CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Şirket Haberleri

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera uygulanmış olup, ilgili araştırmalar için Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. ürünü olan FS13 kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm olup, dalga boyu çözünürlüğü 2,5nm'den daha iyidir ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum değer 3300Hz'dir (çoklu bölge bant seçimini destekler).   Marul protein, karbonhidrat, vitamin ve diğer besin maddeleri açısından zengin olup ekim alanı geniştir.Azot marulun büyümesini etkileyen en önemli unsurlardan biridir.Marulun nitrojen içeriğinin tespiti için hızlı, etkili ve tahribatsız bir yöntem oluşturmak, marulun makul gübrelenmesine rehberlik etmek için uygundur.Şu anda, marul yapraklarındaki nitrojen içeriğini tespit etmek için hiperspektral görüntü teknolojisinin kullanımına ilişkin çok az rapor bulunmaktadır.Bu çalışmada, marul yapraklarındaki nitrojen içeriğinin tahribatsız tespiti için hiperspektral görüntü teknolojisi uygulanmıştır.Çeşitli spektral ön işlem yöntemlerinin PLSB modelleme üzerindeki etkileri incelenerek, marul yaprakları için uygun spektral ön işlem yöntemleri seçilmiş ve marul yapraklarındaki nitrojen içeriğini tahmin etmeye uygun hassas dalga boyları optimize edilmiştir.Marul yapraklarındaki nitrojen içeriğinin en basit ve optimal tahmin modelini oluşturmak için bir girişimde bulunuldu.Bu yöntemler dizisi rapor edilmemiştir ve aynı zamanda güçlü pratik değere sahip olan taşınabilir bitkisel besin elementi dedektörünün geliştirilmesine de temel oluşturmaktadır.   60 marul yaprağının hiperspektral görüntüleri hiperspektral görüntü teknolojisiyle toplandı ve karşılık gelen marul yapraklarının nitrojen içeriği AutoAnalyzer3 sürekli akış analizörü ile belirlendi.Ham marul yapraklarının yüzeyindeki 50×50 bölgelerin ortalama spektral verileri ENVI yazılımı ile elde edilmiştir.Çıkarılan ortalama spektral veriler ön işleme tabi tutuldu (8 çeşit ön işlem yöntemi).Son olarak, marulun nitrojen içeriğine yönelik 9 tahmin modeli oluşturmak için orijinal spektral veriler ve 8 çeşit ön işlem spektral verisi, PLSR'nin girdisi olarak kullanıldı.Bu 9 tahmin modelinin sonuçları karşılaştırılarak en uygun tahmin modeli OSC+PLSR seçilmiş ve OSC+PLSR modelinin regresyon katsayısı diyagramı analiz edilmiştir.13 adet hassas dalga boyu seçilmiş ve daha sonra 13 adet hassas dalga boyu PLSR girişi olarak alınmıştır.Son olarak OSC+SW+PLSR marul nitrojen içeriğinin tahmin modeli oluşturuldu.OSC + PLSR modeliyle karşılaştırıldığında, tahmin verimliliği büyük ölçüde geliştirildi; bu, marul yapraklarındaki nitrojen içeriğinin tahmini için verimli, doğru ve tahribatsız yeni bir yöntem olarak kullanılabilir ve nitrojen beslenme teşhisi için bir referans sağlayabilir ve Marulun ekonomik ve rasyonel gübrelenmesi.

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılabilmektedir ve Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD ürünleri kullanılmaktadır. FS13 ilgili araştırmaları yürütür.Spektral aralık 400-1000 nm'dir ve dalga boyu çözünürlüğü 2,5 nm'den 1200'e kadar daha iyidir İki spektral kanal.Tam spektrumda 128FPS'ye kadar, bant seçiminden sonra 3300Hz'e kadar çekim hızı (çok bölgeli destek) Etki alanı bandı seçimi).   Çin'de temel patates tahıl stratejisinin teşvik edilmesiyle birlikte, patatesle ilgili sanayi zinciri hızla gelişti ve patatesin kalitesi önemli bir konu haline geldi.Bununla birlikte, yeşil kabuk ve mekanik hasar gibi kusurlar, patateslerin genel miktarını, özellikle de yeşil kabuklu patateslerin karmaşık şeklini ciddi şekilde etkiler; kusurların tanımlanması kolay değildir ve tespit edilmesi zorlaşır.Aynı zamanda yeşil patatesteki solanin içeriğinin yenilebilir standardı aşması halinde gıda zehirlenmelerine yol açacak ve gıda güvenliği sorunlarına yol açacaktır.Bu nedenle, patatesin derin işlenmesi ve patates sanayi zincirinin genişletilmesi için hızlı ve tahribatsız bir tespit yönteminin araştırılması büyük önem taşımaktadır.   Hiperspektral görüntüleme teknolojisi geniş bant aralığı avantajlarına sahiptir ve test edilen numunenin karşılık gelen bant aralığındaki görüntü ve spektral bilgiyi aynı anda elde edebilir, bu nedenle tarım ürünlerinin hızlı tahribatsız muayenesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.Açık yeşil kabuklu patatesin keyfi konum altında tanınmasının kolay olmaması sorununu çözmek amacıyla, yarı geçirgen ve yansıma hiperspektral görüntüleme teknikleri kullanılarak karşılaştırma ve analiz yapılmış ve farklı hiperspektral görüntüleme yöntemleri altında model tanıma doğruluğu belirlenmiştir. .Patates örneklerinin yarı iletilen hiperspektral ve yansıyan hiperspektral görüntüleri herhangi bir pozisyonda toplanarak sırasıyla görüntü bilgisine ve spektral bilgiye dayalı tespit modelleri kurularak farklı modellerin tanınma oranları karşılaştırıldı.Model performansını artırmak için ayrıca görüntü ve spektrum füzyon modelleri veya farklı görüntüleme füzyon modelleri oluşturun ve son olarak en uygun modeli belirleyin. (1) Farklı hiperspektral görüntüleme yöntemleriyle görüntü bilgisi tanıma modellerinin doğruluğu karşılaştırılır.Yarı iletilen görüntü bilgisine dayalı derin inanç ağı modeliyle birleştirilmiş izometrik haritalamanın tanınma oranı yalnızca %78,67'dir.Yansıyan görüntü bilgisine dayalı derin inanç ağı modeliyle birleştirilmiş maksimum varyans genişlemesinin tanınma oranı yalnızca %77,33'tür.Sonuçlar, açık yeşil patatesin tek görüntü bilgisiyle tespitinin doğruluğunun yüksek olmadığını gösterdi. (2) Farklı hiperspektral görüntüleme yöntemleriyle spektral bilgi tanıma modellerinin doğruluğu karşılaştırılır.Yarı iletim spektrum bilgisine dayalı derin inanç ağı modeliyle birleştirilmiş yerel teğet uzay düzenlemesinin tanınma oranı en yüksek %93,33'tür.Yansıma spektral bilgisine dayalı derin inanç ağı modeliyle birleştirilmiş yerel teğet mekansal düzenlemenin tanınma oranı %90,67'ye kadar çıkmaktadır.Sonuçlar, açık yeşil patatesleri tespit etmek için tek spektral bilginin kullanılmasının mümkün olduğunu ancak tanıma oranının daha da geliştirilmesi gerektiğini göstermektedir. (3) Üç çok kaynaklı bilgi birleştirme yönteminin tanıma doğruluğu üzerindeki etkisi karşılaştırılır.Yarı iletilen görüntü ve yarı iletilen spektrum, yansıyan görüntü ve yansıma spektrumu, yarı iletilen spektrum ve yansıma spektrumundan oluşan üç füzyon modelinin doğruluğu, tek görüntü veya spektral modelden ve derin inanç ağı füzyon modelinden daha yüksektir. yarı iletilen spektrum ve yansıma spektrumu en iyisidir ve düzeltme seti ile test setinin tanınma oranı %100'dür.Sonuçlar, yarı iletim spektrumu ve yansıma spektrumunun füzyon modelinin açık yeşil kabuklu patatesin tahribatsız muayenesini gerçekleştirebileceğini göstermektedir.

Bu çalışmada 400-1000nm bant ve 900-1700 nm hiperspektral kameralar uygulanmış olup, ilgili araştırma için Hangzhou Color Spectrum Technology Co., Ltd. firmasının FS13 ve FS15 ürünleri kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm, dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyi ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler). Et ağırlıklı olarak besi hayvanlarını ve kümes hayvanlarını içerir ve su ürünleri, proteinler, yağ asitleri, eser elementler ve insan vücudunun ihtiyaç duyduğu diğer önemli enerji maddeleri etten elde edilir.Yaşam standartlarının sürekli iyileştirilmesiyle birlikte, insanlar diyette gıda kalitesine ve dengeli beslenmeye daha fazla dikkat ediyor, ancak bazı yasadışı işletmeler, özellikle 2013'te Avrupa'nın "at eti" olmak üzere, bazı düşük kaliteli etleri yüksek kaliteli, kalitesiz ete karıştıracaklar. dalgası", insanların et tağşişine ilişkin aşırı endişelerini tetikledi.Et tağşiş tespit yöntemleri arasında duyusal değerlendirme, floresan PCR tespit teknolojisi, elektroforez analizi ve enzim bağlantılı immünoassay teknolojisi vb. bulunur, ancak bunların çoğu numune ön işleme gerektirir ve test işlemi karmaşık ve zaman alıcıdır ve elde edilmesi zordur. sahada büyük numune boyutunun hızlı gerçek zamanlı tespiti.   Mevcut literatür raporlarının çoğu, et tağşişini ayırt etmek için tek bantlı hiperspektral görüntüleme teknolojisini kullandı, ancak çok azı karşılaştırmalı analiz için iki bant kullandı.Bu deneyde, katkı maddesi olarak yüksek kaliteli buzu çözülmüş koyun eti seçilmiş ve nispeten düşük fiyatlı ördek eti katılmıştır.Numunelerin hiperspektral bilgileri görünür yakın kızılötesi (400 ~ 1 000 nm) ve kısa dalga yakın kızılötesi (900 ~ 1700 nm) olmak üzere iki bantta toplandı ve uygun ön arıtma yöntemleri seçilerek nicel bir model oluşturuldu.Görüntü ters çevirme için en uygun model seçildi ve koyun eti tağşişinin kantitatif tespiti için veri ve teknik destek sağlamak üzere koyun tağşişinin hızlı kantitatif tespiti için bir görselleştirme yöntemi önerildi. (1) 400 ~ 1000 nm bandı için, normalizasyon ön işleminden sonra oluşturulan tam bantlı PLS modeli en yüksek doğruluğa sahiptir;900-1700 nm bandı için, SNV ön işleminden sonra kurulan tam bantlı PLS modeli en yüksek doğruluğa sahiptir.Optimum ön işlem yöntemi altında iki spektral bandın dalga boyunun seçilmesiyle, seçilen dalga boyları arasındaki bağlantının minimum olduğu ve modelin doğruluğunu ve basitliğini daha da artırabilen çoklu bağlantının ortadan kaldırılması temelinde temsili olduğu bulunmuştur.   (2) Etin özelliklerini daha iyi yansıtabilen ve et tağşişlerinin tanımlanması için daha uygun olabilecek 900-1700 nm bandında et bileşimi ile ilgili gruplar hakkında daha fazla bilgi vardır.Modelin kapsamını ve uygulanabilirliğini genişletmek için, deney uzun dalga yakın kızılötesi spektruma (1 700 ~ 2500 nm) genişletilmelidir.Aynı zamanda, deneyde seçilen yüksek kaliteli koyun eti ve ördek eti, yerel süpermarketlerde bitmiş ürün olarak paketlendi.Sonraki modelin, farklı ortamlarda (sıcaklık, nem, şekil, vb.), farklı çeşitlerde, farklı niteliklerde, farklı besleme yöntemlerinde ve farklı tazelikte koyun eti tağşiş çalışmasına uygulanıp uygulanamayacağı daha fazla doğrulama ve tartışma gerektirir.  

Bu çalışmada 900-1700nm hiperspektral kamera uygulanmış ve ilgili araştırma için Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. firmasının ürünü olan FS-15 kullanılmıştır.Kısa dalga yakın kızılötesi hiperspektral kamera, 200FPS'ye kadar tam spektrumun edinme hızı, kompozisyon tanımlama, madde tanımlama, makine görüşü, tarımsal ürün kalitesi, ekran algılama ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.        Domates, benzersiz bir tada sahip, glutatyon, vitaminler, likopen, beta-karoten ve diğer biyoaktif bileşenler dahil olmak üzere çeşitli besinler açısından zengin ve yüksek gıda değerine sahip bir meyve ürünüdür.Küresel ekonominin hızlı gelişimi ile birlikte tüketici pazarında domates ve domates işleme ürünlerine olan talep artmaktadır.Domates aynı zamanda dünyada en çok yetiştirilen ve tüketilen sebze ve meyve bitkilerinden biri haline gelmiştir.Buna ek olarak, insanların yaşam standartlarının genel olarak iyileştirilmesiyle, domateslerin iç kalitesi, görünüm kalitesi, depolama ve nakliye kalitesi ve mükemmel tat ve tadı tüketiciler için giderek daha önemli hale geldi ve Çin'in domates endüstrisi de yeni zorluklarla ve fırsatlarla karşı karşıya. .Araştırmaya göre, domates endüstrisi için domatesin olgunluğu ve saklama kalitesi çok önemli ve çeri domatesin iç kalitesi ile mükemmel tat ve lezzeti tüketiciler tarafından daha çok endişelendiriliyor.Büyük verilerin geliştirilmesi ve uygulanmasına dayalı olarak, domates üretimini ve verimini artırmak için otomatik ekim, mekanize toplama ve akıllı domates sınıflandırması gerçekleştirilir.Şu anda, yurtiçinde ve yurtdışında spektruma dayalı domates kalite tespiti üzerine bazı araştırmalar yapılmıştır, ancak mevcut domates kalite tespit modellerinde, etkili spektral bilginin çıkarılması hala bir araştırma zorluğudur ve uygun yöntemlerle domates iç kalitesinin tespiti tahribatsız muayene yöntemleri üzerinde çalışılmayı beklemektedir.     Çeri domateslerin çözünebilir katı içeriğinin hiperspektral görüntüleme teknolojisine dayalı olarak tahribatsız tespiti çalışmasında, 191 kiraz domates araştırma nesnesi olarak seçilmiş, 865.11~1711.71 nm aralığında hiperspektral görüntü verileri toplanmış ve ilgilenilen bölge çeri domates hiperspektral görüntüsü, K-means algoritması ile segmentlere ayrıldı.Bu bölgenin ortalama spektrumu, çeri domatesin orijinal spektral verileri olarak çıkarılmıştır.Orijinal spektral verileri ön işlemek için MA ve MSC kullanıldı ve kiraz domates örnekleri, KS algoritmasına dayalı olarak eğitim setleri ve test setlerine ayrıldı.Öznitelik bandında yer alan bilgilerin etkinliğini artırmak için, SPA algoritması ve PCA algoritması birleştirilerek spektral veriler üzerinde temel bileşen analizi gerçekleştirilmiş ve daha sonra kirazın PLSR tabanlı bir SSC algılama modeli olan PCA ve miRF algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. domates kuruldu ve model, test seti verileriyle doğrulandı.Sonuçlar, SPA-PCA tarafından çıkarılan ana bileşene dayalı modelin tespit doğruluğunun açıkça optimize edildiğini göstermektedir.Modellerin tespit sonuçlarından, üç model arasında en iyi tespit etkisine sahip olan SPA-PCA-PLSR modeli R, 0.9039'dur.miRF-PLSR modelinin algılama etkisi ikinci, RF 0.8878 idi.PCA-PLSR modelinin uydurma etkisi en kötü olanıdır.

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera uygulanmış ve ilgili araştırma için Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD. firmasının bir ürünü olan FS13 kullanılmıştır.Spektral aralık 400-1000nm, dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyi ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler). Yaban mersini olarak da bilinen yaban mersini, koyu mavi meyveler, yaban mersini olarak da bilinen meyveler, Çin'de ortaya çıkan küçük meyvelerden biridir.Eşsiz sağlık ve besin değeri nedeniyle insan vücudunun ihtiyaç duyduğu birçok besine sahiptir, mükemmel işleme özellikleri vb. yaban mersinin kalitesini değerlendirmek için de önemli göstergelerden biridir.Geleneksel test yöntemi genellikle yaban mersininin şeker içeriğini ve sertliğini tespit etmek için ölçüm cihazı kullanır.Tek tespit indeksi, uzun zaman alıcı ve yıkıcı olduğundan, bu tespit yöntemleri zordur. meyvenin şeker içeriğinin ve sertliğinin endüstriyel olarak saptanmasında uygulanacaktır.Bu nedenle, iç kaliteye dayalı olarak yabanmersinin şeker içeriğinin ve sertliğinin saptanması için tahribatsız ve verimli bir yöntemin geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır.   Meyve şekeri içeriği ve sertlik tespiti üzerine yapılan yerli ve yabancı araştırmalar boyunca, karakteristik dalga boyu seçim yönteminin kullanımının hiperspektral görüntü verilerinin boyutunu etkili bir şekilde azaltabildiği, spektral verilerin fazlalığını azaltabildiği, kalibrasyon performansını ve algılama verimliliğini artırabildiği görülebilir. model ve iyi tahmin sonuçları elde edin.Bu karakteristik dalga boyu seçim yöntemlerinin çevrimiçi meyve tespitini gerçekleştirmek için faydalı olabileceğini göstermektedir.Bununla birlikte, bu çalışmalar esas olarak tek göstergelerin tespitine yöneliktir ve meyvenin çoklu göstergelerini tespit etmek için çoklu modellerin kurulması gerekir, bu da veri işlemenin karmaşıklığını artırır.Bu nedenle, zamandan tasarruf etmek ve çevrimiçi algılamanın etkinliğini artırmak için çoklu dizin algılama için bir model oluşturmak gereklidir.Bu çalışmada, hiperspektral görüntülerde yaban mersininin hem şeker içeriğini hem de sertliğini tespit etmek için çok aşamalı bir öznitelik dalga boyu seçim yöntemi önermek için hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanılmıştır.Yaban mersininin hem şeker içeriğini hem de sertliğini yansıtabilecek özellik dalga boylarını seçmek için sürekli projeksiyon algoritması veya adım adım çoklu doğrusal regresyon gibi özellik dalga boyu seçim yöntemleri arka arkaya kullanılmış ve tespit modeli olarak BP sinir ağı modeli kullanılmıştır.Yaban mersininin iç kalitesinin hızlı ve tahribatsız testini gerçekleştirmek ve yaban mersininin çevrimiçi kalite testinin oluşturulması için teorik bir temel sağlamak amacıyla yaban mersininin şeker içeriği ve sertliği tahmin edilmiştir.

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılmış ve Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD ürünleri kullanılmıştır.Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılmış ve Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD ürünleri kullanılmıştır.FS13 ilgili araştırmaları yürütür.Spektral aralık 400-1000nm'dir ve dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyidir, 1200'e kadarİki spektral kanal.Tam spektrumda 128FPS'ye kadar yakalama hızı, bant seçiminden sonra 3300Hz'e kadar (çok bölgeli destek)Alan bandı seçimi).FS13 ilgili araştırmaları yürütür.Spektral aralık 400-1000nm'dir ve dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyidir, 1200'e kadarİki spektral kanal.Tam spektrumda 128FPS'ye kadar yakalama hızı, bant seçiminden sonra 3300Hz'e kadar (çok bölgeli destek)Alan bandı seçimi). İpekböceği (Bombyx mori Linnaeus) dut yiyen ve ipek eğiren ekonomik bir böcek olduğundan ipekböceği olarak da adlandırılır.İpekböcekleri eski Çin'de ortaya çıktı ve yavaş yavaş dut ağaçlarında yaşayan orijinal ipekböcekleri tarafından evcilleştirildi.5.000 yıl kadar erken bir tarihte, kadim insanlar dut dikme ve ipekböceği yetiştirme teknolojisinde ustalaşmışlardı.Antik çağlarda ipekböcekçiliği ekonomi ve kültürün gelişmesine büyük katkılar sağlamıştır.Şu anda, dut ipekböceği endüstrisi, kırsal ekonominin gelişimini teşvik etmekte, çiftçilerin yaşam standartlarını iyileştirmekte ve tarımsal üretimde önemli yan sanayilerden biridir.Ayrıca ipekböcekçiliği sektörü uluslararası pazarda lider konumda olup dünya ticaretinde önemli rol oynamakta ve ülkemize önemli miktarda döviz rezervi yaratmaktadır.Bu nedenle dut ipekböceği endüstrisinin sürdürülebilir gelişimi son derece önemli ekonomik değere ve öneme sahiptir. Geleneksel kimyasal algılama teknolojisinin test edilen numuneleri ön işleme tabi tutması gerekir, işlem süreci karmaşıktır ve çok sayıda kimyasal reaktif tüketilir.Enzimatik hızlı tespit teknolojisinin doğruluğu düşüktür, bu nedenle yalnızca birincil tarama için kullanılabilir.Spektral tahribatsız muayene teknolojisi, tek taraflı bilgiler nedeniyle temsili değildir.Bu nedenle, dut yapraklarının hızlı, güvenilir ve kapsamlı bir tahribatsız muayenesi aranır.   Pestisit kalıntısı yöntemi, ürün güvenliği tespitinde büyük önem taşımaktadır.Hiperspektral görüntüleme teknolojisi, ölçülen nesneyi yok etmeye gerek olmaması, kapsamlı bilgi toplama ve yüksek algılama doğruluğu avantajlarına sahip, görüntüleme teknolojisi ile spektrum teknolojisini birleştiren yeni bir tahribatsız test teknolojisidir.Bu yazıda, spektral işleme ve analiz yöntemleriyle birleştirilmiş hiperspektral görüntüleme teknolojisi, sadece dut yapraklarında pestisit kalıntısı olup olmadığını ve pestisit kalıntılarının tanımlanmasını incelemek için değil, aynı zamanda kantitatif olarak incelemek için dut yapraklarındaki pestisit kalıntılarını incelemek için kullanıldı. dut yapraklarında klorpirifos pestisit kalıntılarının tespiti.Bu makalenin araştırma içeriği, ipekböcekçiliği endüstrisi için teknik destek ve ipekböcekçiliği çiftçilerinin geliri için güçlü bir garanti sağlamakta ve son derece önemli teorik değere ve pratik öneme sahip olan ipekböcekçiliği endüstrisinin sürdürülebilir ve derinlemesine gelişimini desteklemektedir. Bu yazıda, dut yapraklarındaki klorpirifos içeriğini kantitatif olarak tespit etmek için spektral işleme ve analiz yöntemleriyle birleştirilmiş hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanılmıştır.Hiperspektral görüntüleyici ile 390-1050nm aralığında dut yapraklarının hiperspektral görüntülerini elde etmek için farklı klorpirifos kalıntılarına sahip dut yaprakları test nesneleri olarak kullanıldı.Bıçağın ilgi bölgesini belirlemek ve bölgenin ortalama spektral verilerini hesaplamak için ENVI yazılımı kullanılmaktadır.Dut yaprağı örneklerinin ortalama spektral verileri ile bunlara karşılık gelen gaz kromatografisi ile belirlenen kimyasal değerler arasındaki korelasyon katsayıları hesaplanmış ve korelasyon katsayısı ve dalga boyunun dalga formu diyagramına göre 5 dalga seçilmiştir.   Zirvelere ve diplere karşılık gelen dalga boyları, karakteristik dalga boyları olarak kullanılır (561.25, 680.86, 706.58, 714.32, 724.66nm).Karakteristik dalga boyundaki spektral verilere dayanarak, çoklu doğrusal regresyon ve destek vektörü regresyonu kullanılarak dut yaprağı kalıntılarının kantitatif bir tespit modeli oluşturulmuştur.MLR tahmin modelinin düzeltme seti belirleme katsayısı R² 0,730, kök ortalama kare hatası RMSEC 38,599'dur ve tahmin seti belirleme katsayısı R elde edilir.0,637'dir ve kök ortalama kare hatası RMSEP 47,146'dır.Düzeltme seti belirleme katsayısı R3 0,920, ortalama karekök hatası RMSEC 21,073, tahmin seti belirleme katsayısı R3 0,874 ve ortalama karekök hatası RMSEP 27,719'dur.Karşılaştırmalı analiz yoluyla: SVR tahmin modeli, MLR tahmin modelinden daha iyi performansa sahiptir, bu nedenle, SVR tahmin modeliyle birlikte görüşe yakın kızılötesi hiperspektral görüntüleme teknolojisi, dut yapraklarındaki klorpirifos kalıntılarının tahribatsız tespiti için kullanılabilir.

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılabilir ve FS13 ürünüdür.Hangzhou CHNSpec Technology Co., Ltd, LTD., ilgili araştırmalar için kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm, dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyi ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler). Karma yemin ana besinleri arasında su, kül, ham protein, kalsiyum, toplam fosfor vb.Yemin ana besin maddelerinin tespiti, üretim sürecinde vazgeçilmez bir teknik bağlantıdır ve yem ürünlerinin kalitesini sağlamak için önemli bir araçtır.Yemin tespit ve analiz yöntemi, kalite kontrolünün temelidir.Şu anda, karma yemin ana besin maddelerini belirlemek için genellikle geleneksel kimyasal analiz yöntemi kullanılmaktadır.Geleneksel belirleme yöntemi genellikle zaman alıcı ve yoğun emek gerektirir, bu da zaman gecikmesine neden olurken belirleme maliyeti yüksektir ve hatta bazılarının numuneyi kendisinin yok etmesi gerekir ki bu da operatörler ve laboratuvarlar için daha yüksek gereksinimlere sahiptir.Karma yemin ana besin maddelerinin hızlı bir şekilde tespit edilmesine yönelik bir yöntemi keşfetmek için, tespit oranını iyileştirmek ve karma yemin test seviyesinin gelişimini desteklemek için yüksek sosyal ve ekonomik faydaları olan bu yöntemi kapsamlı bir şekilde teşvik edin ve yem işletmelerinin gerçek test ve analizine uygulayın.Hiperspektral görüntü algılama, yüksek teknoloji ürünü bir bilgisayar görüşü ve spektral algılama setidir, örnek bilgileri elde etmek için hiperspektral görüntü teknolojisinin kullanılması, üç boyutlu görüntü bloğunun çok sayıda spektral bilgisini içerir, yalnızca yüksek bir spektral çözünürlüğe sahip değildir ve görüntüden çıkarılan spektral bilgi, örneğin iç kalitesini tespit etmek için kullanılabilir.Bu nedenle, hiperspektral görüntü algılama teknolojisi yurtiçinde ve yurtdışında bilim adamları tarafından giderek daha fazla tercih edilmekte ve tarım ürünlerinin kalite tespitinde yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak karma yemdeki uygulama araştırmaları nadiren rapor edilmektedir.Bu çalışmada, karma yem deneysel numunelerinin görünür/kızılötesine yakın spektral bilgilerinin elde edilmesi için hiperspektral görüntü teknolojisi kullanılmış ve karma yemdeki nem, kül, ham protein, kalsiyum ve toplam fosfor gibi ana besin maddelerinin kantitatif analiz modeli stokiyometrik yöntemlerle oluşturulmuş ve model doğrulanarak, karma yemdeki ana besin maddelerinin hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanılarak tespit edilmesinin uygulanabilirliğinin araştırılması amaçlanmıştır.Ayrıca, karma yemin hızlı tespiti için yeni bir fikir ve temel sağlar. Bu çalışmada, anormal numune çıkarma, numune seti bölümü, optimal spektral ön işlem ve karakteristik bant seçimi yoluyla, karma yemdeki ham protein, ham kül, su, toplam fosfor ve kalsiyum içeriğinin kantitatif analiz modellerini kısmi en küçük kareler stokiyometrisi ile birleştirmek için hiperspektral görüntü teknolojisi kullanıldı.Modeller doğrulandı.SPXY yöntemiyle bölünen ham protein numune seti ve CG yöntemiyle bölünen ham kül numune seti, AS, FD ve SNV kombinasyonu ile birleştiğinde, karakteristik bantta kurulan kantitatif analiz modeli en iyi etkiye sahiptir.Optimal ham protein modelinin düzeltme seti belirleme katsayısı R& 0,8373'tür, kök ortalama kare hatası RMSEC %2,1327'dir, bağıl analiz hatası RPDc 2,4851'dir, doğrulama seti RV 0,7778'dir, RMSEP %2,6155'tir ve RPDv 2,1143'tür.Optimum ham kül R&, RMSEC %1.0107, RPDc 2.2064, RV 0.7758, RMSEP %1.0611 ve RPDv 2.1204 elde edildi.Ham protein ve ham külün kantitatif analiz modellerinin her ikisi de iyi tahmin performansı gösterir ve pratik kantitatif analiz için kullanılabilir.AS, OSC ve Detrend'in ön arıtımı ile birlikte CG yöntemiyle bölünmüş su numunesi seti, karakteristik bantta en iyi etkiye sahiptir.Düzeltme seti RE 0,6470, RMSEC %1,8221, RPD 1,6849, doğrulama seti Ry 0,6314, RMSEP %1,6003'tür.RPDv 1,9371'dir, ancak model pratik kantitatif analizde kullanılabilir, ancak tahmin doğruluğunun daha da optimize edilmesi gerekir.AS, FD ve SNV ön arıtma yöntemleri ile birleştirilmiş CG yöntemi ile bölünen toplam fosfor numune setinden elde edilen kantitatif analiz modelinin sonuçları optimaldi.Optimal modelin RS, RMSEC ve RPD oranı sırasıyla 0,6038, %0,1656 ve 1,5700 idi.Doğrulama setleri R9, RMSEP ve RPD/ sırasıyla 0,4672, %0,1916 ve 1,3570'tir.Hem düzeltme modelinin hem de doğrulama modelinin performans parametrelerinin zayıf olması, modelin tahmin etme yeteneğinin zayıf olduğunu ve gerçek kantitatif analizde kullanılamayacağını gösterir.CG yöntemiyle bölünen ve AS, OSC ve Detrend yöntemiyle birleştirilen kalsiyum numune setinin ön işleminden sonra, karakteristik bandında kurulan kantitatif analiz modeli en iyi etkiye sahiptir, optimal modelin RB'si 0,4784'tür ve doğrulama seti R≈ sadece 0,4406'dır.Modelin tahmin etkisi zayıftır ve pratik analizde uygulanamaz.Hiperspektral görüntü teknolojisine dayalı ham protein optimal kantitatif analiz modelinin tahmin doğruluğu en iyisidir ve ham kül modelinin tahmin performansı ikinci sıradadır ve her ikisi de pratik tespitte doğru bir şekilde kullanılabilir.Su optimal kantitatif analiz modelinin tahmin doğruluğu iyileştirilmelidir.Bununla birlikte, toplam fosfor ve kalsiyumun optimal kantitatif analiz modeli, zayıf tahmin performansına sahiptir ve pratik tespit için kullanılamaz.

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera uygulanmış ve bir ürünü olan FS13 kullanılmıştır.Hangzhou CHNSpec Technology Co., Ltd, ilgili araştırma için kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm, dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyi ve 1200'e kadar spektral kanala ulaşılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler). Tıbbi jelatin içi boş sert kapsül, krom içeriğinin ulusal sağlık standardı tarafından şart koşulan önemli bir test indeksi olduğu bir tür özel tıbbi yardımcı maddedir.Aşırı krom içeriğine sahip kapsüller genellikle "toksik kapsüller" olarak bilinir ve insan vücudu için çok toksiktir.Şu anda, krom içeriği geleneksel kimyasal analiz yöntemi ile belirlenmektedir.Geleneksel krom algılama yöntemi zaman alıcıdır, ekipman pahalıdır, büyük miktarda nitrik asit sindiriminin kullanılması ikincil kirliliğe neden olmak kolaydır ve cihazın çalışmasının tamamlanması için profesyonel personel gerekir.Bu nedenle, tıbbi kapsüllerdeki krom içeriğinin hızlı tespiti için uygun ve hızlı bir yöntemin geliştirilmesi, önemli uygulama önemine ve pazar beklentisine sahiptir.   Ağır metallerin hiperspektral tespitinin fizibilitesine dayanarak, bu makale aşırı krom içeriğine sahip normal MEHGC ve MEHGC'nin toplanan sonuçlarını karşılaştırmak için geleneksel atomik absorpsiyon spektrometrisini kullanır, ardından hiperspektral analizle iki tür MehGC verisi toplar ve hiperspektral verileri analiz etmek için temel bileşen analizi (PCA) ve kısmi en küçük kareler yöntemini kullanır ve son olarak ilgili modeli kurar."Zehir kapsüllerinin" kalitatif tespitini gerçekleştirmek.   Hiperspektral veriler çoklu bant görüntülerinden oluştuğu için her görüntü bir öznitelik olarak kabul edilebilir.Hiperspektral veriler boyutsal olarak küçültülürse, görüntü verileri arasındaki farkı en üst düzeye çıkarmak için orijinal veriler yeni bir koordinat sistemine değiştirilecek ve sonuç orijinal görüntüden çok farklı olacaktır.Bu teknik, bilgi içeriğini geliştirmek, gürültüyü izole etmek ve veri boyutlarını azaltmak için çok etkilidir.Hiperspektral görüntülerin PCA boyutluluğunun azaltılmasından sonra elde edilen ilk 4 ana bileşen, Şekil 1'de gösterilmektedir. Hiperspektral görüntülerin avantajı, yalnızca görüntü bilgisinin değil, aynı zamanda spektral bilginin de olmasıdır.Spektral bilgiyi elde etmek için, her numune için ilgili bölge seçilir ve her ilgili bölgenin kendi spektral yanıt eğrisi vardır.Kapsül kapağı ile kapsül gövdesi arasındaki renk farklılığından dolayı, rengin sonuca etkisini ortadan kaldırmak için, her bir kapsül için iki ilgi bölgesi seçildi (biri kapsül kapağında ve biri kapsül gövdesinde).İlgili bölgeler, kapsülün hiperspektral görüntüsü üzerinde rastgele seçilebilir ve her bölgedeki piksel sayısı 2 ila 6 arasında değişir. İlgilenilen bölge için nihai spektral veri, bölgedeki tüm piksellerin ortalaması olarak hesaplanır.4 farklı bölgenin (sırasıyla normal kapsüllerin kapsülleri ve kapakları ve "toksik kapsüller") spektral eğrileri Şekil 2'de gösterilmektedir. 450~900 nm'lik hiperspektral verilerde, normal kapsül ve "toksik kapsül" spektral verileri, önce normalize edilen ilgi bölgesi seçilerek elde edildi ve ardından PLS-DA ile veri boyut küçültme ve diskriminant analizi yapıldı.Giriş özellikleri olarak dört PLS operatörü seçildiğinde, normal kapsül ve "toksik kapsül" tanıma oranı %100'e ulaştı.Spesifiklik ve duyarlılık da %100'dür;PLS-DA ayrım yöntemi ile normal kapsüller ile "toksik kapsüller"in ayırt edilebildiği görülmektedir."Zehir kapsüllerini" algılamak için hiperspektral görüntü teknolojisinin kullanılması, geleneksel yöntemlerin karmaşıklığını büyük ölçüde azaltabilir.   Ek olarak, güvenirliği artırmak için örnekler floresan veya ultraviyole gibi daha geniş bir spektrumda incelenmelidir."Zehir kapsülü" niteliksel olarak yürütülürken, farklı krom içeriğine sahip jelatin şablonlar yapmayı düşünebilen, şablonun krom içeriği ile spektral veriler arasındaki korelasyon modelini ortaya çıkaran ve bu modeli bilinmeyen "zehir kapsülü" nün ağır metal krom içeriğini tahmin etmek için kullanan nicel araştırmalar yapmak da gereklidir."Zehir kapsülü" olayının müteakip etkisi göz önüne alındığında, numune bulmak zordur, ancak testin etkinliğini artırmak için krom içerikli çeşitli kapsül numunelerinin kullanılması gerekir.

Bu çalışmada 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılabilir ve FS13 ürünüdür.Hangzhou CHNSpec Technology Co., Ltd, ilgili araştırma için kullanılabilir.Spektral aralık 400-1000nm'dir ve dalga boyu çözünürlüğü 2.5nm'den daha iyidir, 1200'e kadar İki spektral kanal.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler). Sorghum, Çin'deki önemli gıda mahsullerinden biridir, çünkü şarap endüstrisindeki tahıldaki zengin besinleri nedeniyle, "iyi şarap kırmızı tahıldan ayrılamaz" keskin bir yargıya sahiptir, yıllık talep 20 milyon tona kadar.Şu anda, ana şarap sorgum çeşitleri Luzhou Red, Qinghuyang, Runuo No. 7 ve yüksek nişasta içeriğine sahip diğer yapışkan sorgumdur.Sorgumun birçok çeşidi ve farklı üretim alanları olduğu için tahıldaki nişasta, protein, yağ ve tanen içerikleri çok farklıdır, bu da likörün tadı, tarzı, kalitesi ve veriminde büyük farklılıklara yol açar.Sorgum hammaddelerinin yığın halinde depolanmasından önce sorgum çeşitlerinin doğru ve verimli bir şekilde tanımlanmasının, tanenin köpürme zamanı gibi üretim sürecini kontrol edebilen yüksek kaliteli likör üretimi için çok önemli yol gösterici bir öneme sahip olduğu görülmektedir. demleme işlemi sırasında su tüketimi ve buharda pişirilen tahıl.Geleneksel tanımlama yöntemleri temel olarak manuel ampirik tanımlamayı ve biyolojik örnekleme tespitini içerir.İlki sübjektif etkiye tabidir, düşük verimlidir ve birleşik bir standart oluşturmak zordur, ikincisi ise külfetli, zaman alıcı ve zahmetlidir.Her ikisi de modern likör işletmelerinin sorgum tanımlama ihtiyaçlarını karşılayamaz, bu nedenle hızlı, doğru ve basit bir sorgum çeşidi sınıflandırması ve saptama yöntemi bulmak acildir.Bu çalışmanın amacı, 11 sorgum çeşidini spektral bilgi ve görüntü bilgisini birleştirerek sınıflandırmak ve karşılaştırma ve dış doğrulama yoluyla hiperspektral teknoloji ve makine öğrenmesi yöntemlerini optimize ederek farklı sorgum çeşitlerini tespit ederek uygulamadaki doğruluğunu ve etkinliğini artırmaktır.   11 sorgum kategorisine ait 550 numunenin orijinal spektral eğrileri ve MSC ön işleminden sonraki spektral eğriler Şekil 1'de gösterilmektedir. Her renk farklı bir kategoriyi temsil eder. Bu yazıda, hiperspektral spektrum ve görüntü bilgilerinin kombinasyonuna dayalı olarak 11 sorgum çeşidinin tanımlanması incelenmiştir.Sorgumun hiperspektral görüntüleri toplandı, SPA algoritması ile MSC ön işlemesi yapıldıktan sonra spektrumlardan 48 özellik dalga boyu seçildi ve ardından görüntülerin doku özellikleri çıkarıldı.SVM, PLS-DA ve ELM sınıflandırma modelleri, sırasıyla doku özellikleri, tam spektrum, özellik spektrumu ve bunların birleştirilmiş görüntü bilgilerine dayalı olarak oluşturulmuştur.Son olarak, modellemede yer almayan veriler dış doğrulama için kullanılmıştır.Sonuçlar, özellik spektrumu ve doku özelliklerinin kombinasyonuna dayalı DVM sınıflandırma modelinin en iyi etkiye sahip olduğunu göstermektedir.Test setinin doğru tanıma oranı %95,3, doğrulama setinin doğruluğu ise %91,8'dir.Görünür spektrum ve görüntünün kombinasyonu, şarap sorgumunun hızlı tanınmasını etkili bir şekilde gerçekleştirebilir ve modelin tanıma doğruluğunu geliştirebilir.Bu, farklı biracılık ham maddelerinin tespiti ve biracılık otomasyonunun gerçekleştirilmesi için teorik bir temel sağlar.

Bu çalışmada, cevizin içini tespit etmek için 400-1000nm hiperspektral kamera kullanılmış ve ilgili araştırma için Hangzhou CHNSpec Technology Co., Ltd'nin bir ürünü olan FS-13 kullanılabilir.Ceviz yüzeyini 800-1700nm spektral aralığında algılamak için, 900-1700nm spektral aralığındaki FS-15 hiperspektral kamera, 2.5nm'den daha iyi dalga boyu çözünürlüğü ve 1200'e kadar spektral kanal ile kullanılabilir.Toplama hızı tam spektrumda 128FPS'ye ulaşabilir ve bant seçiminden sonraki maksimum hız 3300Hz'dir (çok bölgeli bant seçimini destekler). Ceviz, her yaş için uygun bir kuruyemiş gıdası ve önemli bir odunsu yağ bitkisidir.Çin'de ceviz ekim alanı ve verimi dünyada birinci sıradadır.Ceviz tanelerinin kalite testi ve sınıflandırılması, ceviz üretimi ve işlenmesinde önemli bir halkadır.İlgili ulusal standartlara göre, iç kalite göstergeleri yağ içeriği ve protein içeriğini içerirken, ceviz tanelerinin görünüm kalitesi göstergeleri bütünlük ve kabuk rengini içerir.Fiili üretimde, ceviz çekirdeği tasnifi, esas olarak, yüksek üretim maliyetleri ve tasnifte yüksek rasgeleliğe sahip olan ve iç kaliteyi ayırt etmeyi zorlaştıran manuel görünüm ve renk seçimine dayanır.Geleneksel kimyasal testler, numuneler için yıkıcıdır ve tespit edilmesi uzun zaman aldığından, modern üretim gereksinimlerine uyum sağlamayı zorlaştırır.Şu anda, ceviz kalitesinin tespiti için hiperspektral teknolojinin kullanımına ilişkin araştırmalar, esas olarak ceviz kabuklarının ve çekirdeklerinin sınıflandırılmasına odaklanmaktadır ve ceviz çekirdeklerinin kalitesiyle ilgili herhangi bir rapor bulunmamaktadır. Ceviz çekirdeğinin iç kalite tespitini ve görünüm sınıflandırmasını aynı anda gerçekleştirmeye yönelik bir yöntemi araştırmak için bu çalışma, ceviz çekirdeğinin yağ içeriği, protein içeriği ve renginin karakteristik spektrumlarını taramak ve ilgili karakteristik bantları taramak için hiperspektral görüntüleme teknolojisini kullandı. Ceviz çekirdeği kalitesinin tahribatsız muayenesinin uygulanmasına referans sağlamak için kalite göstergeleri. Ceviz çekirdeği örneklerinin yakın kızılötesi bölgedeki (863-1704 mm) ortalama spektral bilgileri ve önceden işlenmiş spektral bilgiler Şekil 3'te gösterilmektedir. Örneklerin orijinal spektral bilgilerinin genel özellikleri, Suyun absorpsiyon zirveleri, diğer bileşenlerin absorpsiyon zirveleri belirgin değildir ve spektrumların daha fazla işlenmesi gerekir.MSE ve SNV'yi birleştiren ön işleme yöntemi, bazı arka plan gürültülerinin etkisini ortadan kaldırarak örneğin spektral bilgilerini daha pürüzsüz hale getirir.Aynı zamanda, spektral bilginin tutarlılığını daha da geliştirir, spektral zirveleri ve vadileri vurgular ve spektral özellikleri güçlendirir. Ceviz çekirdeğinin spektral bilgi ve görüntü özelliklerine dayalı görünüm derecesi sınıflandırması.Şekil 6, görünür ışıkta ve kısa dalga yakın kızılötesi bölgelerde (382~1027nm) üç renkli ceviz çekirdeği numunesinin ortalama spektral eğrisini göstermektedir.Spektrumun ön ve arka segmentlerindeki gürültünün etkisi büyük olduğundan, ön ve arka segmentlerdeki 20 dalga bandı noktası kaldırılmıştır.Şekil 6'dan, orijinal spektrumda, üç farklı renge sahip ceviz içi örneklerinin spektral yansımasının, renk ışıktan derine değiştikçe görünür ışık aralığında önemli bir düşüş eğilimi gösterdiği ve spektrumun nispeten düzensiz olduğu görülebilir. yakın kızılötesi aralığında.MSC ve SNV yöntemlerinin kombinasyonu ile ön işleme tabi tutulan spektral bilgi, spektral yansımada belirli bir düzenlilik ve tutarlılık gösterir, bu da sonraki spektral işleme için yardımcı olur. Hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanılarak, ceviz tanelerinin iç ve dış kalitesini tespit etmeye yönelik bir yöntem üzerinde çalışıldı.Spektral ve görüntü bilgileri birleştirilerek, ceviz tanelerinin protein ve yağ içeriği tahmini ve bütünlük ve renge dayalı görünüm kalitesi derecelendirmesi elde edildi.Sonuçlar, CARS algoritması ve korelasyon katsayısı yönteminin kombinasyonunun, tam spektral banttaki alakasız ve gereksiz bilgileri etkili bir şekilde kaldırdığını göstermektedir.Tam spektral bant ile karşılaştırıldığında, protein içeriği için özellik bandı tahmin modelinin doğrulama seti R ² 0,66'dan 0,91'e, RMSEP %1,37'den %0,78'e düştü;Yağ içeriği için doğrulama seti R ² 0,83'ten 0,93'e, RMSEP %0,98'den %0,47'ye düştü, bu da seçilen özellik bantlarının modelin karmaşıklığını etkili bir şekilde azalttığını ve tahmin yeteneğini geliştirdiğini gösteriyor.Renk farkı özellik spektrumları ile görüntü istatistiksel özellik parametreleri birleştirilerek, hiperspektral görüntülerden toplam renk farkı özellik bandı spektrumları çıkarıldı, bu da gereksiz bilgilerin girişimini önemli ölçüde azaltabilir ve modelleme verimliliğini artırabilir.Toplam renk farkı özellik bandı spektrumu ile görüntü istatistiksel özellik parametreleri birleştirilerek, sınıflandırma doğruluğu RGB bandına kıyasla daha da iyileştirilir.DT algoritması tarafından oluşturulan renk sınıflandırma modelini kullanırken, model en yüksek sınıflandırma doğruluğuna (%98,6) sahiptir.Hiperspektral görüntülerin kullanımı, aynı anda ceviz tanelerinin iç kalite parametrelerinin (protein içeriği, yağ içeriği) tespitini ve görünüm kalitesinin (bütünlük, renk) sınıflandırılmasını sağladı ve ceviz çekirdeğinin tahribatsız muayenesinin uygulanması için yeni bir çözüm sağladı. kalite.    

İlkokul bilimine geri dönelim.Bu görünür spektrum - çıplak gözlerimizle görebildiğimiz ışık - ama elektromanyetik spektrumun küçük bir kısmı. Bu elektromanyetik spektrumdur.En soldaki gama ışınlarıyla başlar ve X-ışınları, mikrodalgalar ve radyo dalgaları aracılığıyla sağa doğru ilerler.Ultraviyole ve kızılötesi arasındaki küçük görünür spektrum, OBA'lar dahil olmadıkça, spektrumun insanların çıplak gözle görebildiği tek kısmıdır. OBA'lar görünmez ultraviyole ışığın bir kısmını emer ve mavi ışık olarak yeniden yayar.Bu yansıyan mavi ışık, kumaşın daha parlak ve beyaz görünmesini sağlar. Görüntü Wikipedia'nın izniyle. Bu görüntü sağda görünür dalga boylarını ve solda ultraviyole bölgesini göstermektedir.Optik parlatıcılar, bu UV ışınlarını emerek ve onları spektrumun insan gözüyle görülebilen bölgesinde yeniden emerek çalışır.

Parlaklık, bir malzemenin yüzeyinin ışığı yansıtma yeteneğini değerlendiren fiziksel bir niceliktir.Bir nesnenin yüzey özelliği olarak parlaklık, yüzeyin ışığa yansıtıcı yansıtma yeteneğine bağlıdır.Speküler yansıma, yansıma açısının olay açısına eşit olduğu yansıma fenomenini ifade eder.Parlaklık, bir malzeme yüzeyinin geometrik olarak belirlenmiş bir dizi koşul altında ışığı yansıtma yeteneğini değerlendiren fiziksel bir niceliktir.Bu nedenle yön seçimi ile yansıma özelliğini ifade eder.Parlaklığın özelliklerine göre parlaklık birkaç kategoriye ayrılabilir.Genellikle parlaklığın "ayna parlaklığı" anlamına geldiğini söyleriz, bu nedenle parlaklık ölçer, bazen ayna parlaklığı ölçer olarak da adlandırılır. Parlaklık, cilalı cam referans standardına göre yüzeyden yansıyan ışık miktarına göre ölçülür.Bir yüzeyden yansıyan ışığın miktarı, geliş açısına ve yüzeyin doğasına bağlıdır.Parlaklığın birim ölçüsü bir parlaklık birimidir (GU).GU ne kadar düşükse, parlaklık yansıması o kadar az olur.GU ne kadar yüksekse, yansıyan parlaklık da o kadar yüksek olur. Parlaklık, mat, yarı parlak ve çok parlak yüzeylere ayrılmıştır.Ölçülen Açı, gelen ışık ile yansıyan ışık arasındaki açıdır.Çoğu endüstriyel kaplama uygulamasını kapsamak için üç ölçüm açısı (20º/60º/85º) belirtilmiştir.İhtiyaçlarınızı karşılayacak doğru Açıyı belirlemek veya seçmek için, 60º'de Açıyı ölçmek için bir glossometre kullanın ve istediğiniz parlaklık aralığındaki Açıyı seçin.