CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Şirket Haberleri

Plastik ürünlerin otomobil, elektronik ve tıbbi bakım gibi pek çok alanda yaygın olarak uygulanması ile, plastik kaynak teknolojisi, plastik ürünleri birbirine bağlamak için önemli bir araç olarak,kaynak kalitesi doğrudan ürün performansını ve kullanım ömrünü etkilerPlastik kaynak kalitesini değerlendirmek için görsel denetim ve yıkıcı testler gibi geleneksel yöntemlerin güçlü öznellik de dahil olmak üzere sınırlamaları vardır.İç kaliteleri kapsamlı bir şekilde yansıtamamakLazer iletim ölçerlerinin ortaya çıkması, plastik kaynak kalitesini değerlendirmek için yepyeni, verimli ve doğru bir çözüm sağladı.   I. Lazer iletim ölçümünün çalışma prensibi Lazer iletkenlik ölçerinin işleyişi ışık iletme ilkesine dayanır. Belirli bir dalga boyunda bir lazer ışını plastik bir numuneye ışınlandığında, ışığın bir kısmı emilir.Bazıları dağılmış., ve kalan ışık plastikten geçer. Enstrüman, yüksek hassasiyetli bir ışık dedektörü aracılığıyla düşen ışık yoğunluğunu ve ileten ışık yoğunluğunu hassas bir şekilde ölçer.Plastik kaynak kalitesinin değerlendirilmesi için, lazer geçirgenlik ölçerinin kaynaklı ve kaynaklanmamış alanlar arasındaki geçirgenlik farkını hassas bir şekilde algılayabilmesi.ve eksik penetrasyonÖrneğin, kabarcıkların varlığı ışığın dağılmasını artıracak,Akışkanlıkta bir düşüşle sonuçlananİçişler ve yabancı maddeler ışık yayılma yolunu değiştirecek ve anormal iletimliliğe yol açacaktır.kaynak kalitesi doğru bir şekilde değerlendirilebilir.   II. Renk Spektrumu Lazer iletim ölçerinin özellikleri ve avantajları TH-20   Renk Spektrumu Lazer İletişim Meter TH - 200 plastik kaynak kalitesinin değerlendirilmesinde olağanüstü performans göstermektedir.Yüksek hassasiyetli bir optik algılama sistemine sahiptir., ± 0.1% ölçüm doğruluğu ile, bu yüksek hassasiyet özelliği plastik kaynak sırasında küçük değişiklikleri hassas bir şekilde yakalamasını sağlar.kaynak kalitesinin doğru bir şekilde değerlendirilmesi için sağlam bir temel sağlar. TH - 200, yaygın olarak kullanılan çeşitli lazer dalga boylarını kapsayan geniş bir spektral ölçüm aralığına sahiptir ve farklı plastik malzemelerin ve kaynak işlemlerinin ihtiyaçlarına uyarlanabilir.Otomobil üretiminde yaygın polipropilen (PP) plastik kaynak veya elektronik endüstrisinde polikarbonat (PC) plastik kaynak için kullanılıp kullanılmadığı, TH - 200 lazer iletimini doğru bir şekilde ölçebilir.   Bu cihaz kullanımı kolaydır ve sezgisel bir kullanıcı arayüzü ve otomatik ölçüm yazılımı ile donatılmıştır.Ölçüm programını başlat, ve enstrüman ölçümü hızlı bir şekilde tamamlayabilir ve ayrıntılı veri raporları oluşturabilir.Bu tespit verimliliğini büyük ölçüde artırır ve üretim hatlarında büyük ölçekli tespit için uygundurEk olarak, TH-200 iyi bir istikrar ve güvenilirliğe sahiptir, endüstriyel üretim ortamlarında uzun süre istikrarlı bir şekilde çalışabilir, ekipman bakım ve kalibrasyon sıklığını azaltır,ve kullanım maliyetini düşürür.   Plastik kaynak kalitesi değerlendirmesinde lazer iletim ölçümünün yenilikçi uygulama yöntemleri   1Kaynaktan önce malzeme tarama ve değerlendirme   Plastik kaynaklamadan önce, farklı plastik hammadde partilerinin lazer iletim kapasitesi, Renk Spektrumu Lazer iletim kapasitesi testi TH-200 ile test edilir.lazer geçirgenliği kaynak işleminin gereksinimlerini karşılayan malzemelerin partileri seçilebilir, hammaddelerin tutarlılığını ve istikrarını sağlarken, farklı plastik türlerinin kaynaklanması gereken durumlarda,TH-200, mühendislere uygun lazer iletim kapasitesi olan plastik malzeme kombinasyonlarını seçmelerinde yardımcı olabilirÖrneğin, otomotiv iç kısımlarının kaynaklarında, TH-200 ile yapılan testlerle,uygun plastik malzeme kombinasyonlarını seçmek, kaynak kusurlarını etkili bir şekilde azaltabilir ve iç kısımların estetik ve dayanıklılığını artırabilir.   2- Saldırma sürecinin gerçek zamanlı izlenmesi   TH - 200'ü plastik kaynak ekipmanına entegre edin ve kaynak işlemi sırasında kaynak alanındaki lazer iletim gücünün gerçek zamanlı değişikliklerini izleyin.Kaynak işlem parametreleri dalgalanırken, örneğin istikrarsız lazer gücü veya kaynak hızındaki değişiklikler, kaynak alanındaki plastikin anormal erime ve katılaşma durumlarına neden olacaktır,Böylece lazer iletiminde değişikliklere yol açar.. TH-200 bu değişiklikleri anında yakalayabilir ve verileri kaynak kontrol sistemine geri gönderebilir.Kontrol sistemi, kaynak işleminin kapalı döngü kontrolünü elde etmek ve kaynak kalitesinin istikrarını sağlamak için geri bildirim verilerine dayanarak kaynak süreci parametrelerini otomatik olarak ayarlarÖrneğin, elektronik cihaz kabuklarının kaynak üretim hattında, gerçek zamanlı olarak lazer iletimliliğini izleyerek ve kaynak parametrelerini derhal ayarlayarak,hurda oranını etkili bir şekilde azaltabilir ve üretim verimliliğini artırabilir.   3- Saldırmadan sonra kapsamlı kalite denetimi   Kaynak tamamlandıktan sonra, kaynaklı eklemin lazer geçirgenliği TH - 200 kullanılarak tespit edilir.Verileri kaynaktan önceki standart verilerle ve kaynak süreci sırasında gerçek zamanlı verilerle karşılaştırarak, kaynaklı eklemde eksik penetrasyon, yanlış kaynak ve gözenekler gibi kusurlar olup olmadığını belirlemek mümkündür.nedenleri daha fazla analiz edilebilir ve buna uygun iyileştirme önlemleri alınabilirEk olarak, TH-200 ayrıca dolaylı olarak kaynaklı eklemin gücünü de değerlendirebilir.Araştırmalar kaynaklı eklemin lazer iletim gücü ve kaynak sertliği arasında belli bir ilişki olduğunu göstermektedir.Lazer iletim gücünün ve kaynak sertliğinin matematiksel bir modelini oluşturarak ve TH - 200 ile ölçülen lazer iletim gücü verilerini kullanarak, kaynaklı eklemin dayanıklılığı tahmin edilebilir.Ürün kalitesi değerlendirmesi için daha kapsamlı bir temel sağlayan.   The innovative application of the color spectrum laser transmittance instrument TH - 200 in the quality assessment of plastic welding brings a new quality control method to the plastic welding industryKaydırmadan önce malzeme taraması, kaydırma süreci sırasında gerçek zamanlı izleme ve kaydırmadan sonra kalite tespiti ve değerlendirme yoluyla,TH - 200 plastik kaynak kalitesini etkili bir şekilde artırabilirÜretim endüstrisinde ürün kalitesi gereksinimlerinin sürekli iyileştirilmesiyle birlikte,Plastik kaynak alanında lazer iletim cihazlarının uygulama beklentileri daha da genişletilmiş olacakPlastik kaynak teknolojisinin gelişimini teşvik etmeye devam edecek ve çeşitli endüstrilerde ürün yeniliği ve kalite iyileştirmesi için güçlü bir destek sağlayacak.

Modern plastik işleme alanında, plastik kaynak, çok önemli bir bağlantı teknolojisi olarak, otomobil imalatı, elektronik ekipman,ve tıbbi cihazlarPlastik kaynak işlemi sırasında, ışık geçirgenliği ölçümü yavaş yavaş göz ardı edilemeyen önemli bir yön haline geliyor.Bunun arkasındaki bilimsel temel ve pratik önemi nedir??   Plastik kaynaklama prensibi, plastik bileşenlerin bağlantı parçalarının erimiş duruma gelmesini sağlamak için ısı, basınç veya ultrasonik dalgalar gibi enerji kaynaklarını kullanmaktır.Böylece moleküler füzyon elde edilir.Çeşitli kaynak yöntemleri arasında lazer kaynak, yüksek hassasiyeti, düşük ısı etkilenen bölgesi ve iyi mühürleme performansı nedeniyle tercih edilir.Bir lazer ışınının plastik üst tabakadan geçmesi gerekiyor., alt katman tarafından emilir ve ısı enerjisine dönüştürülür, böylece kaynak elde edilir.   Plastik kaynak işleminin şematik şeması   Yayılım, plastik malzemelerde lazer enerjisinin aktarım verimliliğini doğrudan etkiler.lazer enerjisi aşağı tabakaya kadar etkili bir şekilde nüfuz edemez ve ulaşamaz., iyi kaynak elde etmek için yeterli ısı üretmeyi zorlaştırır. Tersine, eğer geçirgenlik çok yüksekse, alt katman plastikin yetersiz enerji emmesine neden olabilir.Aynı zamanda kaynak gücünü de etkileyenUygun bir geçirgenlik, lazer enerjisinin plastik malzemelerde hassas bir şekilde dağıtılmasını sağlayabilir ve yüksek kaliteli kaynak sonuçlarına ulaşabilir.Otomobil iç kısımlarının kaynaklarında, kaynak dayanıklılığı ve görünüm kalitesi için talepler son derece yüksektir. Sadece geçirgenliği kesin bir şekilde kontrol ederek kaynak parçaları sağlam ve güzel bir şekilde bağlanabilir,Yanlış kaynak ve ayrılma gibi kusurların önlenmesi. Plastikin geçirgenliğini nasıl doğru bir şekilde ölçülebilir? İşte burada Color Spectrum'un yeni ürünü olan lazer geçirgenlik ölçüm cihazı devreye girer.Bu araç özellikle plastik kaynak alanında geçirgenlik ölçüm gereksinimleri için tasarlanmıştır ve birçok olağanüstü özelliği vardırGelişmiş lazer ışık kaynaklarını ve son derece hassas dedektörleri kullanarak, belirli dalga boylarındaki lazerler altında çeşitli plastik malzemelerin geçirgenliğini hızlı ve doğru bir şekilde ölçer.Ölçüm doğruluğu son derece yüksek., ölçüm sonuçlarının güvenilirliğini büyük ölçüde artıran, birkaç ondalık noktaya doğru ölçüm yapabilmektedir.   Gerçek ölçüm yazılımı arayüzü   Renk Spektrumu Lazer İletişim Ölçücüsü kullanımı kolaydır ve profesyonel olmayanlar tarafından da ustalaştırılabilir. Araç sezgisel bir işletim arayüzü ve net bir ekran ekranı ile donatılmıştır.ölçüm verilerini hemen anlaşılabilir hale getirmekÜstelik, çoklu ölçüm verileri üzerinde istatistiksel analiz yapabilen güçlü veri depolama ve analiz işlevlerine sahiptir.Plastik kaynak işlemlerinin optimize edilmesi için güçlü bir veri desteği sağlamaktadırPratik uygulamalarda, operatörlerin ölçülecek örneği sadece aygıtın ölçüm platformuna yerleştirmeleri ve ölçüm düğmesine basmaları gerekir.Doğru iletim verileri elde edilebilir.Bu kolaylık üretim verimliliğini büyük ölçüde artırır ve zahmetli ölçümlerden kaynaklanan zaman kaybını azaltır.   Plastik kaynak işleminde, ışığı doğru ölçmek için Chroma Spectra Lazer İletişimölçeri kullanılarak,şirketler ölçüm sonuçlarına dayanarak plastik malzemeleri tarayıp optimize edebilirlerSaldırma gereksinimlerini karşılamayan geçirgenliği olan plastikler için, formülü ayarlayarak, katkı maddeleri ekleyerek veya işleme teknolojisini değiştirerek iyileştirmeler yapılabilir.kaynak işlemi sırasında, gerçek zamanlı olarak geçirgenlik değişikliklerinin izlenmesi, malzeme parti farklılıkları, ekipman arızaları vb. gibi potansiyel kaynak sorunlarını çabuk tespit edebilir.ve kaynak kalitesinin istikrarını ve tutarlılığını sağlamak için zamanında ayarlama önlemleri almak.   Sonuç olarak, plastik kaynakta geçirgenliği ölçmek çok önemlidir.Sadece kaynak kalitesini sağlamak için önemli bir faktör değil aynı zamanda plastik kaynak süreçlerinin sürekli optimizasyonunu ve yeniliğini teşvik etmek için önemli bir araçtır.Gelişmiş teknolojisi, olağanüstü performansı ve kullanışlılığı ile Chroma Spectra Lazer İletişim Ölçücüsü,Plastik kaynak endüstrisinde geçirgenlik ölçümü için güvenilir bir çözüm sağlar, şirketlerin sert piyasa rekabetinde ürün kalitesini ve üretim verimliliğini artırmalarına ve daha fazla değer yaratmalarına yardımcı olmak.

Kömür endüstrisinin araştırma ve üretim pratiğinde,Kömür kullanımını optimize etmek ve ürün kalitesini artırmak için kömürün çeşitli özellikleri hakkında doğru bilgi edinmek çok önemlidir.Hiperspektral görüntü teknolojisi, güçlü bir analiz aracı olarak kömürün iç yapısı ve bileşimi hakkında bol miktarda bilgi sağlayabilir.ve uygulanması verimli ve doğru kömür örneği hiperspektral görüntü elde etme ve işleme yöntemlerine dayanıyor. Hiperspektral görüntüleme teknolojisi, optik, elektronik, bilgisayar bilimi ve diğer disiplinleri entegre eden gelişmiş bir teknolojidir.,Farklı maddelerin farklı ışık dalga boylarına yansıması ve dağıtımı özellikleri.Katı spektrum aralığında kömürün yansıma bilgisini alabiliriz., kömürün "parmak izi" gibi, zengin malzeme bileşimi ve yapı bilgisi içerir.Hiperspektral görüntüleme teknolojisi daha yüksek spektral çözünürlüğe sahiptir ve nanometre düzeyinde dalga boyu farkına kadar doğru olabilir, kömürdeki çeşitli bileşenlerin spektral özelliklerini daha ayrıntılı bir şekilde yakalayabilir. 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. Kömürün ısı değerinin tespitinde hiperspektral görüntüleme teknolojisinin uygulanması nispeten basittir ve verimlidir.Hiperspektral görüntü verileri, kömür numunelerini hiperspektral görüntüleme ekipmanı ile tarayarak elde edilir..Kömürün ısı değerinin tespitinde hiperspektral görüntüleme teknolojisinin uygulanması nispeten basittir ve verimlidir.Hiperspektral görüntü verileri, kömür numunelerini hiperspektral görüntüleme ekipmanı ile tarayarak elde edilir..   Hiperspektral görüntü edinimi arayüzü   Bu veriler, kömürün farklı dalga boylarında yansıtıcılığı hakkında bilgi içerir.doğru spektrum, vb., verilerin kalitesini artırmak için. (a) Orijinal görüntü (b) İlgi alanı Kömür hiperspektral görüntüleri için ilgi alanlarının seçimi   İlgi alanı ortalama spektral eğri   Yedi nokta SG pürüzsüz filtreleme   Enstrümanın kendisinin özellikleri ve çevresel faktörlerin etkisi nedeniyle, toplanan spektrum dalga boyu sürüklenmesi ve yoğunluk sapması gibi bazı sorunlara sahip olabilir.Spektral düzeltmenin amacı, bu sapmaların, kömür örneklerinin gerçek spektral özelliklerini doğru bir şekilde yansıtabilmeleri için düzeltilmesidir.Spektral kalibrasyon yöntemleri arasında dalga boyu kalibrasyonu ve radyasyon kalibrasyonu bulunur.Dalga boyu kalibrasyonu Bilinen spektral özelliklere sahip standart malzemeler kullanarak görüntüleme spektrometrinin dalga boyu doğruluğunu kalibre ederHer pikselle karşılık gelen dalga uzunluğu değerinin doğru olmasını sağlamak için, cıva lambaları ve neon lambaları gibi.Radiometrik kalibrasyon, görüntüün gri değerini, bilinen yansıtıcılık ile standart beyaz tahtayı ölçerek gerçek yansıtıcılık değerine dönüştürmektir., böylece enstrüman tepkisi ve eşit olmayan aydınlatma gibi faktörlerin spektral yoğunluk üzerindeki etkisini ortadan kaldırır. Çok değişkenli saçılma düzeltmesinin sonuçları resimde gösterilmiştir. Çok değişkenli dağılım düzeltmesi sonuçları   Standart normal dönüşüm Standart normal dönüşüm sonucu   Kömür örneklerinin hiperspektral görüntülerinin elde edilmesi ve işlenmesi karmaşık ve kritik bir süreçtir.Alım sürecini optimize etmek ve gelişmiş görüntü işleme yöntemleri kullanmak, hiperspektral görüntülerden bol miktarda ve doğru kömür bilgileri elde edilebilir, bu da kömür endüstrisinin araştırma, üretim ve kalite kontrolü için güçlü bir teknik destek sağlar.Teknolojinin sürekli gelişmesiyle, kömür alanında hiperspektral görüntü teknolojisinin uygulama perspektifi daha geniş olacak ve kömür endüstrisinin gelişimi için yeni atılımlar getireceği bekleniyor.

Tekstil endüstrisinde, kazın ve ördeklerin güzel termal özellikleri nedeniyle yüksek kaliteli termal ürünler üretmek için yüksek kaliteli hammaddeler haline geldi.Kaz tüpü ile ördek tüpü arasında piyasa fiyatında büyük bir fark var.Bazı kötü tüccarlar yüksek kâr peşinde koşmak için ördekle kazın arasını sık sık karıştırırlar. Bu sadece tüketicilerin çıkarlarına zarar vermekle kalmaz, aynı zamanda piyasa düzenini de bozar.Kaz ve ördek karışımı kadifeyi doğru ve verimli bir şekilde tespit etmek özellikle önemlidir.Son yıllarda, hiperspektral kamera teknolojisinin geliştirilmesi bu algılama zorluğuna yenilikçi bir çözüm sağladı. 一、 Örnek hazırlama: Kaynaklarının güvenilir ve temsil edici olmasını sağlamak için çok sayıda saf kaz dümen ve ördek dümen örneği toplanmalıdır.Farklı oranlara göre kaz yuvasını ve ördek yuvasını doğru bir şekilde tartmak için yüksek hassasiyetli elektronik terazi kullanın, ve bilinen karıştırma oranlarıyla bir dizi kaz ve ördek karışık kadife örneği yapılandırmak, örneğin 5%, 10%, 15% ayarlamak gibi... Farklı oranlardaki örnekler örneğin 95% ördek düneği karıştırıldı,ve deneyin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için her oran için birden fazla tekrarlanan numune belirlendiYapılandırılmış karışık yün örneği, örtüşme ve boşluk olmaksızın örneğin tekdüze dağıtılmasını sağlamak için özel örnekleme tablosuna eşit şekilde yerleştirilir.ve hiperspektral kameranın kapsamlı ve doğru spektral bilgi elde edebilmesini sağlamak için. 二、Hiperspektral görüntü edinimi: Bu makalede, Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD'nin ürünü olan ilgili araştırmalar için kullanılabilecek 400-1000nm hiperspektral bir kamera kullanılmıştır.Spektral aralığı 400-1000nm., dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyidir ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.ve en fazla bant seçimi sonrası 3300Hz (çok bölge bant seçimini destekle)Her karışık yün örneği, örneğin yerel özellik farklılıklarından kaynaklanan algılama hatalarını azaltmak için farklı açılardan görüntü elde etmek için birkaç kez fotoğraflanır.elde edilen hiperspektral görüntü verileri, veri kaybını önlemek için zamanında depolamak için bilgisayara aktarılır.. 三、 Veri önceden işleme: Toplanan hiperspektral görüntü verilerini önceden işlemek için profesyonel veri işleme yazılımı kullanılması.radyasyon düzeltmesi, kameranın kendi performans farklılığı ve çevresel faktörlerden kaynaklanan radyasyon hatasını ortadan kaldırmak için yapılır., böylece farklı görüntüler arasındaki spektral veriler karşılaştırılabilir. Daha sonra kamera açısı, örnek yerleştirme vb. nedeniyle görüntü bozulmasını düzeltmek için geometrik düzeltme yapılır.Görüntüdeki her pikselin konumunun doğru olduğundan emin olmak için. Resim denozed edilir ve görüntü kalitesi ve netliğini artırmak için filtreleme algoritması ile görüntüdeki gürültü müdahalesi kaldırılır,Böylece spektral özellikleri daha doğru bir şekilde çıkarmak için. 四Spektral özellik çıkarımı:Özel algoritmalar ve yazılım araçları, önceden işlenmiş hiperspektral görüntülere dayanarak kazın aşağı ve ördek aşağı bölgelerinin spektral özelliklerini çıkarmak için kullanılır.Çok sayıda görüntü verisinin analizi ve karşılaştırılması yoluyla,Kaz tüyleri ve ördek tüyleri için spesifik dalga boyları aralığının görünür ışıktan yakın kızılötesi spektrumuna kadar önemli ölçüde ayırt edilebileceği belirlenmiştir.Bu anahtar dalga boylarında, kaz tüpünün ve ördek tüpünün yansıtma değerleri kendi benzersiz spektral özellik veri kümelerini oluşturmak için dikkatlice ölçülür ve kaydedilir.Birçok deneysel analizden sonra, 700nm-800nm dalga boyu aralığında kazın ve ördeklerin yansıtıcılık eğrilerinde belirgin farklılıklar olduğu bulunmuştur.Bu, ikisini tanımlamak için önemli bir temel olarak kullanılabilir.. 五、Modellerin oluşturulması ve doğrulanması: Kaz tüpü ve ördek tüpünün alınan spektral karakteristik verilerine dayanarak,Düşmüş kaz ve ördek miktarı analizi için spektral model makine öğrenimi veya istatistiksel yöntemler kullanılarak oluşturuldu.. Genel modelleme yöntemleri destek vektör makinesi, kısmi en az kare yöntemi vb. içerir.Bilinen karıştırma oranına sahip örnek verilerinin bir kısmı, modeli eğitmek için bir eğitim seti olarak kullanılır., böylece kazın ve ördeklerin spektral özellikleri ve karıştırma oranı arasındaki iç ilişkiyi öğrenebilir.Eğitime katılmayan örnekleme verilerinin başka bir kısmı, kurulan modeli doğrulamak için doğrulama seti olarak kullanıldı.Onay setinden alınan örneklerin hiperspektral görüntü verileri modele girildi ve model tarafından kaz ve ördek kemiklerinin tahmin edilen karıştırma oranı hesaplandı.ve gerçek bilinen karıştırma oranı ile karşılaştırıldığındaModelin doğruluğu ve güvenilirliği, öngörülen değer ve gerçek değer arasındaki hata, örneğin kök-orta kare hatası ve ortalama mutlak hata hesaplanarak değerlendirilir.Doğrulama sonuçlarına göre, modelin performansını iyileştirmek için model parametrelerini ayarlamak, özellik değişkenlerini eklemek veya azaltmak gibi model ayarlanır ve optimize edilir. 6Sonuçların analizi ve değerlendirilmesi: Tüm karışık yün örneklerinin test sonuçları özetlendi ve istatistiksel olarak analiz edildi.Test yönteminin istikrarını ve tekrarlanabilirliğini değerlendirmek için farklı karıştırma oranları altında test sonuçlarının ortalama değeri ve standart farkı gibi istatistiksel endeksler hesaplandı.. The results of hyperspectral camera detection were compared with those of traditional detection methods (such as chemical analysis) to further verify the accuracy of the hyperspectral camera detection methodÇok sayıda deneysel verinin analizi ile hata aralığı,Kaz ve ördek karışık kadife miktarı tespitinde hiperspektral kameranın algılama doğruluğu ve diğer temel performans endeksleri elde edilir.Deneysel sonuçlar, yöntemin, karıştırılmış kadife içindeki kaz pastırmasının ve ördek pastırmasının kısa sürede hızlı ve doğru bir şekilde oranını tespit edebileceğini göstermektedir.ve algılama hatası çok küçük bir aralıkta etkili bir şekilde kontrol edilebilir, yüksek güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini tam olarak göstermektedir. Hiperspektral kamera teknolojisinin uygulanması, kaz ve ördek karışık kadife miktarının tespit edilmesinin doğruluğunu ve verimliliğini büyük ölçüde arttırır.Ürün kalitesini ve marka itibarını sağlayabilir· Düzenleyici makamlar için, piyasadaki sahte ve düşük kaliteli ürünlere karşı sert bir teknik destek sağlar.piyasa ortamını temizlemeye ve tüketicilerin meşru haklarını ve çıkarlarını korumaya yardımcı olanTeknolojinin sürekli gelişmesi ve iyileştirilmesiyle,Kaz ve ördek karışık kadife ve diğer ilgili alanlarda hiperspektral kameraların daha kapsamlı ve derinlemesine uygulanacağı düşünülüyor., ve endüstrinin sağlıklı gelişimine yeni bir canlılık kazandıracak.

Ceviz, Çin'de önemli bir fındık meyve ağacı ve ahşap yağlı ağaç türüdür.Meyve genişleme aşaması ceviz meyvesinin gelişiminin ilk aşamasıdır.Bu aşamada yetersiz beslenme, daha sonraki meyvenin kalitesini ve verimini doğrudan etkileyecektir.Ağaç büyümesini kontrol etmek ve iyi bir yönetim planını zamanında ayarlamak için, fındık meyvesinin genişleme aşamasında azot içeriğinin izlenmesi ve teşhisi çok önemlidir.. Bu çalışmada, 400-1000nm hiperspektral bir kamera uygulandı ve Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD'nin bir ürünü olan FS60, ilgili araştırmalar için kullanılabilir.,dalga uzunluğu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyidir ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.ve en fazla bant seçimi sonrası 3300Hz (çok bölge bant seçimini destekle). 一、Önce hazırlık Ceviz gölgesinin azot içeriğini UAV hiperspektral kamerası ile tahmin etmek için, öncelikle veri toplanması gerekir.ve Walnut Garden üzerinde önceden belirlenmiş rota ve yükseklik ile uçuş operasyonlarını gerçekleştirir.Uçuş sırasında, hiperspektral kamera, bir miktar hiperspektral görüntü verisi elde etmek için belirli bir zaman aralığında veya uzay aralığında ceviz gölgesini görüntüler.verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için, aynı zamanda yerden geleneksel yöntemlerle belirlenen ceviz yapraklarının azot içeriği ve gölge yapı parametreleri gibi bazı referans verilerin toplanması da gereklidir. 二Sonuçlar ve analiz Çubuk aralığının belirlenmesi, çubuk spektrumunun çıkarılması ve doğruluk doğrulanması Şekil 2'de gösterildiği gibi, ceviz,Toprak ve gölge, 5 yıllık ceviz ormanının uzaktan algılama görüntüsünün tüm bant aralığında belli ölçüde örtüşmektedir.520 ~ 600nm bant aralığında, gölgelerin spektral yansıma gücü 0'dan azdır.10: ceviz ve toprağın spektral yansıma farkı açıkça üst üste gelmiyor ve her ikisinin de spektral yansıma bu aralıkta 0,10'dan büyüktür.cevizlerin spektral yansıması, toprak ve gölge önemli ölçüde farklıdır. cevizin spektral yansıma gücü 740-900nm aralığında 0,7'den fazladır.ve diğer hedef olmayan bitki örtüsünün spektral yansıması 0'dan daha azdır..7Cevizlerin spektral yansıma kapasitesi yeşil ışık ve yakın kızılötesi bantta diğer hedef olmayan bitkilerden ayırt edilebildiğinden, ancak bir veya bazı bantlarda değil, ENVI5'te hesaplanamaz.3 yazılımDolayısıyla, ceviz kanopi aralığının pürüzsüz ekstraksiyon işlemini kolaylaştırmak için,Bu çalışmada yeşil ışıkta ve yakın kızılötesi bantta ceviz gölgesinin en yüksek spektral yansıması seçilir Bw(550.7) ve B ((779.4) sınıflandırılmış ve kanopinin aralığını belirlemek için tanımlanmıştır. Ceviz ağacı, toprak ve gölge ENVI5.3 yazılımında tanımlanmıştır, yani spektral yansıma B ((550.7) 0'dan küçük veya eşittir..10 ve spektral yansıtma B ((779.4) noktasında en az 0'dur.20, gölge belirlenir ve ortadan kaldırılır. B ((550.7) 'deki spektral yansıma 0,10'dan büyük ve B; (779.4) 'deki spektral yansıma 0'dan küçük veya eşit olduğunda.70, toprak olarak tanımlanır ve çıkarılır; B ((550.7) 'deki spektral yansıma oranı, B ((550.7) 'deki yansıma oranından daha büyük olduğunda.0.10, spektral yansıma B ((779.4) 'de 0'dan büyüktür.70, cephe bitki örtüsü olarak ceviz ağacı belirlenmiştir. Buna ek olarak, kanopinin aralığını çıkarmak için iyi bir genelleme ve sınıflandırma doğruluğuna sahip bir destek vektör makinesi kullanıldı.ve spektral özelliklere dayalı kanopı aralığı ekstraksiyonunun doğruluğu karşılaştırıldıÖncelikle, ENVI5.3 yazılımında, uzaktan algılama görüntülerindeki yeryüzü nesneleri ceviz ağacı ve kırmızı alanın ceviz gölgesini oluşturduğu diğer iki tip (Şekil 4) olarak ayrılmıştır.Ve yeşil alan diğerİki örnek türü arasındaki ayırt edilebilirlik 1 idi.998, ve daha sonra orijinal sınıflandırma sonuçlarını elde etmek için denetlenen sınıflandırma için SVM sınıflandırıcısı seçildi (Şekil 5a).Sınıflandırma sonuçlarında sıklıkla bazı küçük lekeler vardı., ve doğruluğu nihai uygulamanın amacına ulaşmakta zorlandı. bu nedenle, ön sınıflandırma sonuçlarını işlemek için çoğunluk küçük yama işleme yöntemi benimsendi.ve gerçek gereksinimleri karşılayan sınıflandırma sonuçları elde edildi (Şekil 5b)Sınıflandırma sonuçlarının doğruluğu doğrulandı ve Kappa katsayısı 0 idi.997, ve hedef bitki örtüsünün haritalama doğruluğu %99.65 idi.Matab2014b yazılımı, bu çalışmadaki spektral özelliklere dayanarak belirlenen kanopinin aralığını destek vektör makinesi yöntemiyle belirlenen kanopinin aralığı pikselleriyle üst üste getirmek için kullanıldı.Kanopi aralığında 4257 üst üste gelen piksel vardı ve spektral özelliklere göre seçilen kanopi aralığı piksel sayısı 96'yı oluşturdu.Destek vektör makinesindeki piksel sayısının %77'si, 96.43% haritalama doğruluğu ile, yüksek hassasiyet, üst üste gelen sonuçlar Şekil 6'da gösterilmiştir. Şu anda, ceviz gölgesinin azot içeriğini tahmin etmek için UAV hiperspektral kamerasının uygulanması hala sürekli gelişim ve geliştirme aşamasındadır.Teknolojinin sürekli ilerlemesiyle, hiperspektral kameraların performansı daha da iyileştirilecek, spektral çözünürlük ve görüntü kalitesi daha yüksek olacak,ve veri işleme ve analiz yöntemleri daha akıllı ve otomatik olacakAynı zamanda, hiperspektral verilerin lidar verileri ve termal kızılötesi verileri ile birleştirilmesi gibi çok kaynaklı veri füzyon teknolojisinin geliştirilmesi,Ceviz ağaçlarının daha kapsamlı ve doğru büyüme bilgisi alabilecekEk olarak, hassas tarım kavramının derinlemesine teşvik edilmesiyle,UAV hiperspektral kamera teknolojisinin ceviz ekimi alanında daha yaygın olarak kullanılması bekleniyor, ceviz endüstrisinin sürdürülebilir gelişimine güçlü teknik destek sağlıyor. Özetle, UAV hiperspektral kamerası, gelişmiş uzaktan algılama izleme teknolojisi olarak ceviz gölgesinde azot içeriğinin tahmin edilmesinde geniş bir perspektife ve büyük bir potansiyele sahiptir.Ceviz gölgesindeki azot içeriğinin doğru ve hızlı bir şekilde tahmin edilmesi, ceviz yetiştiricilerinin gübreleme kararları alması için bilimsel bir temel sağlayabilir, doğru gübrelemeyi gerçekleştirmek, gübre kullanımını iyileştirmek, kaynak israfını ve çevresel kirliliği azaltmak ve ceviz endüstrisinin yüksek kaliteli gelişimini teşvik etmek.

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.