CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Company News

Yer döşeme pazarında, katı ahşap kompozit zemin, katı ahşap zeminlerin güzelliği ve istikrarı ve kompozit zeminlerin ekonomik faydaları nedeniyle tüketiciler tarafından tercih edilir.Katı ahşap kompozit zeminlerin kalitesini ve görünümünü ölçmek için önemli göstergelerden biri olarak, parlaklığın zeminin genel güzelliği ve kullanım ömrü için özel gereksinimleri vardır ve ayrıca profesyonel bir parlaklık ölçümcüsü tarafından doğru bir şekilde tespit edilmesi gerekir. Katı ahşap kompozit zeminin parlaklığı, genellikle parlaklık ölçümcüsü tarafından ölçülen değerle ifade edilen zemin yüzeyinin ışığı yansıtma yeteneğini ifade eder.Farklı katı ahşap zemin türlerinin parlaklık için farklı gereksinimleri vardır., ancak genel olarak yüksek kaliteli katı ahşap zeminlerin parlaklığı aşağıdaki gereklilikleri karşılamalıdır:1Üniten parlaklık: Yer yüzeyinin her alanının parlaklığı tutarlı olmalıdır ve açık bir parlaklık farkı olmamalıdır. 2Kalıcı parlaklık: Yerin kullanımı sırasında, parlaklığı uzun süre sürdürülebilir olmalı ve aşınma, kirlilik ve diğer faktörler nedeniyle azaltmak kolay değildir. 3. Orta parlaklık: Çok yüksek veya çok düşük parlaklık zeminin genel güzelliğini etkileyecektir. Çok yüksek parlaklık zemin yüzeyini çok sert hale getirecek ve çok düşük parlaklık zeminin sıkıcı görünmesini sağlayacaktır.Bu yüzden..., katı ahşap kompozit zeminin parlaklığı, zeminin doğal güzelliğini gösterebilecek ve kullanım konforunu sağlayabilecek orta derecede olmalıdır.   Ürün kalitesi açısından, parlaklık, zemin yüzey işleme sürecinin avantaj ve dezavantajlarını da yansıtır.Yüksek kaliteli katı ahşap kompozit zeminler tekdüze ve istikrarlı bir parlaklığa sahip olmalıdır, hem görsel hem de dokunmatik olarak insanlara rahat bir his veriyor. Eğer parlaklık çok yüksek veya çok düşükse, yerin kaplama kalitesiyle ilgili bir sorun olduğu anlamına gelebilir, örneğin eşit olmayan,Çok ince veya çok kalın. Yani, katı ahşap kompozit zeminin parlaklığını nasıl doğru bir şekilde tespit edebilirsiniz?CS-300 SE serisi renk spektrumunun parlaklık ölçerlerine güvenebilirsinizBu parlaklık ölçüm cihazı, ölçüm sonuçlarının doğruluğunu ve tutarlılığını sağlayan 0.2GU'nun son derece yüksek tekrarlanabilirliğine sahiptir.Tek bir şarj ile 100'e kadar şarjı destekleyebilir.,000 ölçümleri ultra uzun ömürlü, büyük ölçüde uzun vadeli, yüksek frekanslı ölçüm ihtiyaçlarını karşılar.CS-300 SE serisi parlaklık ölçüm cihazı tek bir makineye 5000 parça veri depolayabilir., kullanıcıların herhangi bir zamanda görüntülemesi ve yönetmesi için uygun. Aynı zamanda, aynı zamanda PC tarafı yönetim yazılımı ile birlikte gelir, bilgisayar tarafı işletim aleti, veri baskı,ihracat ve test raporlarının üretimi, kullanıcılara daha uygun ve verimli bir veri yönetimi sağlamak için.Yerin görünüm kalitesinin standartlara uygun olmasını sağlamak için katı ahşap kompozit zeminin parlaklığını kolayca ve doğru bir şekilde tespit edebilirsiniz.. Test için bir parlaklık ölçerini kullanmadan önce, iyi bir hazırlık yapmanız gerekir. Yer yüzeyinin temiz ve toz, lekeler ve çiziklerden arınmış olduğundan emin olun. Aynı zamanda,Ölçüm sonuçlarının doğruluğunu sağlamak için alet, parlaklık ölçüm cihazının kullanım kılavuzuna göre kalibre edilmiştir.. Bulma sırasında, temsili bir ölçüm noktası seçilmelidir. Genellikle, zeminin farklı alanlarında, örneğin merkezinde, kenarlarında ve köşelerinde birden fazla ölçüm yapılır.daha güvenilir veriler elde etmek için. Ölçüm yaparken, ölçülen ışığın zemin yüzeyine dik olması için, parlaklık ölçüm cihazının probunu yerleştirin.,Enstrüman hızlıca parlaklık değerini verecektir. Katı ahşap kompozit zeminin parlaklığı, görünüm kalitesinin önemli göstergelerinden biridir.Yerin parıltısını tam olarak anlayabilirsiniz.Katı ahşap kompozit zemin satın alırken ve kullanırken,tüketiciler zeminin genel güzelliğini ve kullanım ömrünü sağlamak için zeminin parlaklık endeksine dikkat etmelidir. Farklı parlaklık ölçer modellerinin ölçüm doğruluğu ve uygulama kapsamı açısından farklı olabileceğini belirtmek gerekir.Güvenilir performans ve yüksek hassasiyete sahip bir enstrüman, gerçek ihtiyaçlara ve test standartlarına göre seçilmelidir..

Otomobil üretimi alanında, iç mekanın renk eşleşmesi ve kalitesi sadece sürücü ve yolcuların görsel deneyimini etkilemez.Ama aynı zamanda genel kalite ve marka imajını da etkiler.Tüketicilerin otomobil iç mekanlarına olan talepleri artmaya devam ettikçe, doğru renk yönetimi otomobil üreticileri için önemli bir zorluk haline geldi.Renk farkı ölçümünün görünümü verimli bir, otomotiv iç renk yönetimi için doğru ve güvenilir bir çözüm. Otomobil içi renk yönetiminin karmaşıklığı çeşitli faktörlerden kaynaklanır.kumaşİkincisi, aydınlatma koşullarındaki değişiklikler iç renk algısına önemli bir etkiye sahip olabilir.,Gündüz doğal ışıktan gece içi aydınlatmaya kadar renkler farklı etkilere sahip olabilir.ve hafif bir renk farkı keskin algılanır.   Gelişmiş bir optik ölçüm aracı olarak, kolorimetre nesnelerin renk farkını doğru bir şekilde ölçebilir ve analiz edebilir.Otomobil iç mekanlarındaki parçaların rengini ölçerek, renk ölçerleri, üreticilerin renk tutarlılığını ve doğruluğunu değerlendirmelerine yardımcı olmak için nesnel ve doğru veriler sağlayabilir.veya üretim sürecinde kalite kontrolüRenk farkı ölçümcüsü önemli bir rol oynayabilir. Hammadde tedariklerinde, renk farkı ölçerleri, otomobil üreticilerinin renk standartlarına uyan malzeme tedarikçilerini taramasına yardımcı olabilir.satın alınan malzemelerin tasarım gereksinimleriyle aynı renkte olduğundan emin oluruz, böylece malzeme renk farklılıkları nedeniyle üretim gecikmelerini ve maliyet artışlarını azaltır.   Üretim sürecinde, renk farkı ölçer, her bir üretim partisinin iç kısımlarının hızlı bir şekilde kontrol edilmesini sağlar.Bir sonraki işlemde yetersiz ürünlerden kaçınmak için, üretim verimliliğini ve ürün kalitesini etkili bir şekilde arttırır. Aynı zamanda, renk farkı ölçer, üretim hattındaki işçiler için sezgisel renk geri bildirimi de sağlayabilir,İdeal renk etkisine ulaşmak için üretim sürecini ve parametreleri daha iyi ayarlamalarına yardımcı olmak.   Renk farkı ölçerleri, üretim sürecinde uygulanmasının yanı sıra, otomotiv iç mekanlarının geliştirme ve tasarım aşamasında da büyük bir değere sahiptir.Tasarımcılar farklı renk şemalarını değerlendirmek ve optimize etmek için renk farkı ölçümcüsünü kullanabilirler, ve ölçüm verilerine dayanarak, piyasa ihtiyaçlarına ve marka konumlandırmasına en iyi şekilde uyan iç renk kombinasyonunu seçin.Renk farkı ölçümcüsü aynı zamanda farklı kullanım ortamları ve zamanları altında ürünün renk değişimini izlemek için de kullanılabilir., ürünün dayanıklılığı ve istikrarı için veri desteği sağlar.   Güçlü bir araç olarak, renk farkı ölçer, otomobil içi renk yönetimi için kapsamlı bir çözüm sunar.Sadece ürün kalitesini artırmaya ve tüketicilerin yüksek renk taleplerini karşılamaya yardımcı olmakla kalmaz., aynı zamanda otomobil üreticilerinin üretim verimliliğini ve piyasa rekabet gücünü de arttırır.Renk spektrumu Teknoloji birçok yıldır otomotiv iç endüstrisinde ve size tam bir renk ölçüm çözümleri sunabilir. Tespit kolorimetrelerimizin yelpazesi küçük hassasiyetli kolorimetrelerden taşınabilir kolorimetrelere ve tezgah kolorimetrelerine kadar uzanır - her zaman sizin için doğru aracı bulabilirsiniz.

Gıda endüstrisinde, soya sosu yaygın ve önemli bir baharat olarak, kalitesi ve görünüm özellikleri çok dikkat çekmiştir.krom soya sosunun kalitesini ölçmek için önemli bir göstergedirBu, sadece tüketicilerin görsel algısını etkilemekle kalmaz, aynı zamanda bir dereceye kadar soya sosunun üretim sürecini ve kalite istikrarını da yansıtır.Soya sosunun rengini nasıl doğru bir şekilde tespit edebilirsinizBenchtop sıvı renk ölçerleri bize kesin ve verimli bir çözüm sunar. Soya sosunun rengi esas olarak, Maillard reaksiyonu ve karamel reaksiyonu da dahil olmak üzere biralama sürecinde meydana gelen bir dizi kimyasal reaksiyondan kaynaklanır.Normal koşullarda., yüksek kaliteli soya sosu kahverengi veya kırmızımsı kahverengi, parlak ve tekdüze bir renk göstermelidir.Örneğin hammadde kalitesi sorunları gibi.Ayrıca, tüketiciler için soya sosunun rengi, satın alma kararlarını ve ürün kalitesi hakkındaki yargılarını da etkileyecektir.   Geleneksel soya sosu krom tespit yöntemleri genellikle yapay görsel değerlendirmeye dayanır, bu da öznel ve çevresel ışığa, gözlemci deneyimine ve duygusuna kolayca etkilenir.Sonuçların düşük doğruluğuna ve tekrarlanabilirliğine neden olanGeleneksel görsel kolorimetrinin sınırlarını aşmak için, modern enstrüman algılama yöntemleri yaygın olarak kullanılmaktadır.sıvı kolorimetrisi ölçümü için özel bir cihaz olarak, hızlı, doğru ve iyi tekrar edilebilirlik avantajlarına sahiptir ve soya sosu kolorimetrisinin tespitinde önemli bir rol oynar.   DS-812N/DS-816N Masaüstü kolorimetri, sıvı kolorimetre için özel olarak üretilen yüksek hassasiyetli bir masaüstü kolorimetridir.Platin Kobalt endeksi dahil, Gardner, Sayport ve Çin, ABD, Avrupa farmakopeya standartları. Enstrüman, tek bir ölçüm için sadece 1,5 saniye süren akıllı sıfır nokta kalibrasyon teknolojisini kullanır.ve güçlü veri depolama kapasitesine sahiptir.100.000'den fazla veriyi taşıyabilen geniş bir uygulama yelpazesi, gıda endüstrisinde mükemmel performans, soya sosunun rengini tespit etmek için uygundur. Masa sıvısı kolorimetre test prosedürü1. Örnek hazırlama: Soya sosu örneğini ve test edilecek temiz kapı hazırlayın. Alıcı kirlilik ve kabarcık olmadığından emin olmak için kullanmadan önce temizlenmeli ve silinmelidir.Soya sosunu kabına dökün., ölçüm sonuçlarını etkilememesi için mümkün olduğunca köpükleri çıkarmaya dikkat ederek. 2Enstrüman kalibrasyonu: Çalıştırıldıktan sonra, enstrüman ölçüm sonuçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için siyah beyaz kalibrasyon yapılır. 3Örneği yerleştir:Kalibrasyon sayfasından çıkın ve hazırlanmış soya sos örneğini ölçüm pozisyonuna yerleştirin, örneğin istikrarlı bir şekilde yerleştirilmesini sağlamak ve sonucu etkileyen ışık sızıntısını önlemek için.. 4. Ölçüm ve koruma: ölçüm tuşuna basarak örnek verilerini standart örnek değeri olarak ölçün ve kaydedin. Standart örnek ölçümü tamamlandıktan sonra,Örnek ölçüm yöntemi standart örnekle tutarlıdır.Ölçüm tamamlandıktan sonra, soya sosunda bir renk farkının olup olmadığını görsel olarak gözlemlemek için numune verileri karşılaştırılır. Kesin uygulamanın avantajı1Yüksek doğruluk: Masaüstü sıvı kolorimetrinin spektral yansıma ve iletimliğinin standart sapması son derece düşüktür.Soya sosunun renk verilerini doğru bir şekilde ölçebilen ve soya sosunun renk farkını ölçmek için üreticilerin gereksinimlerini karşılayan. 2Yüksek tekrarlanabilirlik: Enstrüman yüksek derecede tekrarlanabilirliğe sahiptir ve çevre değiştikçe bile ölçüm sonuçlarını istikrarlı tutabilir ve test sonuçlarının güvenilirliğini artırabilir. 3Akıllı çalışma: Bazı gelişmiş masaüstü sıvı kolorimetrleri, otomatik örnek tanımlama, otomatik ölçüm ve veri analizi gibi akıllı işlevlere de sahiptir.İş verimliliğini ve ölçüm doğruluğunu büyük ölçüde iyileştiren.   Soya sosu kolorimetrisinde banka üstü sıvı kolorimetrinin uygulanması, soya sosu üreten işletmeler için güçlü bir kalite kontrol aracı sağlar.Şirketler ürün kalitesinin istikrarını ve tutarlılığını daha iyi sağlayabilir, tüketicilerin yüksek kaliteli soya sosu ihtiyaçlarını karşılamak ve piyasadaki rekabet gücünü artırmak.

Modern endüstriyel üretimde, ürünlerin renk tutarlılığı ürünlerin kalitesi ve piyasa rekabetçiliği ile doğrudan ilişkilidir.Renk tutarlılığı sadece görünümü etkilemez, aynı zamanda ürünün tanımlanmasını ve uygulanmasını da içerebilir.Renk farkı ölçüm cihazı, ürün renginin tutarlılığını sağlamak ve ürün kalitesini artırmak için işletmelere etkili bir şekilde yardımcı olabilir.Bu makale, boru malzemelerinin renk farkı ölçümünü renk farkı ölçüm cihazı kullanarak yapmanın adımlarını ayrıntılı olarak tanıtacak ve önemini ve gerekliliğini tartışacak. 一Testten önceki hazırlık Renk farkı ölçümü yapmadan önce, öncelikle renk farkı ölçümünün kalibre edildiğinden ve normal çalışma durumunda olduğundan emin olmak gerekir.Dış ışığın ölçüm sonuçlarına müdahale etmemesi için tekdüze ve istikrarlı bir test ortamı seçin..   二Aynı borunun farklı konumlarının renk farkı ölçümü Deneme örneği olarak temsil edici bir boru seçin. Kolorimetrenin ölçüm sondasının boru yüzeyine dik yerleştirilmesi çok önemlidir, çünkü eğimli ölçüm açısı ölçüm sonuçlarında bir sapmaya neden olabilir. Tüpün bir ucundan başlayarak ve borunun uzunluğu boyunca, ölçüm için bir dizi ölçüm noktası eşit olarak seçilir.   Her ölçüm noktasında renk farkı ölçüm cihazını sabit tutun, ölçüm düğmesine basın ve ölçüm verilerini kaydedin. 三Başka bir borunun renk farkı ölçümü Diğer boru aynı şekilde ölçülür.   Aynı zamanda ölçüm sondasının boru yüzeyine dik olmasını sağlamak gerekir.ve ölçüm noktalarının seçimi ve dağılımı, etkili bir karşılaştırma için ilk boruyla tutarlı.   四、 Araç geri bildirimi renk farkı ve laboratuvar değer analizi Renk farkı ölçümü tamamlandıktan sonra, kalıcı farkı ve laboratuvar değerini geri bildirir. Renk farkı genellikle ΔE olarak ifade edilir,iki renk arasındaki genel fark derecesini yansıtanLaboratuvar değeri, renk parlaklığını (L), yeşilden kırmızıya (a) ve maviden sarıya (b) sırasıyla temsil eder. ΔE ve Lab değerlerini analiz ederek, renk farklılıklarının büyüklüğü ve yönü ölçülebilir.Bu iki boru arasındaki renk farkının küçük ve renk tutarlılığı iyi olduğu anlamına gelirEğer ΔE değeri büyükse, renk farkı önemlidir. Laboratuvar değerlerini karşılaştırarak, parlaklık, kırmızı yeşil ve mavi sarı yönlerdeki belirli renk değişikliklerini anlayabiliriz.   İlk borunun ölçüm sonuçları kabaca L1 = 30, a1 = -2, b1 = -9 ve farklı pozisyonlarda renk farkı ΔE değeri yaklaşık 0.5. İkinci boru için ölçüm sonuçları yaklaşık olarak L2 = 30, a2 = -5, b2 = -6'dır.Farklı konumlarda renk farkının ΔE'nin de 0 civarında dalgalanması hesaplanır..5, aynı borunun renk farkının küçük olduğunu, ancak farklı borular arasındaki renk farkının ΔE'nin 5'ten fazla olduğunu gösterir. Farklı laboratuvar değerinden görüldüğü gibi, ikinci borunun parlaklığı eşdeğer (L2 yaklaşık L1'e eşittir), kırmızı ve yeşil yönde daha yeşil (a2)b1).   Renk farkı ölçerinin kullanılması, renk farklılıklarını doğru bir şekilde ölçerek ve ölçerek, şirketlerin her ürün partisi için renk tutarlılığını sağlamasına yardımcı olur.şirketler renk tutarsızlıklarından kaynaklanan kalite sorunlarını önlemek için zamanında renk sapmalarını bulabilir ve düzeltebilirŞirketler ürün renklerinin müşteri gereksinimlerini karşıladığını ve müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırdığını sağlayabilir.   Renk sapmalarının zamanında tespit edilmesi ve ayarlanması, renk tutarsızlıklarının neden olduğu yeniden işleme ve hurda oranlarını azaltabilir ve böylece üretim maliyetlerini ve kaynaklarını tasarruf edebilir.Doğru ölçüm yoluyla, üretim süreci optimize edilebilir ve üretim verimliliği iyileştirilebilir.

Mobilya boyasının rengi, mobilya üretimi ve dekorasyon sürecinin önemli bir parçasıdır, bu da mobilyalara benzersiz bir görünüm ve renk etkisi vermekle kalmaz,Ama aynı zamanda kişiselleştirilmiş ve çeşitlendirilmişBilim ve teknolojinin gelişmesi ile mobilya boya endüstrisinde renk eşleştirme yazılımının uygulanması, renk eşleştirme işine büyük bir kolaylık ve yenilik getirdi. Mobilya boya renginin temel prensibi ve yöntemiMobilya boya renginin temel prensibi, üç temel renk rengine (kırmızı, sarı, mavi) ve karşılıklı karışım ilişkisine dayanır.İstediğiniz renkleri dağıtabilirsinizPratikte, genellikle aşağıdaki yöntemler vardır:   El ile renk karıştırma: renk karıştırmanın en geleneksel yöntemidir, renkçi kendi deneyimi ve görsel yargısı ile pasta veya pigment temel boya yavaş yavaş eklenir,İdeal rengi elde edene kadar sürekli karıştırmak ve karıştırmakBu yöntem, renkleri karıştırmanın doğruluğunda ve tekrarlanabilirliğinde belirli sınırlamalara yol açan insan faktörlerinden kolayca etkilenir.   Enstrüman renk eşleşmesi: Hedef rengi ölçmek ve analiz etmek için spektrophotometer ve diğer ekipmanların kullanılması, renk kroma parametrelerini elde etmek (tıpkı ton, parlaklık, doymak, vb.).), ve daha sonra bu parametrelere göre gerekli renk pasta formülünü hesaplayın. Renk eşleştirme yazılımı renk eşleştirme yöntemi ve işlemi1. Renk eşleşmesi veritabanı oluşturTemel veri toplama: Bu, tüm renk eşleştirme işleminin temelidir, bu da yansıtma gücünün veya L, a,b Farklı konsantrasyon oranlarında her bir temel renk boyasının kromatiklik değerleriBu veriler renk eşleşmesi hesaplamanın temeli olarak kullanılacak ve renk eşleşmesinin doğruluğunu doğrudan etkileyecektir.Veritabanı güncellemeleri: Malzemeler, ortamlar veya ekipman değiştikçe, veritabanındaki bilgiler artık doğru olmayabilir.Renk şemasının sürekli doğruluğunu sağlamak için veri tabanının düzenli olarak güncellenmesi gereklidir..   2, standart örnek renk ile ilgili verileri girinStandart renk kaynağı: Standart renk, müşteri veya üreticinin nasıl sağladığına bağlı olarak fiziksel bir nesne, krom değeri veya spektral eğri olabilir.Standart değer ayarları:Standart numune renginin ilgili verilerini standart numune renginin standart değerini belirlemek ve daha sonraki renk eşleşmesi için bir referans sağlamak için renk eşleştirme sistemine girmek.   3Renk eşleştirme yazılımının işleyişi ve şema seçimiRenk eşleştirme hesaplaması: Renk eşleştirme yazılımı girdi standart örnek renk verilerine göre hesaplar.Renk eşleştirme veritabanındaki bilgiler ve kullanıcı tarafından belirlenen kısıtlamalar (örneğin renk farkı △E), renk eşleştirme maliyeti, renk boya özellikleri vb.).Şema seçimi: Sistem çeşitli isteğe bağlı renk şemaları verebilir, kullanıcıların gerçek duruma göre seçmeleri gerekir (örneğin maliyet, uygulanabilirlik vb.).   4, boya formülünün korunması ve renk geliştirmeFormül seçimi: İşletmeye göre en iyi boya formülünü seçmek gerekir.Renk dağılımının tekdüze olması: Boyanın gerçek renk etkisini yansıtacak şekilde eşit şekilde dağılmasını sağlayın.   5Renk ölçümü ve analiziRenk ölçüm cihazı: Verilerin doğruluğunu sağlamak için doğrulama renginin krom değerini ölçmek için profesyonel bir renk ölçüm cihazı kullanın.Renk farkı hesaplama: Ölçülen renk değeri standart örnek rengi standart değeri ile karşılaştırılır ve renk farkı değeri △E ikisi arasında hesaplanır.   6. Formül revizyonu ve tekrarlamasıİteratif düzeltme: Renk farkı değeri △E'ye göre, tatmin edici bir mobilya boya formülü elde edilene kadar başlangıç boya formülü tekrarlanır.Tekrar deneme: Eğer ilk düzeltmeden sonra formül gereksinimleri karşılamazsa, test ve düzeltme için 4. ve 5. adımları tekrarlayın.   7, formül arşivi ve renk istikrarıFormül arşivlenmesi: Son tatmin edici mobilya boyası formülü, gelecekteki üretim ve çoğaltma için arşivlenecektir.Dosya içeriği: Dosya temel boya adını, boya formülünün oranını, koruma kalınlığını,Farklı partiler arasındaki mobilya boya aşamasının istikrarını sağlamak için denetim süresi ve diğer önemli bilgiler.   Renk eşleştirme yazılımı seçerken, işletmeler yazılımın işlevini, performansını, kullanım kolaylığını, fiyatını ve satış sonrası hizmetini göz önünde bulundurmalıdır.Ayrıca, yazılımın işletmenin üretim ekipmanlarına ve işlemlerine uygun olmasını ve işletmenin gerçek ihtiyaçlarını karşılayabilmesini sağlamak gerekir.Renk spektrumu bilgisayar renk eşleştirme yazılımının avantajı, maliyet ve gerçek duruma göre seçilebilen çeşitli formülasyonlar sağlayabilmesidir.Örnek verileri ve formül verileri elektroniktir, işgücü maliyetlerini azaltmak ve istikrarlı üretim sağlamak. Basit işlem, hiçbir eşiği, hızlı el, hassas formül. Yüksek renk eşleştirme verimliliği, atık kullanılabilir, renk eşleştirme için kullanılan malzemeler,tasarruf maliyetleri.

Tırnak cila üretimi alanında, renk eşleştirme yazılımı, üreticilerin ürün rekabet gücünü artırmak için önemli bir araç haline geliyor.Üretim süreçlerini optimize etmek ve pazarın çeşitlendirilmiş ihtiyaçlarını karşılamakTırnak cila üreticileri için renk eşleştirme yazılımı ilk olarak ürün geliştirme aşamasında kilit rol oynar.Üreticiler, farklı renk kombinasyonlarını hızlıca taklit etmek ve test etmek için renk eşleştirme yazılımı kullanabilir, yeni ürünlerin geliştirme döngüsünü önemli ölçüde kısaltır.yazılım belirli bir renk etkisine ulaşmak için gerekli pigment formülünü hızlıca hesaplayabilir, araştırma ve geliştirme ekibinin piyasa eğilimlerine ve tüketici tercihlerine uygun olarak yeni renkler ve yeni ürün serileri doğru bir şekilde geliştirmesine yardımcı olur. Tırnak cila yapıştırıcısının geleneksel renk eşleştirme işlemi genellikle tasarımcının deneyimine ve sezgisine dayanır. Bu sadece zaman alıcı ve zahmetli değil,Ama aynı zamanda her renk eşleşmesinin doğruluğunu ve yeniliğini sağlamak da zor.Renk eşleştirme yazılımı, tasarımcılara gelişmiş algoritmalar ve zengin renk kitaplıkları aracılığıyla güçlü renk eşleştirme araçları sağlar.Tasarımcılar basit bir işletimle çeşitli renk şemaları elde edebilirBu da tasarım verimliliğini büyük ölçüde arttırır.Yazılımdaki akıllı tavsiye fonksiyonu, tasarımcının tercihlerine ve piyasa talebine göre otomatik olarak yeni ve benzersiz renk şemaları oluşturabilir, ve tasarımcının yaratıcı ilhamını teşvik eder. Üretim sürecinde, renk eşleştirme yazılımı pigment kullanımının kesin kontrolünü ve maliyet optimizasyonunu sağlar.Yazılım, siparişin gerektirdiği renk formülüne göre her bir pigmentin tam miktarını hesaplar.Aynı zamanda, farklı pigmentlerin maliyetini ve performansını analiz ederek,yazılım üreticilere en düşük maliyet ve en kaliteli renk şeması sağlayabilir, üretim maliyetini etkili bir şekilde azaltmak, ürün maliyet performansını ve pazar rekabet gücünü geliştirmek. Günümüzün gittikçe daha önemli tüketici egemenliğinde, kişiselleştirilmiş özelleştirme pazarın ana akımı haline geldi.Müşterilere daha zengin renk seçimi ve daha doğru renk eşleştirme hizmetleri sunabilir. Müşteriler tercihlerine ve ihtiyaçlarına göre yazılımda renkleri seçebilir veya özelleştirebilir ve efekti gerçek zamanlı olarak önizleyebilirler.Bu kişiselleştirilmiş kişiselleştirilmiş hizmet sadece tüketicilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamıyor, aynı zamanda müşterilerin katılım ve memnuniyet duygusunu arttırır ve marka imajını ve sadakatini artırır. Tırnak cilası yapıştırıcı üreticilerinde renk eşleştirme yazılımının uygulanması, araştırma ve geliştirme, üretim, kalite kontrolünden pazar genişlemesine kadar tüm yönleri kapsar.Üreticiler için önemli ekonomik faydalar yaratmak ve güçlü bir rekabet avantajı oluşturmak. Renk spektrumu bilgisayar renk eşleştirme yazılımının avantajları, maliyet ve gerçek koşullara göre seçilebilen birden fazla formülasyon sağlama yeteneğinde yansıtılır.Ayrıca, örnek verileri ve formül verileri elektroniktir, bu da sadece işgücü maliyetini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda üretimin istikrarını da garanti eder.Kullanımı kolayRenk eşleştirme verimliliği olağanüstüdür ve atık ve eski malzemeler maliyet tasarrufu elde etmek için renk eşleştirmesi için de kullanılabilir. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve sürekli değişen pazar talebiyle,Tırnak cilalama endüstrisinde renk eşleştirme yazılımının uygulamasının daha derin ve kapsamlı olacağına inanılıyor, ve tüm endüstrinin yeni bir kalkınma aşamasına devam etmesini teşvik etmek.

Tarım teknolojisinin sürekli ilerlemesiyle birlikte, meyve kalitesini tespit etme talebi de artmaktadır.Sadece zaman alıcı ve zahmetli değil.Bir gelişmiş görüntüleme teknolojisi olarak,Hiperspektral kamera, benzersiz avantajlarıyla meyve kalitesinin yıkıcı olmayan testleri alanında büyük bir uygulama potansiyeli göstermiştir.. Hiperspektral kameranın teknik prensibiHiperspektral kameranın temel prensibi, hedef nesnenin spektral bilgisini görüntü bilgisine dönüştürmek için spektral görüntüleme teknolojisini kullanmaktır.Hedef nesnenin farklı dalga boylarında yansımasını veya emisyon spektrumunu ölçerek, hedef nesnenin spektral özellikleri elde edilir ve daha sonra hedef nesne tanınır ve sınıflandırılır.Hiperspektral kamera, hiperspektral görüntüler üretmek için spektral görüntüleme teknolojisini görüntüleme teknolojisiyle birleştirir., sadece hedef nesnenin mekansal bilgilerini değil, aynı zamanda hedef nesnenin çok boyutlu analizini gerçekleştirmek için spektral bilgilerini de içerir. Hiperspektral kameraların özellikleri1Hiperspektral çözünürlük:Hiperspektral kamera, hedef nesnenin spektral verilerini yüzlerce hatta binlerce dalga boyunda elde edebilir.. 2Yüksek mekansal çözünürlük: teknoloji sadece spektral bilgiyi elde etmekle kalmaz, aynı zamanda yüksek hassasiyetli konumlandırma elde etmek için hedef nesnenin mekansal bilgisini de doğru bir şekilde elde edebilir. 3Yüksek duyarlılık: Hiperspektral kamera, daha düşük ışık koşullarında da net hiperspektral görüntüler elde edebilir ve hedef nesnenin tanıma yeteneğini iyileştirebilir. 4Çok boyutlu bilgi füzyonu: çok boyutlu hiperspektral görüntüler üretmek için spektral bilgi uzaysal bilgi ile birleştirilir.Daha sonra görüntü işleme ve analiz için zengin bilgi sağlar. Meyve kalitesinin yıkıcı olmayan testlerinde hiperspektral kamerayı kullanmak1. Olgunluk tespitiGeleneksel yöntemler genellikle görünüşüne, rengine veya dokunuşuna bakılarak değerlendirilir, ancak bu yöntem öznel ve hataya eğilimlidir.Hiperspektral kameralar farklı dalga boylarında meyvelerin spektral özelliklerini yakalayabilir, ve bu özellikler meyvelerin olgunluğunu doğru bir şekilde değerlendirmek için kullanılabilir. 2- Zararlı ve hastalık belirlemeZararlı böcekler ve hastalıklar meyve kalitesini etkileyen önemli faktörlerdir.Hiperspektral kameralar, hastalık ve zararlıların neden olduğu spektral değişiklikleri meyvenin yüzeyinde veya içinde yakalayarak hastalık ve zararlıların doğru tanımlanmasını sağlayabilirBu, zararlıları ve hastalıkları erken tespit etmek ve meyve verimliliğini ve kalitesini artırmak için zamanında önlem almak için büyük önem taşımaktadır. 3- Kalite değerlendirmesiOlgunlaşma ve zararlıların yanı sıra, meyve kalitesi tatlılık, asitlik, nem içeriği vb. gibi birçok yönü de içerir.Hiperspektral kamera meyve çok boyutlu spektral bilgi alabilir, ve ilgili algoritma modeli ile birleştirildiğinde, bu kalite endeksleri doğru bir şekilde değerlendirilebilir.Hiperspektral teknoloji, tatlı elmaların ve kırmızı hurmaların yüzey hasarı gibi kusurları belirlemek için kullanılabilir., meyve sınıflandırması ve satışı için bilimsel bir temel sağlar. Meyve kalitesinin yıkıcı olmayan denetimleri alanında hiperspektral kameraların uygulanması geniş umutlara sahiptir.Teknolojinin daha fazla meyve tespitinde kullanılması bekleniyor.Aynı zamanda, yapay zeka ve büyük veri analizi teknolojisinin birleştirilmesi, algılama doğruluğunu ve verimliliğini daha da artırabilir.Ve meyve kalitesi tespitinin zekâsını ve otomasyonunu gerçekleştirmek.   Bununla birlikte, hiperspektral kameralar meyve kalitesini tespit etmekte bazı zorluklarla da karşı karşıyadır.Bu yüzden farklı meyveler için bir tespit modeli oluşturmak gerekiyor.Aynı zamanda, ışık ve sıcaklık gibi çevresel faktörler de algılama sonuçlarını etkileyebilir ve bunları düzeltmek için uygun önlemler alınmalıdır.   Kısacası, gelişmiş bir görüntüleme teknolojisi olarak, hiperspektral kamera, meyve kalitesinin yıkıcı olmayan testleri alanında büyük bir uygulama potansiyeli ve geniş umutlar göstermiştir.FigSpec® serisi görüntüleme hiperspektral kameraları, spektral görüntülerin hızlı elde edilmesini sağlayabilir, sadece sebze ve meyvelerin analiz ve tespiti için değil, aynı zamanda spektral analiz, malzeme sıralama, tarımsal uzaktan algılama, endüstriyel algılama ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılır.Teknolojinin sürekli gelişimi ve iyileştirilmesiyle, Hiperspektral kameraların gelecekte tarımsal üretimde daha önemli bir rol oynayacağı düşünülüyor.Meyve kalitesinin iyileştirilmesine ve tarımın sürdürülebilir gelişiminin teşvik edilmesine katkıda bulunmak.

Gelişmiş bir optik görüntüleme cihazı olarak, hiperspektral kamera son yıllarda birçok alanda büyük bir uygulama potansiyeli gösterdi.aynı zamanda zengin spektral bilgi elde etmekBilimsel araştırma ve pratik uygulamalar için benzersiz ve değerli veriler sağlar. Hiperspektral kamera nedir?Bir hiperspektral kamera, bir hedef nesne tarafından yansıtılan veya yayılan ışık hakkında bilgiyi birden fazla sürekli ve dar spektral bantlarda yakalama yeteneğine sahip bir görüntüleme cihazıdır.Geleneksel kameraların ya da insan gözünün algılayabileceği sınırlı renk yelpazesinin aksine, hiperspektral kameralar, ultraviyoleten kızılötesiye kadar geniş bir spektral bölgeyi kapsar ve zengin spektral bilgi içeren veri küpleri üretebilir.Bu veriler sadece hedef nesnenin mekansal konumu bilgisini kaydetmez (iki boyutlu görüntü), aynı zamanda farklı dalga boylarında her pikselin spektral tepki özelliklerini de içerir (üç boyutlu spektral bilgi),Hedef nesnenin daha kapsamlı ve derinlemesine bir analizini elde etmek için. Hiperspektral kameralar nasıl çalışır?Hiperspektral kameranın çalışması spektroskopi teknolojisine dayanır, yani düşen ışığı farklı dalga boylarında tek renkli ışığa ayırmak için bir bölücü kullanmak,ve bir dizi sofistike optik sistem ve dedektörler aracılığıylaBu veriler daha sonra işlenmesi ve analizi için 3 boyutlu veri küplerine entegre edilir.Yüksek çözünürlüklü spektral özellikler, hiperspektral bir kameranın geleneksel kameraların algılayamadığı ince spektral farklılıkları yakalamasını sağlar, bir nesnenin yüzeyinin kimyasal bileşimi, fiziksel durumu ve çevresel koşulları gibi bilgileri ortaya çıkarır.   Hiperspektral kameraların uygulama alanları1.Tarım ve ormancılık: Hiperspektral kameralar özellikle tarımda yaygın olarak kullanılmaktadır.Bitkinin büyüme durumunu doğru bir şekilde değerlendirebilir.Ormancılıkta, hiperspektral kameralar orman örtüsündeki değişiklikleri izlemek, ağaç türlerini tanımlamak ve orman sağlığını değerlendirmek için kullanılabilir. 2.Çevre İzleme ve Koruma: Hiperspektral kameralar, suyun petrol kirliliği, ağır metal kirliliği ve havadaki zararlı gazlar gibi çevredeki çeşitli kirleticileri tespit edebilir ve ölçülebilir.Toprak bozulmasını izlemek için de kullanılabilir., ekolojik restorasyon ve iklim değişikliğinin doğal çevre üzerindeki etkisi. 3.Maden kaynaklarının araştırılması: Hiperspektral kameralar, yüzey kayalarında, topraklarda ve bitki örtüsünde belirli mineral bileşenleri tespit edebilir ve mineral kaynaklarının keşfi için önemli ipuçları sağlayabilir.Hiperspektral görüntülerdeki spektrum özelliklerini analiz ederek, maden yataklarını hızlı bir şekilde tespit etmek ve boyutlarını ve kalitesini değerlendirmek mümkündür. 4.Askeri ve savunma: Askeri alanda, hiperspektral kameralar hedef tanımlama, kamuflaj tespiti ve savaş alanı çevresini izlemek için kullanılabilir.Yüksek çözünürlüklü spektral verileri askeri personelin düşman hedeflerini daha doğru tanımlamasına yardımcı olabilir, savaş alanı durumlarını değerlendirir ve buna uygun taktik stratejiler oluşturur. 5.Kültürel mirasın korunması: Hiperspektral kameralar kültürel mirasın korunmasında da önemli bir rol oynamaktadır.Üretim süreci ve kültürel kalıntıların tarihsel değişiklikleri ortaya çıkarılabilir., kültürel kalıntıların restorasyonu, korunması ve sergilenmesi için bilimsel bir temel sağlar. Eşsiz görüntüleme yeteneği ve geniş uygulama potansiyeli ile hiperspektral kamera, modern bilimsel araştırma ve teknoloji uygulamasında parlak bir yıldız haline geliyor.FigSpec®FS1X serisi hiperspektral kameralar görünür ışığı içerir (400-700nm), yakın kızılötesi (400-1000nm) ve kısa dalga yakın kızılötesi (900-1700nm) üç spektral bölge, yaygın olarak baskı, tekstil ve diğer endüstriyel ürünlerin yüzey renk doku tespitinde kullanılır,bileşen tanımlaması, madde tanımlama, makine görme, renk algılama, tarımsal ürün kalitesi ve diğer alanlar.Hiperspektral kameralar daha fazla alanda önemli bir rol oynayacak, insan toplumunun sürdürülebilir gelişimine daha fazla bilgelik ve güç katkı sağlıyor.

Tarım teknolojisinin sürekli ilerlemesiyle birlikte, meyve kalitesini tespit etme talebi de artmaktadır.Sadece zaman alıcı ve zahmetli değil.Bir gelişmiş görüntüleme teknolojisi olarak,Hiperspektral kamera, benzersiz avantajlarıyla meyve kalitesinin yıkıcı olmayan testleri alanında büyük bir uygulama potansiyeli göstermiştir.. Hiperspektral kameranın teknik prensibiHiperspektral kameranın temel prensibi, hedef nesnenin spektral bilgisini görüntü bilgisine dönüştürmek için spektral görüntüleme teknolojisini kullanmaktır.Hedef nesnenin farklı dalga boylarında yansımasını veya emisyon spektrumunu ölçerek, hedef nesnenin spektral özellikleri elde edilir ve daha sonra hedef nesne tanınır ve sınıflandırılır.Hiperspektral kamera, hiperspektral görüntüler üretmek için spektral görüntüleme teknolojisini görüntüleme teknolojisiyle birleştirir., sadece hedef nesnenin mekansal bilgilerini değil, aynı zamanda hedef nesnenin çok boyutlu analizini gerçekleştirmek için spektral bilgilerini de içerir.   Hiperspektral kameraların özellikleri1Hiperspektral çözünürlük:Hiperspektral kamera, hedef nesnenin spektral verilerini yüzlerce hatta binlerce dalga boyunda elde edebilir.. 2Yüksek mekansal çözünürlük: teknoloji sadece spektral bilgiyi elde etmekle kalmaz, aynı zamanda yüksek hassasiyetli konumlandırma elde etmek için hedef nesnenin mekansal bilgisini de doğru bir şekilde elde edebilir. 3Yüksek duyarlılık: Hiperspektral kamera, daha düşük ışık koşullarında da net hiperspektral görüntüler elde edebilir ve hedef nesnenin tanıma yeteneğini iyileştirebilir. 4Çok boyutlu bilgi füzyonu: çok boyutlu hiperspektral görüntüler üretmek için spektral bilgi uzaysal bilgi ile birleştirilir.Daha sonra görüntü işleme ve analiz için zengin bilgi sağlar. Meyve kalitesinin yıkıcı olmayan testlerinde hiperspektral kamerayı kullanmak1. Olgunluk tespitiGeleneksel yöntemler genellikle görünüşüne, rengine veya dokunuşuna bakılarak değerlendirilir, ancak bu yöntem öznel ve hataya eğilimlidir.Hiperspektral kameralar farklı dalga boylarında meyvelerin spektral özelliklerini yakalayabilir, ve bu özellikler meyvelerin olgunluğunu doğru bir şekilde değerlendirmek için kullanılabilir. 2- Zararlı ve hastalık belirlemeZararlı böcekler ve hastalıklar meyve kalitesini etkileyen önemli faktörlerdir.Hiperspektral kameralar, hastalık ve zararlıların neden olduğu spektral değişiklikleri meyvenin yüzeyinde veya içinde yakalayarak hastalık ve zararlıların doğru tanımlanmasını sağlayabilirBu, zararlıları ve hastalıkları erken tespit etmek ve meyve verimliliğini ve kalitesini artırmak için zamanında önlem almak için büyük önem taşımaktadır. 3- Kalite değerlendirmesiOlgunlaşma ve zararlıların yanı sıra, meyve kalitesi tatlılık, asitlik, nem içeriği vb. gibi birçok yönü de içerir.Hiperspektral kamera meyve çok boyutlu spektral bilgi alabilir, ve ilgili algoritma modeli ile birleştirildiğinde, bu kalite endeksleri doğru bir şekilde değerlendirilebilir.Hiperspektral teknoloji, tatlı elmaların ve kırmızı hurmaların yüzey hasarı gibi kusurları belirlemek için kullanılabilir., meyve sınıflandırması ve satışı için bilimsel bir temel sağlar. Meyve kalitesinin yıkıcı olmayan denetimleri alanında hiperspektral kameraların uygulanması geniş umutlara sahiptir.Teknolojinin daha fazla meyve tespitinde kullanılması bekleniyor.Aynı zamanda, yapay zeka ve büyük veri analizi teknolojisinin birleştirilmesi, algılama doğruluğunu ve verimliliğini daha da artırabilir.Ve meyve kalitesi tespitinin zekâsını ve otomasyonunu gerçekleştirmek.   Bununla birlikte, hiperspektral kameralar meyve kalitesini tespit etmekte bazı zorluklarla da karşı karşıyadır.Bu yüzden farklı meyveler için bir tespit modeli oluşturmak gerekiyor.Aynı zamanda, ışık ve sıcaklık gibi çevresel faktörler de algılama sonuçlarını etkileyebilir ve bunları düzeltmek için uygun önlemler alınmalıdır.   Kısacası, gelişmiş bir görüntüleme teknolojisi olarak, hiperspektral kamera, meyve kalitesinin yıkıcı olmayan testleri alanında büyük bir uygulama potansiyeli ve geniş umutlar göstermiştir.FigSpec® serisi görüntüleme hiperspektral kameraları, spektral görüntülerin hızlı elde edilmesini sağlayabilir, sadece sebze ve meyvelerin analiz ve tespiti için değil, aynı zamanda spektral analiz, malzeme sıralama, tarımsal uzaktan algılama, endüstriyel algılama ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılır.Teknolojinin sürekli gelişimi ve iyileştirilmesiyle, Hiperspektral kameraların gelecekte tarımsal üretimde daha önemli bir rol oynayacağı düşünülüyor.Meyve kalitesinin iyileştirilmesine ve tarımın sürdürülebilir gelişiminin teşvik edilmesine katkıda bulunmak.

Endüstriyel üretim ve günlük yaşamda, renk doğruluğu giderek daha önemli hale geliyor.Renk doğruluğu ürünün kalitesini ve pazar kabulünü etkileyecektir.Renklerin doğruluğunu sağlamak için, birçok endüstri renk farklarını tespit etmek için renk farkı ölçer kullanmaya başladı.Bu makalede boya renginin renk farkı olup olmadığını tespit etmek için renk farkı ölçümcüsünü nasıl kullanacağınız açıklanacak.   一Renk farkı ölçümcüsünün çalışma prensibiRenk farkı ölçer, bir nesnenin yüzeyinin renk parlaklığını, doymuşluğunu ve tonunu ölçerek renk farklılıklarını değerlendiren bir enstrüman.Bir nesnenin rengini sayısal değerlere dönüştürebilir.Renk farkı ölçer genellikle bir ışık kaynağı, bir alıcı ve bir işlemciden oluşur.   二Renk farkı ölçüm cihazını kullanmanın adımları 1. Örnek hazırlama Temsil edici bir boya örneği seçilir ve yüzeye yansıtıldığında ışığın sapmasını önlemek için örneğin yüzeyinin pürüzsüz olmasını sağlamak için kartona eşit şekilde uygulanır.Yapışmayı ve cihazı kirletmeyi ve ölçüm sonuçlarını etkilemeyi önlemek için serin bir yerde kurut.. 2. Ölçüm aşaması Renk farkı ölçerini numune yüzeyine yerleştirin ve açıyı ayarlayın, böylece ışık kaynağı numune üzerinde dikey olarak parlar.ölçüm tuşuna basın ve renk farkı metre otomatik olarak numunenin rengini ölçmek ve verileri üretmekNormalde, renk farkı ölçer üç değer çıkarır: L, a ve b. L renk parlaklığını, a kırmızı-yeşil değeri ve b sarı-mavi değeri temsil eder. 3. Veri analizi Renk farkı, renk farkı ölçerindeki verileri standart renk verileriyle karşılaştırarak hesaplanır.Renk standart renge ne kadar yakınsaGenellikle kullanılan renk farkı formülleri ΔEab, ΔE00 vb. 4. Sonuç raporu Hesaplanan renk farkı değerine göre, numunenin uygunluğu değerlendirilir.Boya renginin gereksinimleri karşıladığını gösterirRenk farkı değeri kabul edilebilir aralığı aşarsa, örnekleme formülü renk farkı ölçüm cihazının verilerine göre ayarlanabilir.ve daha sonra örnek, gereksinimleri karşılamak için elde edilebilir. (Değerlendirme aralığı sistemin kendisi tarafından ayarlanabilir)   三、 önlemler1- Cihazı temiz tutun: Kullanım süresini uzatmak için renk farkı ölçerinin kullanımdan önce ve sonra temizlenmesi ve bakımı gerekir.2. Doğru işlem: Kullanım öncesi kullanım kılavuzunu dikkatlice okuyun ve işlem adımlarına göre ölçün.3Kalibrasyon: Ölçüm sonuçlarının doğruluğunu sağlamak için, cihazın kullanım öncesi kalibrelenmiş olup olmadığını kontrol etmek gerekir.

Bu çalışmada, 400-1000nm hiperspektral bir kamera uygulandı ve Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD'nin bir ürünü olan FS23, ilgili araştırmalar için kullanılabilir.FigSpec® serisi görüntüleme hiperspektral kameraları, yüksek difraksiyon verimliliği ve yüksek hassasiyetli bir yüzey dizisi kamerası ile bir iletim ızgara ışın bölme modülü kullanır, yerleşik tarama görüntüleme ve yardımcı kamera teknolojisi ile birleştirilmiş,Geleneksel hiperspektral kameraları çözmek için harici baskı tarama görüntüleme mekanizması ve karmaşık odaklama ve diğer zor sorunlar gerekir.Spektral görüntüleri hızlı bir şekilde elde etmek için standart C arayüzü görüntüleme merceği veya mikroskop ile doğrudan entegre edilebilir. Doğal tarım, tarımda düşük tüketim, yüksek verimlilik, yüksek kalite ve güvenlik elde etmenin önemli bir yoludur.Çiftlik üretimimizin odak noktası her zaman düyülerin istikrarlı ve yüksek verimi olmuştur., ve zamanında ve etkili hastalık kontrolü, istikrarlı verime ve yüksek verime ulaşmanın önemli bir garantisi.Hasarlı bitkilerin nedenini ve hasar derecesini pirinç hastalığının erken aşamasında tespit edilebilirse, ince tarımda değişken uygulama ile birlikte, pirinç hastalığı enfeksiyonu hastalığı oranını etkili bir şekilde azaltabilir, zarar alanı daraltabilir,ve pirinç verimi etkili bir şekilde artırabilirDeğişken uygulama, özellikle bitki zararlıları ve hastalıkları bilgilerine göre etkilenen bitkilerin nedeninin ve hasar derecesinin zamanında teşhis edilmesini içerir.ve uygun hastalık tedavisine göre kimyasal ajanların uygulanması, yerel koşullar ve talep, kimyasal ajanların kullanımını azaltmak ve zamanında önleme ve kontrol amacına ulaşmak için. Bu çalışmada pirinç kılıfı virüsünü tanımlamak için hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı.ve iyi sonuçlar elde edildiSG, SNV ve MSC öncesi işleme yöntemleri altında, tahmin edilen örnek ayrımcılığının doğruluğu sırasıyla 82.8%, 92.1% ve 89.1% idi.SNV ön işleme spektrumu ile oluşturulan PLS-DA modeli en yüksek doğruluğa sahipti., SG ön işleme spektrumu tarafından oluşturulan PLS-DA modeli en düşük doğruluğa sahipken, doğruluk %80'den fazlaydı.MNF özelliği bilgisi çıkarımı temelinde LDA ve BPNN ayırt edici modellerinin tahmin kümesi doğruluğu 95'tir.Her üç modelin kapsamlı bir karşılaştırılmasından sonra, PLS-DA modelinin tüm bantlara dayalı olarak daha iyi olduğu %98.4 ve %0.3 oranında.MNF özelliği bilgisi çıkartmasına dayalı BPNN modeli, en iyi ayrımcı etkiye ulaşır.Deneysel sonuçlar, hiperspektral görüntüleme teknolojisinin pirinç tanesinin solmasını tanımlamak için kullanılabileceğini göstermektedir.,ve MNF algoritması, orijinal spektrumu temsil etmek için karakteristik bilgileri çıkarmak ve hesaplama miktarını büyük ölçüde azaltmak için kullanılabilir.Algoritmanın pirinç hastalığının hızlı tanıma ve modelleme sürecinde geniş bir uygulama perspektifi var.

İnsan gözü görünür yelpazedeki ışığa duyarlıdır ve malzemeleri renklerine göre ayırt eder.Yazma solmaz.Birçok önemli belge, sözleşmeler, makbuzlar, sertifikalar, çekler ve diğer belgeler, bu belgelerin üzerindeki numaralar, zaman, metin vb. gibi siyah bir tarafsız kalemle yazılır.Kolayca eklenir ya da değiştirilir., değiştirilmiş el yazısının tespiti ve örtülü el yazısının çoğaltılması, ceza işlemlerinde önemli bir kanıttır, bu nedenle çoğu sivil ve ceza davasında,Çoğu belge kimliği, siyah tarafsız kalem el yazısının kimliğini gerektirir.El yazısını tanımlamak için iki ana yöntem vardır: kayıplı algılama ve yıkıcı olmayan algılama.Son yıllarda tarımsal ürünlerin tanımlanmasında yaygın olarak kullanılmıştır.Bu makalede, piyasada satılan 18 tür siyah nötr kalem, daha etkili bir el yazısı tanıma yöntemi keşfetmek amacıyla ele alınmıştır.El yazısı soruşturması ve kimlik tespiti için bir araştırma temeli sağlayan.   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).     1Malzemeler ve ekipman   Deney malzemelerinin ve deney numunelerinin hazırlanması   Deneysel örnekler, piyasada popüler olan 18 marka siyah nötr kalem ve 18 marka nötr kalemdi.18 marka nötr kalemle "1" sayısını yazdıktan sonra, "40" numarası 24 saat sonra diğer marka nötr kalemler tarafından değiştirildi ve 306 numune tahrip deneyi yapıldı.(a) ve (b) Şekil 1'de pen 1'in pen 2 tarafından değiştirilmesinden önceki ve sonrası resimleridir.Şekil 1'den görüldüğü gibi, 1 numaralı kalem aynı renkteki 2 numaralı kalemle değiştirildikten sonra, değiştirme izleri çıplak gözle tamamen görünmez hale gelir.18 farklı marka nötr kalem, sıradaki seri numaralarını yazmak için kullanıldı., 24 saat sonra diğer marka nötr kalemlerle kaplanmış ve 306 maske deneyi örneği yapılmıştır.14 Pen, No.Şekil 1'de görüldüğü gibi, gizlenmiş yazı çıplak gözle tamamen tanınamıyor.     2Sonuçlar ve tartışma   El yazısı bozulması ve yeniden üretilen kimlik sonuçlarının gizlenmesi   Örneğin, Şekil 2'de gösterildiği gibi, 1 numaralı kalem ve 17 numaralı kalem alın: (a) dijital bir fotoğraf, (b) arka planın çıkarılmadan ana bileşen analizi işleminin sonucudur.(c) arka planın kaldırılmadan ana bileşen analizi işleminin sonucudurŞekil 2'de görüldüğü gibi, işleme sonuçları arka plan bilgisi müdahalesi kaldırıldıktan sonra daha net olur.Büyük miktarda veri analizi, sahte renk sentezinin el yazısı tahrifinde en iyi tanıma etkisine sahip olduğunu gösteriyor.Orijinal verileri görmemiş insanlar, değiştirilmiş el yazısını başarıyla tanımlayabilir, yani örnek grubunu tanımlayabilirler. Örnek olarak numara 2 tarafsız kalemle numara 13 tarafsız kalemle örneği kapatmak için, Şekil 3 (a) örneğin dijital fotoğrafıdır.(b) arka planın kaldırılmadan ana bileşen analizi işleminin sonucudur, (c) arka planın kaldırılmadan ana bileşen analizi işleminin sonucudur ve (d) yanlış renk sentezi işleminin sonucudur.Büyük miktarda veri analizi, arka planın kaldırılması ile ana bileşen analizi işleminin el yazısı maskelenme tekrarını tanımada en iyi etkiye sahip olduğunu göstermektedir..     3Sonuç. (1) 720-1000nm bandında, farklı markaların nötr kalemlerinin spektral yansıma kapasitesi çok farklıdır ve el yazısını tanımak için en iyi banttır.   (2) Milli kalemlerin ve Nissan kalemlerinin tanıma etkisi% 100'e ulaşabilir, bu da malların sahteleştirilmesi için teorik bir temel sağlar.   (3) Araştırma, arka plan bilgilerini kaldırdıktan sonra, analiz ve yeniden işleme geçirildikten sonra tanımlama etkisinin açıkça güncellendiğini göstermektedir.   (4) Bu makalede el yazısı gürültü azaltma, IsoData, göz maskesinin kurulması, arka planın kaldırılması ve PCA analizi ile tanınır.Farklı örnek verileri tanınacak.Siyah nötr kalem örneği verilerinden oluşan 306 grup arasında, 75,8%'lik bir tanıma oranıyla 232 grup verisi tespit edilebildi.175 veri grubu yeniden üretilebilir, ve tanınma oranı % 57,3'e ulaştı.   (5) Araştırma sonuçları, farklı markalardaki siyah nötr kalemler arasındaki düzensizliği ve örtbası tespit etmek için hiperspektral görüntüleme teknolojisinin kullanılabileceğini göstermektedir.Cinayet soruşturması ve el yazısının tanımlanması için bir araştırma temeli sağlayan.