimle doğrudan ilişkilidir.Çiçekleme testi gibi., zaman alıcı ve zahmetli ve modern tarımda hızlı ve büyük ölçekli tohum kalitesi tespit ihtiyaçlarını karşılayamaz.Hiperspektral görüntüleme teknolojisi spektroskopinin ve görüntülemenin avantajlarını birleştirir, ve aynı anda örneklerin spektral bilgisini ve mekansal bilgisini alabilir, bu da tohumların canlılığı yıkıcı olmayan test alanında büyük potansiyel gösterir. 一Deneysel malzemelerin hazırlanması Balkabağı tohumlarını 100 tohumdan oluşan 4 gruba ayırın ve onları Şekil 3-2'de gösterildiği gibi bir naylon ağ torbasına koyun.Özel prosedür şöyledir:: 3 grup örnek alınır, ilk grup örnek kurutma makinesine yerleştirilir, ikinci grup örnek 24 saat sonra kurutma makinesine yerleştirilir, üçüncü grup örnek 24 saat sonra kurutma makinesine yerleştirilir,ve 3 gün sonra 1 ila 3 günlük yaşlanma süresi olan tüm numuneleri alın (ilk grup 3 günlük yaşlanma süresi olan numunelerdir)2. grup 2 gün ve 3. grup 1 gün yaşlanmış numuneler içindir.Geriye kalan 4 grubun 1'i yaşlanma tedavisine maruz kalmadı ve yaşlanma grubu deneyi sırasında 3 gün oda sıcaklığında tutuldu.. 二、Hyperspektral veri alımı Farklı yaşlanma günleri olan tohumlar bir renk spektrumlu hiperspektral kamera ile toplandı ve tüm örnekler için 400-1000nm hiperspektral görüntüler alındı.Toplam 400 spektral eğri elde edildi.Şekilde gösterildiği gibi. Her gün büyümeyi gözlemleyin ve filizlenmesi için gereken suyun yeterli miktarda olmasını sağlamak için su dökün.Aşağıda balkabağı tohumlarının filizlenme öncesi test şeması verilmiştir.. Her tohumun canlılık seviyesine göre, her tohumun ortalama spektral verileri sınıflandırıldı ve her derecenin genel spektral eğrisi aşağıdaki resimde gösterildi. 三Spektral veri işleme Orijinal hiperspektral görüntü gürültüye ve eşit olmayan aydınlatmaya duyarlıdır.ve aydınlatma farkı standart beyaz tahtanın yansıtıcılık düzeltmesi temelinde ortadan kaldırılırİlgi alanı (ROI), daha sonraki özellik ekstraksiyonunun doğruluğunu sağlamak için tohum embriyo ve endosperm üzerine odaklanarak düzeltilmiş görüntüden çıkarılır.Ana bileşen analizi (PCA) gibi boyut azaltma yöntemleri, başlangıçta verileri sıkıştırmak için kullanılır, kilit bilgileri saklar ve hesaplamaları azaltır. 四、Konuşma ve Perspektifler Bu çalışmada, hiperspektral görüntüleme teknolojisine dayalı bir balkabağı tohumunun canlılığı tespit modeli, hızlı,yıkıcı olmayan ve yüksek hassasiyetli canlılık tanımlaması, balkabağı tohum endüstrisinin kalite kontrolü için verimli bir teknik çözüm sağlayabilir.ve multimodal veriler (örneğin floresans spektrumu gibi), termal görüntüleme vb.) karmaşık ortamlarda algılama doğruluğunu daha da iyileştirmek için entegre edilebilir.Akıllı tarımda tohum kalitesinin gerçek zamanlı kontrolüne ve doğru taramasına yardımcı olmak için tohum canlılığı için çevrimiçi bir izleme sistemi inşa edilebilir.

Çay kurdu, çay bahçelerindeki yaygın zararlılardan biridir ve çayın verimini ve kalitesini ciddi şekilde etkiler.Çay inç solucanının hasar derecesini izlemek için geleneksel yöntem çoğunlukla manuel araştırmaya dayanır., düşük verimlilik, güçlü öznellik ve büyük alanda gerçek zamanlı izleme gerçekleştirilmesi zor gibi bazı sorunlara sahiptir.Hiperspektral uzaktan algılama teknolojisi yüksek spektral çözünürlük ve zengin spektral bilginin özelliklerine sahiptir, çay inç solucanının zarar derecesini hızlı ve doğru bir şekilde izlemek için yeni bir yol sağlar. 一、 Çevre koşulları Çay gölgesinin spektral yansıması, rüzgar, bulut ve iyi güneş görünürlüğü olmayan güneşli bir günde saat 10:00 ile 14:00 arasında ölçüldü.ve FS13, Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD'nin bir ürünü, ilgili araştırmalar için kullanılabilir.ve hiperspektral kameranın algılama başı ile çay gölgesinin tepesinin arasındaki yükseklik yaklaşık 0 idi.5m. Gözlem aralığının çapı yaklaşık 0.22m idi. Deneysel hatayı azaltmak için ölçümler her numune alanında üç kez tekrarlandı.ve ortalama değer spektral yansıma değeri olarak alınmıştır.   二、 Veri işleme ve analizi 1Normal çay solucanları ile çay solucanları arasında yaprak yüzeyinin görünümünün karşılaştırılması.Bu deneyde, farklı derecelerde çay solucanları tarafından zarar gören bir dizi çay yaprağı araştırma konusu olarak toplandı ve spektral verileri,Yaprak alanı endeksi ve çay inç solucan sayısı sırasıyla çay hükümdarı mu başına toplandı.Böcek zararlılığı olmayan çay yaprakları ile çay solucanları tarafından zarar görenler arasındaki karşılaştırma Şekil 1'de gösterilmiştir: Yapraklar sağlamdı, yapraklar birbirine sıkışmıştı ve böceklerin zarar verdiği çayın yaprakları düzensiz şekillerde ısırılmıştı, dış renkleri koyu sarıya dönmüştü,Ve yaprakların yapısı da buna göre değişti.. 2Normal çay ve çay inç solucanları arasında yaprak alanı endeksi karşılaştırması. Şekil 2'den görüldüğü gibi, yaprak alanı endeksi, çay geometridinden kaynaklanan hasar derecesinden büyük ölçüde etkilendi.ve yaprak alanı endeksi ne kadar küçükse. 3Çay inç solucanlarının çay kanopisinin yansıma spektral özellikleri üzerindeki etkisi.Çay yaprakları üzerindeki böcek istilasının etkisi, renk, yapı, su içeriği,Yaprakların klorofil içeriği ve beslenme durumuBu fiziksel ve kimyasal özelliklerin değişimi, spektral yansıtma, geçirgenlik, emicilik,Kırmızı zirve ve dalga boyu konumu ve mavi zirve ve dalga boyu konumuBu nedenle, normal çay spektral özelliklerini ve ilgili bilgileri kavramak, çayın diğer hastalıklar ve zararlılar tarafından zarar görmesini incelemenin öncüsü ve temelidir. 三、Araştırmanın önemi ve perspektifi Araştırma önemi: Bu çalışma, çay inç solucanlarının zarar derecesinin hızlı ve doğru bir şekilde izlenmesi için yeni bir teknik araç sunar.Çay bahçelerinde çay inç solucanlarının oluşumunu zamanında kavramaya yardımcı olur, çay bahçelerinde hastalıkların ve zararlıların doğru önlenmesi ve kontrolü için bilimsel bir temel sağlar, pestisit kullanımını azaltır ve çayın verimini ve kalitesini artırır. Araştırma beklentileri: Gelecekteki çalışmalar hiperspektral uzaktan algılama modellerini daha da optimize edebilir ve modellerin doğruluğunu ve istikrarını artırabilir.UAV uzaktan algılama ile birleştirilebilir., uydu uzaktan algılama ve diğer teknolojiler daha geniş bir çay solucanı zarar derecesi izleme yelpazesi elde etmek için.çay solucanlarının zararları ile çay ağaçlarının fizyolojik ve ekolojik değişiklikleri arasındaki ilişki derinlemesine incelenebilir, ve hiperspektral uzaktan algılama izleme mekanizması daha derin bir seviyeden ortaya çıkarılabilir.

Ahşap nem içeriği ahşap kalitesinin önemli bir özelliğidir ve ahşap işleme, kullanıma ve depolamaya önemli bir etkisi vardır.Ağacın nem içeriğini ölçmek için ağırlama yöntemi ve direnç yöntemi gibi geleneksel yöntemlerin belirli bir doğruluğa sahip olmasına rağmen, kullanımı sıkıcı, uzun ölçüm süresi ve ahşap hasarı gibi bazı dezavantajları vardır.Ahşap nem içeriğini ölçmek için yıkıcı olmayan ve verimli bir yöntem. 一、hiperspektral kamera test prensibiHiperspektral kameralar, ahşap yüzeyinin spektral bilgilerini elde edebilir, bu da ahşapın farklı dalga boylarında yansıtıcılığını veya iletimini içerir.Ahşap nem içeriği spektral özelliklerini etkileyecektir., nem içeriği ahşap spektral bilgilerini analiz ederek çıkarılabilir. Özellikle ahşap spektral verileri hiperspektral görüntüleme teknolojisi ile toplanabilir,ve ahşap nem içeriği ile spektral bilgi arasındaki tahmin modeli ön işleme ile belirlenebilir.Ağaç nem içeriğinin hızlı testini gerçekleştirmek için, çıkarma ve modelleme özelliği. 二、Uygulama örnekleriEnstrüman: Renk spektrumu yerleşik itme süpürge FS-17 yakın kızılötesi yüksek spektrometreYardımcı ekipmanlar: Sürekli spektral ışık kaynağı - iç mekan modellemesi içinIşık kaynağı: doğrusal halogen ışık kaynağı Deney malzemeleri: Deney malzemeleri olarak farklı nem içeriğine sahip bir dizi ahşap örneği kullanılır.ve bu ahşap bloklar farklı nem içeriği durumları elde etmek için döngüsel olarak kurutulur. Verilerin elde edilmesi: Ahşap örneklerinin spektral görüntü elde edilmesi hiperspektral görüntüleme sistemi kullanılarak gerçekleştirildi.Işık değişikliklerinin spektral bilgilere etkisinin önlenmesi için aydınlatma koşullarının istikrarlı olmasını sağlamak gerekir.Aynı zamanda, daha doğru sonuçlar elde etmek için, ahşap örneğinin birden fazla yerinde spektral görüntü edinimi yapılabilir.ve ortalama değer son spektral veriler olarak alınır.. Verilerin işlenmesi: Toplanan spektrum verilerinin, gürültünün ortadan kaldırılması, spektrumun düzeltilmesi gibi ön işlenmesi.Daha sonra özellik seçimi algoritması modeli basitleştirmek ve tahmin doğruluğunu artırmak için ahşap nem içeriği ile ilgili karakteristik dalga boyunu çıkarmak için kullanılır. Modelleme: Alınan karakteristik dalga boyuna dayanarak, ahşap nem içeriği ile spektral bilgi arasındaki tahmin modeli oluşturuldu.Yaygın modelleme yöntemleri arasında Gauss süreç regresyonu (GPR) bulunur, kısmi en küçük kare regresyonu (PLSR) vb. Bu modeller, spektral bilgilerine dayanarak ahşap nem içeriğini hızlıca tahmin edebilir. Model doğrulanması: Kurulmuş model, öngörüsel performansını ve doğruluğunu değerlendirmek için bağımsız bir doğrulama seti kullanarak doğrulanır.Ortak değerlendirme endeksleri arasında korelasyon katsayısı (R2) ve kök orta kare hatası (RMSE) bulunur.. 三Uygulama avantajlarıHızlı test: Hiperspektral kamera, ahşap nem içeriğinin hızlı testini gerçekleştirmek için ahşap yüzeyinin spektral bilgisini kısa sürede alabilir. Yıkıcı olmayan test: Geleneksel test yöntemleriyle karşılaştırıldığında, hiperspektral görüntüleme teknolojisi ahşaba zarar vermez.Bu yüzden değerli ahşap veya bütünlüğünü korumak için gereken ahşap test etmek için daha uygundur.. Yüksek doğruluk: Hızlı bir tahmin modeli oluşturarak, hiperspektral kameralar ahşap nem içeriğinin yüksek hassasiyetle test edilmesini sağlayabilir.Ahşap işleme endüstrisinin sıkı kalite kontrol gereksinimlerini karşılayan. 四、Uygulama ihtimaliHiperspektral görüntüleme teknolojisinin sürekli gelişmesi ve iyileştirilmesiyle, ahşap nem içeriği testinde uygulanma olasılıkları daha geniş olacak.Daha yüksek hassasiyetli hiperspektral kameraların ortaya çıkmasını bekleyebiliriz., daha hızlı hız ve daha kolay işleme, ahşap işleme endüstrisinin kalite kontrolü ve akıllı üretim ihtiyaçlarını karşılamak için.Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojilerle birleştirilmiş, ahşap nem içeriği testinin doğruluğu ve zeka düzeyi daha da iyileştirilebilir. Özetle, hiperspektral kameralar ahşap nem içeriğini test etmekte önemli avantajlara sahiptir, ahşap işleme endüstrisi için verimli, doğru ve yıkıcı olmayan bir denetim yöntemi sağlar.

Bilimin ve teknolojinin hızlı gelişimi çağında, renk ölçümü ürün kalitesi kontrolünden, sanatsal yaratıcılıktan bilimsel araştırmaya kadar birçok alanda hayati bir konuma sahiptir.Gelişmiş bir optik cihaz olarak, hiperspektral kamera renk ölçümü için yeni, daha doğru ve kapsamlı bir çözüm getiriyor. 一Hiperspektral kameranın temel prensibi Hiperspektral kameraların çalışma prensibi, spektral bilgilerin ince bir şekilde yakalanmasına dayanır.Sadece kırmızı üç kanalın renk bilgisini kaydedebilir, yeşil ve mavi, hiperspektral kameralar spektrumu geniş bir spektrum aralığında görülebilir ışıktan yakın kızılötesiye kadar, genellikle yüzlerce veya daha fazla dar bantlara ayırabilir.Mesela, 400-1000nm spektral aralığı, 1nm veya daha küçük aralıklar gibi çok küçük aralıklarla bantlara ayırabilir.nesnenin farklı ışık dalga boylarına absorpsiyon ve iletim özellikleri farklıdırÖzel optik sistemi ve dedektörü ile hiperspektral kamera, her bir bantın ışık sinyalinin yoğunluğunu sırayla toplar.Böylece nesnenin spektral yansıma eğrisini inşa edebiliriz.Bu eğri, çeşitli dalga boylarında nesnelerin yansıtma gücünü ayrıntılı olarak kaydeder ve renk ölçümü için temel veri kaynağıdır.   二、 renk ölçümünün özel süreci (1) Kalibrasyon Kalibrasyon, renk ölçümü için hiperspektral bir kamera kullanmadan önce kritik bir adımdır.Kalibrasyonun amacı, kamera tarafından yakalanan spektral verilerle gerçek renk değerleri arasında doğru bir uyum oluşturmaktır.Bilinen spektral özelliklere sahip standart beyaz tahtalar genellikle kalibrasyon referansları olarak kullanılır.Hiperspektral kamera standart tahtanın fotoğraflarını çekiyor., her bantta optik sinyal yoğunluğunu kaydeder ve standart beyaz tahtanın bilinen spektral yansıma verilerine göre kameranın yanıt fonksiyonunu hesaplar.olası spektral sapmayı düzeltmek için, karanlık akım gürültüsü ve kameranın diğer hata faktörleri ve daha sonraki ölçüm verilerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.   (2) Resim koleksiyonu Kalibrasyon tamamlandıktan sonra hedef nesnenin görüntüsü elde edilebilir.Önceden ayarlanmış spektral bant aralığı ve çözünürlüğüne göre nesne bandı tarafından yansıtılan ışığın yoğunluk bilgisini bantlar halinde elde eder.Örneğin, bir görüntüdeki her piksel için, birden fazla spektrum bandında yansıtılan ışık verileri kaydedilir.o zaman her pikselin 200 eşleşen spektral yansıma değeri olacaktır.Birlikte, bu veriler üç boyutlu bir veri küpü oluşturur, burada iki boyutlu düzlem görüntünün mekansal konum bilgisini (x, y koordinatları) temsil eder.ve üçüncü boyut spektral bant bilgisini temsil eder (λ)Bu şekilde, hiperspektral kamera sadece nesnenin rengini ve görünümünü kaydetmekle kalmaz, aynı zamanda spektral özelliklerini de içerir.geleneksel kameralardan daha bol veri sağlayan.   (3) Veri işleme ve renk hesaplama Toplanan büyük spektral verilerin, nihai renk ölçüm sonuçlarını elde etmek için karmaşık veri işleme geçmesi gerekir.Spektral bozulmayı düzeltme ve diğer işlemler. Daha sonra, renk belirli bir renk modeli ve algoritma göre hesaplanır. Renk bilimi alanında, yaygın olarak kullanılan renk modelleri CIE XYZ, CIELAB vb.CIELAB renk modelini örnek alarak, insan gözünün renk algısı özelliklerine dayanan üç koordinat değeri olarak rengi temsil eder: L parlaklığı, a kırmızı-yeşil derece bileşenini temsil eder,ve b * sarı-mavi derece bileşenini temsil ederHiperspektral kamera tarafından toplanan spektral yansıma verilerini standart aydınlatma bedeninin (örneğin D65 standart ışık kaynağı) spektral güç dağılımıyla birleştirerek,ve renk eşleştirme fonksiyonuna göre entegrasyon, CIELAB renk alanındaki nesnenin koordinat değeri, nesnenin renk özelliğini doğru bir şekilde tanımlamak için hesaplanabilir.,Renk farkı aynı nesnenin farklı nesnelerinin veya farklı parçalarının renk koordinat değerlerini karşılaştırarak da hesaplanabilir.Renk değişikliğinin tutarlılığını veya derecesini değerlendirmek için kullanılan. 三、hiperspektral kamera renk ölçümünün avantajları (1) Yüksek hassasiyet ve yüksek çözünürlük Hiperspektral kameralar son derece yüksek spektral çözünürlük sağlar, bu da renk ölçümlerinde son derece ince renk farklılıklarını yakalamalarını sağlar.Bazı endüstrilerde çok yüksek renk doğruluğu gerektiren, yüksek kaliteli baskı, kozmetik üretimi gibi, insan gözünün tespit etmesi zor olan renk değişikliklerini doğru bir şekilde ayırt edebilir,ürün renginin tutarlılığını ve yüksek kalite standartlarını sağlamakYüksek hassasiyetli ölçüm sonuçları, ürünlerin kalite kontrol düzeyini iyileştirmeye ve renk sapması nedeniyle oluşan kusurlu ürün oranını azaltmaya yardımcı olur.   (2) Zengin spektral bilgi Renklerin tristimulus değeri bilgilerine ek olarak,Hiperspektral kamera tarafından elde edilen spektral yansıma eğrisi, ölçülen spektral aralığın tamamında nesne hakkında ayrıntılı bilgileri içerir.Bu, bazı özel malzemelerin veya nesnelerin renk analizi için benzersiz avantajlara sahiptir.kültürel kalıntıların yüzeyinde pigmentlerin spektral özelliklerini analiz ederekBu, restorasyon çalışmaları için önemli bir temel oluşturur.Besin içeriği ve bitkilerin hastalık ve böcek zararlıları bitkilerin yapraklarının spektral yansıtma gücündeki değişikliklere göre izlenebilir., çünkü farklı ışık dalga boylarının emilim ve yansıma özellikleri, bitkilerin farklı büyüme aşamalarında ve sağlık durumlarında değişecektir.   (3) Temassız ölçüm Hiperspektral kameraların ölçülen nesneyle doğrudan temas etmeleri gerekmez, bu da birçok durumda önemlidir.kültürel kalıntılar, biyolojik örnekler vb., temassız ölçüm nesneye zarar veya kirliliği önleyebilir. Aynı zamanda hızlı, büyük alan renk ölçümü de sağlayabilir,ölçüm verimliliğini artırmakÖrneğin, büyük ölçekli duvar resimlerinin renk tespitinde, tüm duvar resiminin renk bilgisi hızlı bir şekilde elde edilebilir.Koruma ve restorasyon çalışmaları için kapsamlı veri desteği sağlamak.   四Renk ölçümünde hiperspektral kamera deneysel test 1Deneyin amacıAşağıdaki numunenin laboratuvar değerini test edin. 2Deneysel test aletlerinin listesi Cihaz adı Model numarası Yapılandırma ayrıntıları Not: CHNSpec hiperspektral kamera. FS-13 Spektral aralığı: 400-1000nm;Spektral çözünürlük: 2.5nmSpektral bant: 1200       3. Deneysel içerik Yansıtıcılık eğrisi, 400-1000nm hiperspektral kameranın harici itme taraması algısı ile elde edildi.Deneysel ölçüm süreci aşağıdaki resimde gösterilmiştir: 4Sonuç. Müşterinin numunelerini çekmek için hiperspektral kamera FS-13 kullanıldı ve her numunenin laboratuvar değeri hiperspektral görüntü analiziyle elde edildi.Renk farkı ölçümünün yerine kullanılabilir., ve test istikrarı iyiydi, test örneğinin örnekleme pozisyonu esnekti ve otomatik algılama gerçekleştirmek için çok nokta ölçümü yapılabilirdi.

Bina bilimi alanında, binaların kalitesini ve güvenliğini sağlamak her zaman araştırmaların odak noktası ve temel kaygısıdır.İnşaat endüstrisinin sürekli gelişmesi ve insanların yaşam ortamına yönelik artan gereksinimleri ile birlikte, evin yüzey kusurlarının doğru tespiti ve değerlendirilmesi çok önemli hale geldi.Yapay çıplak göz gözlem ve basit ölçüm araçları gibi., sıklıkla güçlü öznellik, düşük algılama verimliliği ve potansiyel küçük kusurları bulmakta zorluk gibi birçok kısıtlamaya sahiptir.Hiperspektral kamera teknolojisinin ortaya çıkması, bina yüzey kusurlarının ölçülmesi için yeni bir fırsat getirdi.Hiperspektral kameralar, sadece evin yüzeyinin mekansal görüntülerini sunmakla kalmayıp, birçok dar ve sürekli spektral bantta nesneler hakkında bilgi edinebilirler.Aynı zamanda farklı malzemelerin spektral özelliklerindeki farklılıkları da ortaya çıkarıyor.Bu benzersiz teknik avantaj, konut yüzey kusurlarının tespit edilmesi, tanımlanması ve analiz edilmesi için büyük bir uygulama potansiyeline sahiptir.Bu çalışmanın amacı, uygulama ilkesini derinlemesine araştırmaktır., bina yüzey kusurlarının ölçümünde hiperspektral kameranın yöntemi ve pratik etkisiinşaat endüstrisinde kalite denetimi ve değerlendirmesi için yeni fikirler ve teknik destek sağlamak için.   Örnek olarak FS-23 görüntüleme yüksek spektrometreyi alın. Uygulama prensibiHiperspektral kameralar, bir hedef nesne tarafından yansıtılan veya dağıtılan ışığı yakalayarak ve farklı dalga boylarındaki spektral verilere ayırarak çalışır.Bu spektral veriler malzeme bileşimini yansıtıyor., yapı ve nesnenin yüzeyinin diğer özellikleri. bina yüzey kusurlarının ölçümünde, hiperspektral kamera yaşlanma, hasar,kirlilik, vb., kusurların doğru bir şekilde tespit edilmesi için. Uygulama avantajı1Yüksek hassasiyetli tanımlama: Hiperspektral kameralar ince spektral farklılıkları yakalayabilir, böylece çatlaklar gibi evin yüzeyinde çeşitli kusurları yüksek hassasiyetle tespit edebilirler.dökülme, korozyon vb. 2Temassız ölçüm: Hiperspektral kamera, evin yüzeyine ikincil hasara neden olmayacak bir temassız ölçüm yöntemi benimser.ve aynı zamanda potansiyel olarak tehlikeli ortamla teftişçinin doğrudan temasını önlemek. 3Hızlı ve verimli: Hiperspektral kamera, evin geniş bir alanının yüzeyinin taramasını ve veri analizini kısa sürede tamamlayabilir.ölçüm verimliliğini büyük ölçüde iyileştiren. 4Kapsamlı analiz: Spektral bilgi ve mekansal bilgi ile birleştirildiğinde, hiperspektral kamera evin yüzeyinde kusurların kapsamlı bir analizini gerçekleştirebilir.Tip dahil, kusurların yeri ve ciddiyeti, daha sonraki onarım çalışmalarına güçlü bir destek sağlar. Uygulama örneğiKonut algılama alanında, hiperspektral kameralar akustik algılama, kızılötesi algılama vb. gibi diğer modern algılama yöntemleriyle birleştirilebilir.kapsamlı bir tespit sistemi oluşturmak için. 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. Örneğin, evin dış boyasının yaşlanmasını tespit ederken, hiperspektral kamera boya yüzeyinin yaşlanmasından kaynaklanan spektral değişiklikleri yakalayabilir.boya yüzeyinin sıcaklık dağılımını ölçmek için kızılötesi algılama yöntemiyle birleştirilmiştir, boyaların yaşlanma derecesini ve potansiyel güvenlik tehlikelerini kapsamlı bir şekilde değerlendirebilir.   Aşağıda gösterildiği gibi Özetle, hiperspektral kameralar, bina yüzey kusurlarının ölçümünde önemli uygulama avantajlarına ve geniş uygulama umutlarına sahiptir.Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve maliyetin azalması ile, hiperspektral kameraların ev denetimi alanında daha yaygın bir şekilde kullanılması ve teşvik edilmesi bekleniyor.

Cevher silikatlarının araştırılmasında ve uygulanmasında, her zaman birçok zorlukla karşı karşıyayız.Cevher silikatlarının yapısını ve bileşim değişikliklerini nasıl anlayabiliriz?? Maden kaynaklarını nasıl verimli bir şekilde keşfedebilir ve geliştirebiliriz? Bu sorular jeologları ve maden kaynakları geliştiricileri uzun süredir şaşırtıyor.Bu sorunlar yeni çözümler getiriyor gibi görünüyor.Hiperspektral teknoloji, cevher silikatlarının eşsiz spektral özelliklerini yakalayabilir ve bu özelliklerin analiziyle,Cevher silikatlarının doğru tanımlanmasını sağlayabiliriz., yapısal analiz ve mineral kaynakların hızlı keşfi.Bu uzun süredir devam eden sorunları çözmek için cevher silikatlarında hiperspektrumun uygulanmasını araştırmak büyük pratik öneme sahiptir.. 一、 Uygulama Senaryoları 1Maden silikatlarının tanımlanması ve sınıflandırılması:Mineral türünün tanımlanması: Farklı cevher silikat minerallerinin benzersiz spektral özellikleri vardır.Hiperspektral teknoloji, bu özelliklerin analizi yoluyla cevherde bulunan silikat mineral türlerini doğru bir şekilde tanımlayabilir.Örneğin, belirli bir dalga boyu aralığında emilim veya yansıma zirvelerinin yeri, yoğunluğu ve şekli gibi bilgileri tespit ederek,Kaolinit gibi farklı filosilikat mineral türlerini ayırt etmek mümkündür.Montmorillonite ve illite. Cevher sınıfı değerlendirmesi: Çoklu mineral bileşenleri içeren cevherler için,Hiperspektroskopi, farklı minerallerin spektral özelliklerine ve göreceli içeriğine dayanarak cevherin genel derecesini değerlendirebilir.Bu, cevher madenciliği ve işleme sırasında cevherin değerini ve kullanım yönünü hızlı bir şekilde belirlemeye yardımcı olur. 2, cevher silikat yapısı ve kristallik analizi:Yapısal çalışma: Hiperspektroskopi, maden silikat minerallerinin yapısal bilgilerini tespit edebilir.Minerallerdeki metal iyonlarının ve hidroksil gruplarının (-OH) titreşiminden kaynaklanan spektral özellikleri analiz ederek, minerallerin kristal yapısını, kimyasal bağların doğasını ve katyonların koordinasyonunu anlamak mümkündür.Cevher silikatlarının fiziksel ve kimyasal özelliklerini ve oluşum mekanizmasını daha iyi anlamak büyük önem taşır.. Kristalinlik yargısı: Kristalinlik, silikat minerallerinin özelliklerini etkileyen önemli bir faktördür.Hiperspektral teknoloji, minerallerin kristalinliğini spektral özelliklerindeki değişikliklere göre değerlendirebilir.Örneğin, kristalinliğin artmasıyla, yoğunluk,belirli bir dalga boyu aralığında bazı minerallerin spektral emilim zirvesinin veya yansıma zirvesinin genişliği ve şekli düzenli olarak değişir.Bu değişiklikleri izleyerek ve analiz ederek, cevher silikatlarının kristalinliği doğru bir şekilde değerlendirilebilir. 3, madencilik bölgesi jeolojik haritalama ve maden kaynakları araştırması:Jeolojik haritalama: Hyperspectrum, madencilik alanlarının jeolojik koşullarının ayrıntılı bir şekilde keşfi ve analizini gerçekleştirebilir ve yüksek hassasiyetli jeolojik haritalama yapabilir.Farklı kayaların ve minerallerin spektral özelliklerini belirleyerek, geolojik birimleri doğru bir şekilde bölebilir, stratigrafik sınırları belirleyebilir, jeolojik yapıları tanımlayabilir vb.ve madencilik alanlarında jeolojik araştırma ve maden kaynakları araştırması için temel veriler sağlar. Maden kaynakları keşfi: Maden kaynakları keşfinde, hiperspektral teknoloji potansiyel maden kaynaklarını tespit etmek için büyük bir madencilik alanını hızla tarayabilir.Silikat minerallerinin spektral özelliklerini analiz ederek, gizli mineralizasyon bilgilerini bulabilir, dağıtım aralığını ve minerallerin zenginleşme derecesini belirleyebiliriz,ve maden kaynaklarının araştırılmasına ve geliştirilmesine güçlü bir destek sağlamak.   二Pratik uygulama Kullanılan araç: Renk spektrumlu FS-23 hiperspektral kamera Test etkisi SonuçlarSpektral eğrinin yansıtması açıktır. Halogen ışığı durumunda, silikat içeren parça açıkça parlak olacaktır.ve spektral eğrinin belirgin karakteristik zirveleri olacaktır (ekspozisyon süresinin ayarlanması ve beyaz kalibrasyonu önemlidir). 三、 Gelişme beklentileri Gelecekte, spektral çözünürlük, mekansal çözünürlük ve hiperspektral cihazların sinyal-gürültü oranı gelişmeye devam edecektir.Daha yüksek spektral çözünürlük, cevher silikat minerallerinin ince spektral özelliklerini daha hassas bir şekilde yakalamayı sağlar, maden türlerini daha doğru tanımlamaya ve yapılarını analiz etmeye yardımcı olur.benzer kristal yapıları ve spektral özelliklerinde küçük farklılıkları olan bazı silikat mineraller için, yüksek çözünürlüklü spektral aletler onları daha iyi ayırt edebilir.Uzamsal çözünürlüğün iyileştirilmesi, hiperspektral teknolojinin daha küçük cevher parçacıklarını veya mineral yapılarını analiz etmesini ve daha ayrıntılı mineral dağılım bilgisi sağlamasını sağlayacaktır., madenlerin mikrostrukturunun ve mineraller arasındaki ilişkinin incelenmesi için büyük önem taşımaktadır.Hiperspektral aletler miniatürleşme ve taşınabilirlik yönünde yavaş yavaş gelişecek.Bu, hiperspektral teknolojinin saha jeolojik araştırması, maden sitesinin izlenmesi ve diğer alanlarda daha uygun bir şekilde uygulanmasını sağlayacak.Jeologlar madeni doğrudan tespit edebilir ve analiz edebilir, cevherin mineral bileşimini, yapısını ve diğer bilgileri zamanında elde eder ve maden kaynaklarının keşfi ve geliştirilmesi için daha zamanında ve doğru veri desteği sağlar.

Enerji mühendisliği alanında, yüksek gerilimli hat eklemlerinin durum izlemesi, güç sisteminin güvenli ve istikrarlı çalışmasını sağlamak için her zaman önemli bir bağlantıdır.Aşınma olayı, yüksek gerilimli hat bağlantılarının çalışmasında potansiyel bir risktir.Bu da sıcaklık, direnç ve hatta yangının artmasına yol açabilir.Güç kaybı fenomeninin doğru ve zamanında tespit edilmesi, elektrik kazalarının oluşmasını önlemek için büyük önem taşımaktadır.Bu çalışma, teknik prensibe odaklanacak. 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、hiperspektral kameraların özellikleri Yüksek çözünürlüklü: Hiperspektral kameralar, karmaşık ortamlarda yüksek gerilimli hat eklemlerinin ayrıntılı özelliklerini doğru bir şekilde tanımlamaya yardımcı olan yüksek çözünürlüklü görüntüler yakalama yeteneğine sahiptir. Spektral analiz yeteneği: Hipersektral kamera hedef nesnenin spektral bilgisini alabilir.Yüksek voltajlı kablo ekleminin malzeme bileşimini ve sıcaklık dağılımını analiz etmek için büyük önem taşıyan. 二、 algılama kaybı ilkesi Gecikme algılama genellikle yüksek gerilimli hat bağlantısının sıcaklığını, direncini ve diğer parametrelerini izlemeyi içerir.Süper iletkenlik kaybı)Eklemin spektral bilgilerini analiz ederek,Hiperspektral kamera, sıcaklık ve direnç değişikliğini dolaylı olarak çıkartabilir., bu yüzden gecikme algısını gerçekleştirmek için. 三、Lapus algılamalarında hiperspektral kamerayı kullanmak Görüntü edinimi: Hiperspektral kamera, yüksek voltajlı tel eklemini fotoğraflamak ve eklemin spektral görüntüsünü elde etmek için kullanılır.Verilerin işlenmesi: Toplanan spektral görüntüler işlenir ve analiz edilir ve eklemin sıcaklığı ve direnci gibi kilit parametreler çıkarılır. Arıza yargısı: Çıkarılan parametrelere göre, önceden belirlenmiş eşik değeri veya model ile birlikte, eklemin arıza fenomenine sahip olup olmadığını yargılayın. 四、Öneriler ve sınırlamalar Çevre faktörleri: Işık, sıcaklık vb. gibi çevresel faktörler, hiperspektral kameraların çekim etkisini etkileyebilir.çekim sürecinde çevresel faktörlerin kontrolüne ve düzeltilmesine dikkat etmek gerekirVeri işleme kapasitesi: Hiperspektral kameralar tarafından yakalanan veri miktarı büyüktür ve güçlü veri işleme kapasitesi gereklidir.Başvuru sürecinde ilgili veri işleme ekipmanını ve algoritmasını yapılandırmak gerekir.. 五、 Uygulama örnekleri ve etkileri Pratik uygulamalarda, hiperspektral kameralar yüksek voltajlı iletim hatlarının ortak durumunu izlemek için kullanılmıştır.Eklemin spektral görüntüsünü düzenli olarak alarak ve analiz ederek ve işleyerek, eklemin anormal durumunun, örneğin anormal sıcaklık artışı, direnç artışı vb. gibi zamanında tespit edilebilmesi, böylece hatanın oluşmasını önleyebilir.Hiperspektral kamera ayrıca eklemin malzeme bileşimi ve yaşlanma derecesi gibi bilgiler de sağlayabilir., bu da eklemin bakımı ve değiştirilmesi için bilimsel bir temel sağlar. Araç: Renk spektrumu yerleşik itme süpürge FS-23 uygun yüksek spektrometre. Yardımcı ekipman: sabit spektral ışık kaynağı - iletim cihazı Işık kaynağı: doğrusal halogen ışık kaynağı Özetle, hiperspektral kamera, yüksek gerilimli hat eklemlerinin tespitinde belirli uygulama potansiyeline ve avantajlarına sahiptir.Çevre faktörleri açısından sınırlamalara ve zorluklara da dikkat etmek gerekir., veri işleme yetenekleri ve maliyet sorunları.Güç denetimi ve izleme alanında hiperspektral kameranın uygulama perspektifi daha geniş olacak.

Bilim ve teknolojinin gelişmesi ve toplumun ilerlemesi ile birlikte, kişisel kimlik doğrulama ve güvenlik doğrulama giderek daha fazla dikkati çekti.Biometrik kimlik teknolojisi olarak, El izi tanıma, kararlılığı ve evrenselliği nedeniyle kimlik doğrulama ve güvenlik doğrulama alanında yaygın olarak kullanılmaktadır.Geleneksel avuç izi tanıma teknikleri genellikle yalnızca görünür ışık görüntülerini kullanırBu sorunu çözmek için, hiperspektral görüntüleyici ile elde edilen avuç izi görüntü tanıma teknolojisi geliştirildi. Hiperspektral görüntüler farklı dalga boylarında alınan görüntülerdir.Kan damarlarının dağılmasıFarklı dalga boylarının görüntülerini birleştirerek, avuç izi tanıma doğruluğu ve güvenilirliği iyileştirilebilir. Hiperspektral görüntülerin avuç izi füzyon tanımalarında, çözülmesi gereken ilk sorun, yüksek kaliteli hiperspektral görüntülerin nasıl elde edileceği.Geleneksel hiperspektral kameralar pahalı ve yaygınlaştırılması zordurBu nedenle, mevcut ekipman ve teknolojinin yüksek kaliteli hiperspektral görüntü elde etmek için nasıl kullanılacağı araştırmanın odak noktası haline geldi.Bir yöntem, çok frekanslı ışık kaynakları ve optik filtreler kullanarak hiperspektral görüntüler elde etmektirBaşka bir yöntem, akıllı telefonlar gibi taşınabilir cihazlar kullanarak hiperspektral görüntüler elde etmektir. Yüksek kaliteli hiperspektral görüntüler elde edildikten sonra, çözülmesi gereken bir sonraki sorun, avuç izi özelliklerini nasıl etkili bir şekilde çıkaracağımızdır.Geleneksel avuç izi özellikleri çıkarma yöntemleri esas olarak görünür ışık görüntülerine dayanırBununla birlikte, hiperspektral görüntüler daha fazla bilgi içerdiği için, yeni özellik çıkarma yöntemlerinin geliştirilmesi gerekir.Başka bir yöntem, hiperspektral görüntülerdeki birden fazla dalga boyu bilgisini kullanarak avuç izi özelliklerini çıkarmaktır.. Palmiye izi tanıma alanında, yaygın olarak kullanılan sınıflandırma algoritmaları destek vektör makinesi, sinir ağı ve karar ağacını içerir.Bu algoritmaların hiperspektral görüntüleri işleme getirme konusunda bazı sorunları var.Bu nedenle, yeni sınıflandırma algoritmaları geliştirilmelidir. Bir yol sınıflandırmak için derin öğrenme teknikleri kullanmaktır.Başka bir yöntem ise sınıflandırmak için hiperspektral görüntülerde birden fazla dalga boyutu bilgisi kullanmaktır. Hiperspektral görüntünün avuç izi füzyon tanıma teknolojisi geniş bir uygulama olasılığına sahiptir.Hiperspektral görüntülerin avuç izi füzyon tanıma teknolojisi banka hesaplarının güvenlik doğrulanması için kullanılabilir.Halk güvenliği açısından, hiperspektral görüntülerin avuç izi füzyon tanıma teknolojisi suç soruşturması, göçmenlik yönetimi için kullanılabilir.,vb. Kısacası, hiperspektral görüntülerin avuç izi füzyon tanımı, geniş uygulama umutlarına sahip bir biyometrik tanıma teknolojisidir.Yüksek kaliteli hiperspektral görüntüler elde ederek avuç izi tanıma doğruluğu ve güvenilirliği arttırılabilir, avuç izi özelliklerinin çıkarılması ve uygun sınıflandırma algoritmalarının seçilmesi.Hiperspektral görüntülerin avuç izi füzyon tanıma teknolojisi kimlik doğrulama ve güvenlik doğrulama alanında giderek daha önemli bir rol oynayacak.

Silikon ürünleri, mükemmel performansları ve geniş uygulama alanları nedeniyle endüstride ve günlük hayatta yaygın olarak kullanılmaktadır.Renk yönetimi çok önemlidir., ürün kalitesini ve piyasa rekabetini doğrudan etkileyen yüksek hassasiyetli bir renk ölçüm cihazı olarak,spektrophotometer silika jel ürünlerinin renk yönetimi için güçlü bir destek sağlar. Spektrofotometre, örnek yüzeyinin parlaklığı, renk farkı,krom ve benzeri.Rengi standart numuneyle karşılaştırarak, rengin kesin kontrolü ve yönetimi sağlanabilir.Bu makale, silikon jel ürünlerinin renk yönetiminde spektrophotometrenin uygulanmasını tanıtır.. Silikon ürünlerinin üretim sürecinde, renk yönetimi esas olarak iki yönü içerir: birincisi hammaddelerin renk eşleşmesi,Ve diğeri de üretim sürecinde renk izlemesidir.Spektrotometre her iki açıdan da önemli bir rol oynar. Her şeyden önce, hammaddelerin renk eşleşmesi silikon ürünlerinin renk yönetiminin önemli bir parçasıdır.Spektrophotometer ile orijinal silik gel malzemesinin renk ölçümü ve analizi yoluyla, gerçek ihtiyaçlara göre doğru bir renk şeması formüle edilebilir. Aynı zamanda, farklı partiler arasındaki renk farklılıklarını doğru bir şekilde kontrol etmek için bir renk veritabanı kurulabilir.Sonra renk eşleştirme yazılımı ile formülü ve hedef rengi hesaplamak içinBu yöntem çok hassastır ve bitmiş ürünün renginin tasarım gereksinimleriyle neredeyse aynı olmasını sağlar.Renk spektrumu ile renk eşleştirme yazılımı talebe göre ayarlanabilir, istenen hedef rengin formülünü elde eder ve bilimsel algoritmaları kullanarak, renk sapmasını azaltarak, talebe daha yakın bir rengi hesaplar. İkincisi, üretim sürecinde renk izlemesi silikon ürünlerinin kalitesini sağlamak için anahtardır.Spektrofotometre ile üretim sürecinde silika jel ürünlerinin gerçek zamanlı ölçümü zaman içinde renk sapmasını bulabilir ve ayarlayabilir, ürün renginin istikrarını ve tutarlılığını sağlamak için. Ek olarak, spektrophotometer ayrıca silikon ürünlerinin rengi ve performansı arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılabilir ve ürün performansının optimize edilmesi için bir referans sağlar..Örneğin, ürün performansını optimize etmek için farklı sıcaklık ve nem koşullarında farklı renklerde silikon ürünlerin değişimi incelenir. Kısacası, spektrophotometer silikon ürünlerinin renk yönetiminde önemli bir rol oynar ve üretim sürecinde rengin kesin kontrolü için güçlü bir destek sağlar.Spektrotometre uygulamasıyla, silikon ürünlerinin kalitesini artırabilir, üretim maliyetlerini azaltabilir ve piyasa rekabet gücünü artırabilir.Bilim ve teknolojinin sürekli ilerlemesi ve uygulama alanlarının sürekli genişlemesiyle, silikon ürünlerinin renk yönetiminde spektrophotometrenin uygulama perspektifi daha geniş olacaktır. Hangzhou Colar Spectrum Technolcgy Co., Ltd., renk farkı ölçer, bant renk farkı ölçer,spektrotometre, renk farkı ölçer, elden tutulan sis ölçer, geçirgenlik sis ölçer, parlaklık ölçer, renk eşleştirme yazılımı, hiperspektral kamera vb. Boya, plastik, tekstil, boya mürekkebi, cam, çözeltmeye odaklanın,metal kaplama, anodizasyon, püskürtme, otomotiv parçaları ve diğer endüstriler renk algılama, bizim üretim renk farkı metre, elli renk farkı metre,Masaüstü renk farkı ölçer her türlü maddeyi karşılayabilir renk farkıRenk spektrumu renk farkı cihazı üreticileri herhangi bir renk sorunu için size danışmak için hoş geldiniz.