CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Tin tức công ty

Vỏ cam có giá trị kinh tế và trị liệu tốt, nhưng hiện tượng giả mạo và kém chất lượng trên thị trường là nghiêm trọng.độ chính xác và hiệu quả của các phương pháp phát hiện bằng tay thấpTrong bài báo này, công nghệ hình ảnh siêu phổ kết hợp với phương pháp học sâu đã được sử dụng để thiết lập một phương pháp nhận dạng nhanh chóng và không phá hủy cho năm lão hóa của vỏ cam.一、 Vật liệu và phương pháp Các mẫu vỏ cam đã được mua được chia thành 1 năm, 5 năm, 10 năm và 15 năm tùy theo năm lão hóa.và tổng cộng 480 mẫu vỏ cam đã được thu thậpCác mẫu vỏ cam của mỗi năm được chia ngẫu nhiên theo tỷ lệ 7:3, trong đó 84 mẫu được đưa vào bộ đào tạo và 36 mẫu được đưa vào bộ thử nghiệm. Trong bài báo này, một máy ảnh siêu phổ 900-1700nm được sử dụng và FS-15, một sản phẩm của Công nghệ phổ màu (Zhejiang) Co., LTD., có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.Máy ảnh siêu phổ sóng sóng ngắn cận hồng ngoại, tốc độ thu thập toàn bộ quang phổ lên đến 200FPS, được sử dụng rộng rãi trong xác định thành phần, xác định chất, thị giác máy, chất lượng sản phẩm nông nghiệp,phát hiện màn hình và các trường khác. 二Kết quả và phân tích Các đường cong quang phổ của các mẫu vỏ cam trong các năm khác nhau được hiển thị trong hình 3.Các đường cong quang phổ ban đầu được hiển thị trong hình 3 rõ ràng có thể tìm thấy rằng có đỉnh hấp thụ gần 1200m và 1450nmĐỉnh hấp thụ ở 1200nm chủ yếu là do hấp thụ quang phổ của cặp liên kết, và đỉnh hấp thụ ở 1450nm chủ yếu là do hấp thụ quang phổ của nước.Các băng tần của quang phổ NIR của tất cả các loại mẫu chồng chéo chặt chẽ, xu hướng tổng thể gần như giống nhau, và đỉnh hấp thụ gần như ở cùng một vị trí, không có sự khác biệt rõ ràng.Thật khó để phân biệt bốn loại mẫu vỏ cam bằng mắt thường. 三Phương pháp xử lý trước theo quang phổ Việc xử lý trước dữ liệu siêu phổ của vỏ cam bao gồm một số bước, đó là phân đoạn hình ảnh, trung bình phổ và xử lý trước phổ.Phạm vi phổ trung bình ban đầu của các mẫu vỏ cam trong các năm khác nhau và đường cong phổ trung bình sau quá trình xử lý trước SG + D1 được hiển thị trong hình 4.Có thể thấy từ hình 4 (a) và hình 4 (b) rằng phương pháp xử lý trước kết hợp SG + D1 có thể loại bỏ hiệu quả ảnh hưởng của sự trôi dạt đường quang phổ và làm mịn đường cong quang phổ,do đó cải thiện độ chính xác của việc xác định năm vỏ cam. Việc xác định nhanh chóng năm vỏ cam bằng máy ảnh siêu phổ có triển vọng ứng dụng rộng trong ngành y học Trung Quốc.nó có thể giúp các nhà sản xuất và đại lý thuốc Trung Quốc kiểm soát chính xác chất lượng và năm của vỏ cam, và tránh tổn thất kinh tế và rủi ro danh tiếng do đánh giá sai về năm.các bộ phận có liên quan có thể sử dụng công nghệ để thực hiện lấy mẫu nhanh các sản phẩm da cam trên thị trườngNgoài ra, với sự cải tiến và phổ biến liên tục của công nghệ,Nó cũng sẽ hỗ trợ mạnh mẽ cho nghiên cứu khoa học và đánh giá chất lượng của vỏ cam, và thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp da cam theo hướng chuẩn hóa, chuẩn hóa và khoa học hơn.

Trong việc đánh giá dinh dưỡng sữa, hàm lượng protein là chỉ số quan trọng nhất cho thấy sữa là một nguồn hấp thụ protein thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của con người.sức khỏe của người tiêu dùng và sự phát triển của ngành công nghiệp sữa liên quan chặt chẽ đến chất lượng sữaDo đó, việc phát hiện hàm lượng protein sữa là một liên kết rất quan trọng. Các phương pháp phát hiện truyền thống tốn nhiều thời gian, lãng phí rất nhiều nguồn nhân lực và dẫn đến suy thoái môi trường.Do đó, rất quan trọng để tìm ra một phương pháp nhanh hơn và chính xác hơn để phát hiện hàm lượng protein sữa.bài báo này sử dụng máy học kết hợp với công nghệ hình ảnh siêu phổ để đánh giá định lượng hàm lượng protein sữa, cung cấp một hệ thống khả thi để phát hiện hàm lượng protein sữa trên thị trường.   一、Các vật liệu thử nghiệm Chúng tôi đã mua bảy thương hiệu sữa tinh khiết khác nhau, bao gồm Mengniu, New Hope, Yili và Guangming, và lưu trữ chúng trong tủ lạnh. 二、 Thiết bị thí nghiệm Trong bài báo này, một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm được sử dụng. FS13, một sản phẩm của Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.độ phân giải bước sóng tốt hơn 2.5nm, và lên đến 1200 kênh quang phổ có thể đạt được. tốc độ thu thập có thể đạt đến 128FPS trong quang phổ đầy đủ,và tối đa sau khi chọn băng tần là 3300Hz (hỗ trợ chọn băng tần đa khu vực). 三、 Phương pháp thiết lập thử nghiệm Các hình ảnh siêu phổ của các mẫu sữa được thu thập bằng cách sử dụng quang phổ siêu phổ. Các mẫu được thu thập ba lần cho mỗi loại sữa,và sau đó một hình ảnh rõ ràng đã được chọn từ ENVI5.3. Hình ảnh quang phổ được thu thập có độ phân giải 777x1004 pixel. Thời gian phơi sáng của máy ảnh siêu quang là 10ms, thời gian trộn pixel là 6, độ phân giải là 4.8nm,khoảng thời gian trung bình là 0.8nm, khoảng cách dọc là 30cm, và điều kiện thu thập là nhiệt độ phòng (23 ~ 25 ° C).và dữ liệu phổ trung bình của sữa được lấy từ hình ảnh siêu phổ bằng phần mềm ENVI. " 四、 Việc chiết xuất và xử lý trước dữ liệu siêu phổ Việc chiết xuất dữ liệu phản xạ siêu phổ từ hình ảnh siêu phổ là cơ sở của mô hình học máy truyền thống.dữ liệu phản xạ quang phổ của các mẫu được lấy bằng cách chiết xuất phản xạ quang phổ trung bình của tất cả các pixel trong khu vực quan tâm (ROD)Trong bài báo này, phần mềm ENVI đã được sử dụng để mở hình ảnh siêu phổ được điều chỉnh của mẫu sữa,và các pixel gần trung tâm của mỗi hình ảnh siêu phổ được chọn như là ROI với công cụ hình chữ nhật. Tổng cộng 30 ROI và 7 hình ảnh siêu quang đã được chọn, và 210 ROI đã được chọn. Độ phản xạ phổ trung bình của tất cả các pixel trong ROI đã được tính như dữ liệu quang phổ của mẫu,tổng cộng 210 dữ liệu quang phổDữ liệu quang phổ được lưu trong định dạng ASCI. Hình sau cho thấy quá trình chiết xuất ROI. Trong bài báo này, công nghệ hình ảnh siêu phổ kết hợp với máy học đã được sử dụng để dự đoán hàm lượng protein sữa để cải thiện độ chính xác của dự đoán hàm lượng protein sữa.Hệ thống hình ảnh siêu quang đã được xây dựng, hình ảnh siêu phổ của 7 loại sữa trên thị trường đã được thu thập, dữ liệu phổ được trích xuất bằng phần mềm ENVI, bộ dữ liệu siêu phổ sữa đã được thiết lập,và 210 dữ liệu siêu phổ đã được trích xuất cuối cùng. Công nghệ hình ảnh siêu phổ đã cho thấy tiềm năng lớn trong lĩnh vực phát hiện hàm lượng protein sữa, mặc dù có một số thách thức ở giai đoạn này,nhưng với sự tích hợp đổi mới công nghệ liên ngành, nó sẽ dần cách mạng hóa chế độ phát hiện sữa truyền thống.hình ảnh siêu phổ sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu và mạnh mẽ cho kiểm soát chất lượng sữa, giúp cải thiện lợi ích kinh tế và xã hội của ngành sữa và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng về các sản phẩm sữa chất lượng cao.

Với việc cải thiện mức sống, con người có yêu cầu ngày càng cao hơn về hương vị và dinh dưỡng của hạt sen.hàm lượng amylose của nó trực tiếp ảnh hưởng đến chất lượng và hương vị của hạt senHàm lượng amylose của hạt sen khác nhau rất nhiều giữa các giống khác nhau, vì vậy việc xác định hàm lượng amylose của hạt sen là rất quan trọng cho quá trình chế biến sau đó.Việc phát hiện amylose truyền thống thường sử dụng colorimetry iốtCác phương pháp này tốn nhiều thời gian và tốn nhiều công sức, và dễ bị ảnh hưởng bởi điều kiện thí nghiệm! Công nghệ hình ảnh siêu phổ là một công nghệ thử nghiệm không phá hoại có thể thu thập thông tin quang phổ và hình ảnh phong phú.nó có lợi thế tiết kiệm thời gianTrong bài báo này, công nghệ hình ảnh siêu phổ đã được sử dụng để phát hiện amylose của hoa sen tươi. 一、 Vật liệu và phương pháp   1.1 Vật liệu thử nghiệm Các mẫu được lấy từ tỉnh Phúc Kiến, và các giống Xuanlian, Guangchanglian, Jianxuan 36, Mantianxing, Space lotus và Xianglian được chọn.hạt giống sen tươi được lưu trữ trong nitơ lỏng và được vận chuyển đến phòng thí nghiệm, nơi nó được làm lạnh ở 4 ° C trong 12 giờ. 1.2 Thu thập và điều chỉnh hình ảnh siêu phổ Các thành phần chính của hệ thống hình ảnh siêu phổ bao gồm máy ảnh siêu phổ, nguồn ánh sáng, giai đoạn, hộp đen và phần mềm thu thập dữ liệu siêu phổ.Toàn bộ hệ thống có thể sử dụng quang phổ màu ảnh siêu quang phổ FS-13, có thể thu thập phạm vi quang phổ 400nm ~ 1000nm, và độ phân giải quang phổ là 2,5nm. Hệ thống hình ảnh siêu quang phổ được hiển thị trong Hình 1.Tốc độ di chuyển của nền tảng tải trọng được thiết lập là 3.5mm / s và thời gian phơi sáng là 30ms. ống kính là 40cm từ nền tảng di chuyển và thẳng xuống.Điều chỉnh độ dài tiêu cự của máy ảnh của máy đo quang phổ để điều chỉnh màu đen và trắng của hệ thống. 1.3 Xử lý dữ liệu Phần mềm phân tích được sử dụng để chiết xuất phổ trung bình của khu vực quan tâm (ROI) từ hình ảnh quang phổ của hạt sen.Để loại bỏ ảnh hưởng của tiếng ồn và ánh sáng ngoài., hiệu ứng mô hình hóa của các phương pháp xử lý trước như dẫn xuất đầu tiên, dẫn xuất thứ hai, làm mịn SG, điều chỉnh phân tán nhiều lần (MSC) chuyển đổi biến chuẩn bình thường,và phương pháp xử lý trước tốt nhất đã được chọn. 二Kết quả và phân tích   2.1 Phạm vi phổ trung bình của khu vực quan tâm Trong bài báo này, đường cong quang phổ của mỗi pixel trong khu vực quan tâm của một mẫu đơn được sử dụng để xử lý sau đó.Biểu đồ quang phổ trung bình sau khi loại bỏ tiếng ồn đầu và đuôi (400nm ~ 971nm) được hiển thị trong Hình 2Có thể thấy từ hình ảnh rằng xu hướng biến đổi của các giá trị quang phổ của các mẫu khác nhau là phù hợp.có thể gây ra bởi sự thay đổi trong dải nướcPhạm vi có độ hấp thụ tương đối rõ ràng giữa 500nm và 920nm. Nó có thể liên quan đến sự tăng gấp đôi tần số tứ,Sự tăng gấp đôi tần số thứ cấp O-H và tăng gấp đôi tần số chính O-H của nhóm C-H trong phân tử amylose. 2.2 Nồng độ amylose của hạt sen Các kết quả của tập hợp điều chỉnh và tập hợp dự đoán hàm lượng amylose chia theo phương pháp SPXY được hiển thị trong Bảng 1.Có thể thấy từ bảng rằng hàm lượng amylose của hạt sen tươi khác nhau rất nhiềuGiá trị tối đa của hàm lượng amylose của hạt sen được điều chỉnh là 227,90 mg/g, giá trị tối thiểu là 100,82 mg/g, và độ lệch chuẩn là 44,73 mg/g.Hàm lượng amylose của mẫu dự đoán nằm trong phạm vi mẫu chỉnh sửa, vì vậy việc phân chia mẫu là hợp lý. 三Kết luận Trong bài báo này, công nghệ hình ảnh siêu phổ được sử dụng để phát hiện nhanh nội dung amylose.Kết quả cho thấy hiệu ứng mô hình là tốt nhất sau khi sử dụng dẫn xuất đầu tiên và điều chỉnh phân tán nhiều lần MSC)Sau đó, SPA được sử dụng để chiết xuất 9 dải đặc điểm. hệ số tương quan tập hợp được điều chỉnh (R) của mô hình dự đoán PLSR là 0.835, lỗi hình vuông gốc trung bình được điều chỉnh (RMSEC) là 1.802, hệ số tương quan được dự đoán (R) là 0.856, và lỗi hình vuông trung bình được dự đoán (RMSEP) là 1.752Lỗi phân tích tương đối (RPD) là 1.944Các hệ số tương quan của tập hợp dự đoán của mô hình dự đoán PLSR được thiết lập bằng phương pháp RC (R. Các dự đoán tập hợp gốc sai số vuông trung bình (RMSEP) là 1.897Lỗi phân tích tương đối (RPD) là 1.761Nghiên cứu này đã cung cấp một ý tưởng để phát triển thêm một công cụ phát hiện trực tuyến cho hàm lượng amylose, và đặt một nền tảng tốt.

Là một cây trồng kinh doanh quan trọng, sức sống của hạt dưa chuột có liên quan trực tiếp đến tỷ lệ xuất hiện, tiềm năng tăng trưởng của cây cối và năng suất cuối cùng sau khi gieo.chẳng hạn như thử nghiệm nảy mầm, tốn thời gian và tốn công sức, và không thể đáp ứng nhu cầu phát hiện chất lượng hạt giống nhanh chóng và quy mô lớn trong nông nghiệp hiện đại.Công nghệ hình ảnh siêu phổ kết hợp các lợi thế của quang phổ và hình ảnh, và có thể thu thập thông tin quang phổ và thông tin không gian của các mẫu cùng một lúc, cho thấy tiềm năng lớn trong lĩnh vực thử nghiệm không phá hủy khả năng sống của hạt giống. 一、 Chuẩn bị vật liệu thí nghiệm Chia hạt dưa chuột thành 4 nhóm 100 hạt và đặt chúng trong một túi nylon lưới, như được hiển thị trong hình 3-2.Quy trình cụ thể là như sau:: lấy 3 nhóm mẫu, đặt nhóm mẫu đầu tiên vào máy sấy, đặt nhóm mẫu thứ hai vào máy sấy 24 giờ sau đó, đặt nhóm mẫu thứ ba vào máy sấy 24 giờ sau đó,và lấy tất cả các mẫu có thời gian lão hóa tương ứng từ 1 đến 3 ngày sau 3 ngày (nhóm đầu tiên là các mẫu có thời gian lão hóa 3 ngày)Nhóm 2 là cho các mẫu được làm già trong 2 ngày, và Nhóm 3 là cho các mẫu được làm già trong 1 ngày).Phần còn lại 1 trong 4 nhóm không được điều trị lão hóa và được đặt ở nhiệt độ phòng trong 3 ngày trong thí nghiệm nhóm lão hóa. 二、 Thu thập dữ liệu siêu phổ Hạt giống với ngày lão hóa khác nhau đã được thu thập bởi một máy ảnh siêu quang phổ màu sắc, và hình ảnh siêu quang phổ 400-1000nm đã được lấy cho tất cả các mẫu.tổng cộng 400 đường cong quang phổ được thu được, như được thể hiện trong hình. Quan sát sự phát triển mỗi ngày, và đổ đủ nước để đảm bảo nước cần thiết cho sự nảy mầm.Dưới đây là sơ đồ thử nghiệm trước khi nảy mầm của hạt dưa chuột. Theo mức độ sinh lực của mỗi hạt giống, dữ liệu phổ trung bình của mỗi hạt giống đã được phân loại và đường cong phổ tổng thể của mỗi lớp được hiển thị trong hình dưới đây. 三、 Xử lý dữ liệu quang phổ Hình ảnh siêu quang phổ ban đầu dễ bị nhiễu và ánh sáng không đồng đều.và sự khác biệt chiếu sáng được loại bỏ dựa trên sự điều chỉnh độ phản xạ của bảng trắng tiêu chuẩnKhu vực quan tâm (ROI) được chiết xuất từ hình ảnh được điều chỉnh, tập trung vào phôi hạt giống và nội tinh trùng để đảm bảo độ chính xác của việc chiết xuất các tính năng tiếp theo.Các phương pháp giảm kích thước như phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng để nén dữ liệu ban đầu, giữ lại thông tin quan trọng và giảm tính toán. 四Kết luận và triển vọng Trong nghiên cứu này, một mô hình phát hiện sức sống hạt dưa chuột dựa trên công nghệ hình ảnh siêu phổ đã được xây dựng thành công để nhận ra nhanh chóng,xác định sức sống không phá hoại và chính xác cao, và cung cấp một giải pháp kỹ thuật hiệu quả cho kiểm soát chất lượng của ngành công nghiệp hạt nhân dưa chuột.và dữ liệu đa phương thức (như quang phổ huỳnh quang), hình ảnh nhiệt, v.v.) có thể được tích hợp để cải thiện thêm độ chính xác phát hiện trong môi trường phức tạp.Một hệ thống giám sát trực tuyến về sức sống của hạt giống có thể được xây dựng để giúp kiểm soát thời gian thực và sàng lọc chính xác chất lượng hạt giống trong nông nghiệp thông minh.

Sâu trà là một trong những loài sâu bệnh phổ biến trong vườn trà, ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất và chất lượng của trà.Phương pháp truyền thống để theo dõi mức độ tổn thương của sâu sơn trà chủ yếu dựa trên điều tra bằng tay, có một số vấn đề như hiệu quả thấp, chủ quan mạnh mẽ và khó thực hiện giám sát thời gian thực trong khu vực lớn.Công nghệ viễn thám siêu phổ có đặc điểm phân giải phổ cao và thông tin phổ phong phú, cung cấp một cách mới để theo dõi nhanh chóng và chính xác mức độ gây hại của giun trà. 一、Các điều kiện môi trường Độ phản xạ quang phổ của mái vòm trà được đo từ 10:00 đến 14:00 vào một ngày nắng, không có gió, không có mây và tầm nhìn mặt trời tốt.và FS13, một sản phẩm của Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.và chiều cao giữa đầu phát hiện của máy ảnh siêu phổ và đỉnh của mái vòm trà là khoảng 0Độ kính của phạm vi quan sát là khoảng 0,22m. Để giảm lỗi thí nghiệm, các phép đo được lặp lại ba lần trong mỗi khu vực lấy mẫu,và giá trị trung bình được lấy là giá trị phản xạ quang phổ.   二、 Xử lý và phân tích dữ liệu 1So sánh bề mặt lá giữa trà bình thường và sâu trà.Trong thí nghiệm này, một loạt các lá trà bị tổn thương bởi giun trà ở mức độ khác nhau đã được thu thập như các đối tượng nghiên cứu, và dữ liệu quang phổ của họ,chỉ số diện tích lá và số lượng giun trà inch mỗi mu của sợi chai đã được thu thập tương ứngSự so sánh giữa lá trà không có côn trùng gây hại và những lá bị tổn thương bởi giun trà được hiển thị trong hình 1: Lá vẫn còn nguyên vẹn, lá bị đè nén với nhau, và lá của trà bị côn trùng hư hại bị cắn thành hình dạng bất thường, màu bên ngoài của chúng trở thành màu vàng đậm,và cấu trúc lá cũng thay đổi tương ứng. 2. So sánh chỉ số diện tích lá giữa trà bình thường và giun trà. Như có thể thấy từ hình 2, chỉ số diện tích lá bị ảnh hưởng rất nhiều bởi mức độ gây hại do hình học trà.và càng nhỏ chỉ số diện tích lá sẽ là. 3Ảnh hưởng của giun trà trên đặc điểm quang phổ phản xạ của mái vòm trà.Ảnh hưởng của sự xâm lấn côn trùng trên lá trà sẽ dẫn đến một số thay đổi trong các tính chất vật lý và hóa học của lá trà, bao gồm màu sắc, cấu trúc, hàm lượng nước,hàm lượng chlorophyll và trạng thái dinh dưỡng của láSự thay đổi của các tính chất vật lý và hóa học này sẽ gây ra một số thay đổi trong giá trị của các thông số đặc điểm quang phổ của nó, chẳng hạn như phản xạ quang phổ, truyền, hấp thụ,đỉnh đỏ và vị trí bước sóng của nó và đỉnh xanh và vị trí bước sóng của nóDo đó, để nắm bắt các đặc điểm phổ trà bình thường và thông tin liên quan là tiền đề và cơ sở nghiên cứu thiệt hại của trà bởi các bệnh và sâu bệnh khác. 三、Tầm quan trọng và triển vọng của nghiên cứu Tầm quan trọng của nghiên cứu: Nghiên cứu này cung cấp một phương tiện kỹ thuật mới để theo dõi nhanh chóng và chính xác mức độ gây hại của giun trà,giúp nắm bắt kịp thời sự xuất hiện của giun trà trong vườn trà, cung cấp cơ sở khoa học để phòng ngừa và kiểm soát chính xác các bệnh và sâu bệnh trong vườn trà, giảm sử dụng thuốc trừ sâu và cải thiện năng suất và chất lượng trà. Khả năng nghiên cứu: Các nghiên cứu trong tương lai có thể tối ưu hóa các mô hình viễn cảm siêu phổ và cải thiện độ chính xác và ổn định của các mô hình.nó có thể được kết hợp với UAV viễn cảm, viễn thám vệ tinh và các công nghệ khác để đạt được một phạm vi rộng hơn của việc theo dõi mức độ gây hại của giun trà.mối quan hệ giữa sự hại của giun trà và những thay đổi sinh lý và sinh thái của cây trà có thể được nghiên cứu sâu sắc, và cơ chế giám sát viễn cảm siêu phổ có thể được tiết lộ từ một mức độ sâu hơn.

Hàm độ ẩm của gỗ là một thuộc tính quan trọng của chất lượng gỗ, có tác động quan trọng đến chế biến, sử dụng và lưu trữ gỗ.Mặc dù các phương pháp đo độ ẩm gỗ truyền thống như phương pháp cân và phương pháp kháng có độ chính xác nhất định, chúng có một số nhược điểm như vận hành cồng kềnh, thời gian đo lường dài và thiệt hại cho gỗ.phương pháp không phá hủy và hiệu quả để đo hàm lượng độ ẩm gỗ. 一、 Nguyên tắc thử nghiệm máy ảnh siêu phổMáy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin quang phổ của bề mặt gỗ, bao gồm khả năng phản xạ hoặc truyền của gỗ ở các bước sóng khác nhau.Vì độ ẩm của gỗ sẽ ảnh hưởng đến đặc điểm quang phổ của nó, hàm lượng độ ẩm có thể được suy luận bằng cách phân tích thông tin quang phổ của gỗ.và mô hình dự đoán giữa hàm lượng độ ẩm gỗ và thông tin quang phổ có thể được thiết lập bằng cách xử lý trước, tính năng chiết xuất và mô hình hóa, để thực hiện kiểm tra nhanh về hàm lượng độ ẩm gỗ. 二、 Ví dụ về ứng dụngCông cụ: Phạm vi màu sắc tích hợp trong FS-17 gần quang phổ hồng ngoại caoThiết bị phụ trợ: Nguồn ánh sáng quang phổ liên tục - cho mô hình trong nhàNguồn ánh sáng: Nguồn ánh sáng halogen tuyến tính Vật liệu thử nghiệm: Một số mẫu gỗ có hàm lượng độ ẩm khác nhau được sử dụng làm vật liệu thử nghiệm,và các khối gỗ này được làm khô theo chu kỳ để có được các trạng thái độ ẩm khác nhau. Thu thập dữ liệu: Thu thập hình ảnh quang phổ của các mẫu gỗ được thực hiện bằng hệ thống hình ảnh siêu quang phổ.cần phải đảm bảo rằng điều kiện chiếu sáng ổn định để tránh tác động của sự thay đổi ánh sáng đối với thông tin quang phổ.Đồng thời, để có được kết quả chính xác hơn, việc thu thập hình ảnh quang phổ có thể được thực hiện tại nhiều vị trí của mẫu gỗ,và giá trị trung bình được lấy làm dữ liệu quang phổ cuối cùng. Xử lý dữ liệu: Xử lý trước dữ liệu quang phổ được thu thập, chẳng hạn như loại bỏ tiếng ồn, điều chỉnh quang phổ, v.v.Sau đó, thuật toán lựa chọn đặc điểm được sử dụng để chiết xuất bước sóng đặc trưng liên quan đến hàm lượng độ ẩm gỗ để đơn giản hóa mô hình và cải thiện độ chính xác dự đoán. Xây dựng mô hình: Dựa trên bước sóng đặc trưng được chiết xuất, mô hình dự đoán giữa hàm lượng độ ẩm gỗ và thông tin quang phổ đã được thiết lập.Các phương pháp mô hình phổ biến bao gồm hồi quy quá trình Gaussian (GPR)Các mô hình này có thể nhanh chóng dự đoán hàm lượng ẩm của gỗ dựa trên thông tin quang phổ của nó. Xác thực mô hình: Mô hình đã được thiết lập được xác nhận bằng cách sử dụng một bộ xác thực độc lập để đánh giá hiệu suất và độ chính xác dự đoán của nó.Các chỉ số đánh giá phổ biến bao gồm hệ số tương quan (R2) và sai số bậc hai gốc trung bình (RMSE). 三、Lợi thế ứng dụngKiểm tra nhanh: Máy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin phổ của bề mặt gỗ trong một thời gian ngắn, để thực hiện kiểm tra nhanh về hàm lượng ẩm gỗ. Kiểm tra không phá hủy: So với các phương pháp kiểm tra truyền thống, công nghệ hình ảnh siêu phổ không gây tổn thương cho gỗ,vì vậy nó phù hợp hơn để kiểm tra gỗ có giá trị hoặc gỗ cần được duy trì trong tính toàn vẹn. Độ chính xác cao: Bằng cách thiết lập một mô hình dự đoán chính xác, máy ảnh siêu phổ có thể đạt được kiểm tra độ ẩm gỗ chính xác cao,đáp ứng các yêu cầu kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt của ngành chế biến gỗ. 四、Tầm nhìn ứng dụngVới sự phát triển và cải tiến liên tục của công nghệ hình ảnh siêu phổ, triển vọng ứng dụng của nó trong kiểm tra độ ẩm gỗ sẽ rộng hơn.chúng ta có thể mong đợi sự xuất hiện của máy ảnh siêu phổ với độ chính xác cao hơn, tốc độ nhanh hơn và hoạt động dễ dàng hơn để đáp ứng nhu cầu của ngành công nghiệp chế biến gỗ về kiểm soát chất lượng và sản xuất thông minh.kết hợp với các công nghệ tiên tiến như học máy và học sâu, độ chính xác và mức độ thông minh của kiểm tra hàm lượng ẩm gỗ có thể được cải thiện hơn nữa. Tóm lại, máy ảnh siêu phổ có những lợi thế đáng kể trong việc kiểm tra hàm lượng độ ẩm gỗ, cung cấp một phương pháp kiểm tra hiệu quả, chính xác và không phá hoại cho ngành công nghiệp chế biến gỗ.

Trong thời đại phát triển nhanh chóng của khoa học và công nghệ ngày nay, đo màu sắc có vị trí quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ kiểm soát chất lượng sản phẩm, sáng tạo nghệ thuật đến nghiên cứu khoa học.Là một thiết bị quang học tiên tiến, máy ảnh siêu quang phổ mang lại một giải pháp mới, chính xác và toàn diện hơn để đo màu sắc. 一、 Nguyên tắc cơ bản của máy ảnh siêu phổ Nguyên tắc hoạt động của máy ảnh siêu phổ dựa trên việc thu thập thông tin quang phổ.mà chỉ có thể ghi lại thông tin màu sắc của ba kênh của màu đỏ, màu xanh lá cây và xanh dương, máy ảnh siêu quang phổ có thể chia phổ thành nhiều dải hẹp trong một phạm vi quang phổ rộng như ánh sáng nhìn thấy đến hồng ngoại gần, thường lên đến hàng trăm hoặc thậm chí nhiều hơn.Ví dụ:, nó có thể chia phạm vi quang phổ 400-1000nm thành các băng tần có khoảng cách rất nhỏ, chẳng hạn như 1nm hoặc khoảng thời gian nhỏ hơn.đặc điểm hấp thụ và truyền của vật thể với các bước sóng ánh sáng khác nhauThông qua hệ thống quang học và máy dò đặc biệt của nó, máy ảnh siêu phổ thu thập cường độ của tín hiệu ánh sáng của mỗi dải lần lượt,để xây dựng đường cong phản xạ quang phổ của vật thểĐường cong này ghi lại chi tiết độ phản xạ của các vật thể ở các bước sóng khác nhau và là nguồn dữ liệu cơ bản để đo màu sắc.   二、hành trình đo màu sắc cụ thể (1) Định chuẩn Định chuẩn là một bước quan trọng trước khi sử dụng máy ảnh siêu phổ để đo màu sắc.Mục đích hiệu chuẩn là để thiết lập một sự tương ứng chính xác giữa các dữ liệu quang phổ được chụp bởi máy ảnh và các giá trị màu thực sự. Bảng trắng tiêu chuẩn với các đặc tính quang phổ được biết thường được sử dụng làm tham chiếu hiệu chuẩn. Bảng trắng tiêu chuẩn có độ phản xạ ổn định và chính xác ở các bước sóng khác nhau.Máy ảnh siêu phổ chụp ảnh bảng trắng tiêu chuẩn, ghi lại cường độ tín hiệu quang học của nó trong mỗi băng tần và tính toán chức năng phản hồi của máy ảnh theo dữ liệu phản xạ phổ được biết đến của bảng trắng tiêu chuẩn,để điều chỉnh độ lệch quang phổ có thể, tiếng ồn điện tối và các yếu tố lỗi khác của máy ảnh, và đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đo sau đó.   (2) Thu thập hình ảnh Sau khi hiệu chuẩn được hoàn thành, hình ảnh của đối tượng mục tiêu có thể được thu thập.nó lấy thông tin cường độ của ánh sáng phản xạ bởi dải đối tượng theo dải theo phạm vi dải quang phổ và độ phân giải đã được đặt trướcVí dụ, cho mỗi pixel trong một hình ảnh, dữ liệu ánh sáng phản xạ của nó trên nhiều dải quang phổ được ghi lại.thì mỗi pixel sẽ có 200 giá trị phản xạ phổ tương ứngCùng với nhau, các dữ liệu này tạo thành một khối dữ liệu ba chiều, trong đó mặt phẳng hai chiều đại diện cho thông tin vị trí không gian của hình ảnh (x, y tọa độ),và chiều thứ ba đại diện cho thông tin dải quang phổ (λ)Bằng cách này, máy ảnh siêu phổ không chỉ ghi lại màu sắc và hình dạng của vật thể, mà còn chứa thông tin đặc điểm quang phổ của nó,cung cấp dữ liệu phong phú hơn so với máy ảnh truyền thống.   (3) Xử lý dữ liệu và tính toán màu sắc Dữ liệu quang phổ khổng lồ được thu thập cần phải trải qua quá trình xử lý dữ liệu phức tạp để có được kết quả đo màu cuối cùng.điều chỉnh biến dạng quang phổ và các hoạt động khác. Sau đó, màu được tính toán theo một mô hình màu và thuật toán cụ thể. Trong lĩnh vực khoa học màu, các mô hình màu thường được sử dụng là CIE XYZ, CIELAB, v.v.Lấy mô hình màu CIELAB làm ví dụ, nó đại diện cho màu sắc dưới dạng ba giá trị tọa độ dựa trên các đặc điểm nhận thức màu sắc của mắt người: L đại diện cho độ sáng, a đại diện cho thành phần độ màu đỏ-xanh,và b * đại diện cho thành phần độ màu vàng-xanhBằng cách kết hợp các dữ liệu phản xạ quang phổ được thu thập bởi máy ảnh siêu quang phổ với sự phân phối năng lượng quang phổ của cơ thể chiếu sáng tiêu chuẩn (chẳng hạn như nguồn ánh sáng tiêu chuẩn D65),và tích hợp theo chức năng khớp màu, giá trị tọa độ của đối tượng trong không gian màu CIELAB có thể được tính toán, để mô tả chính xác thuộc tính màu của đối tượng.,Sự khác biệt màu sắc cũng có thể được tính bằng cách so sánh các giá trị tọa độ màu sắc của các đối tượng khác nhau hoặc các phần khác nhau của cùng một đối tượng,được sử dụng để đánh giá sự nhất quán hoặc mức độ thay đổi màu sắc. 三、lợi thế của đo màu của máy ảnh siêu phổ (1) Độ chính xác cao và độ phân giải cao Máy ảnh siêu quang phổ cung cấp độ phân giải quang phổ cực cao, cho phép chúng nắm bắt sự khác biệt màu sắc cực kỳ tinh tế trong các phép đo màu sắc.trong một số ngành công nghiệp đòi hỏi độ chính xác màu sắc rất cao, chẳng hạn như in cao cấp, sản xuất mỹ phẩm, vv, nó có thể phân biệt chính xác những thay đổi màu sắc khó để mắt người phát hiện,đảm bảo sự nhất quán của màu sắc sản phẩm và các tiêu chuẩn chất lượng caoKết quả đo lường chính xác cao của nó giúp cải thiện mức độ kiểm soát chất lượng của sản phẩm và giảm tỷ lệ sản phẩm bị lỗi do độ lệch màu.   (2) Thông tin quang phổ phong phú Ngoài các thông tin giá trị kích thích ba màu sắc,đường cong phản xạ quang phổ thu được bằng máy ảnh siêu quang phổ chứa thông tin chi tiết về vật thể trên toàn bộ phạm vi quang phổ được đoĐiều này có những lợi thế độc đáo cho phân tích màu sắc của một số vật liệu hoặc vật thể đặc biệt.bằng cách phân tích các đặc điểm quang phổ của sắc tố trên bề mặt của di tích văn hóa, chúng ta có thể hiểu thành phần và thông tin tuổi của chúng, cung cấp một cơ sở quan trọng cho công việc phục hồi.hàm lượng chất dinh dưỡng và bệnh tật và côn trùng gây hại của thực vật có thể được theo dõi theo những thay đổi trong độ phản xạ quang phổ của lá thực vật, bởi vì đặc điểm hấp thụ và phản xạ của các bước sóng ánh sáng khác nhau sẽ thay đổi trong các giai đoạn phát triển và tình trạng sức khỏe khác nhau của thực vật.   (3) đo không tiếp xúc Máy ảnh siêu phổ không cần phải tiếp xúc trực tiếp với vật thể được đo, điều này rất quan trọng trong nhiều trường hợp.di tích văn hóa, mẫu sinh học, vv, đo không tiếp xúc có thể tránh thiệt hại hoặc ô nhiễm đối tượng.cải thiện hiệu quả đo lườngVí dụ, trong phát hiện màu sắc của tranh tường quy mô lớn, thông tin màu của toàn bộ bức tranh tường có thể được lấy nhanh chóng,cung cấp hỗ trợ dữ liệu toàn diện cho các công việc bảo vệ và phục hồi.   四、 Thử nghiệm máy ảnh siêu phổ trong đo màu sắc 1Mục đích thí nghiệmKiểm tra giá trị phòng thí nghiệm của mẫu dưới đây 2Danh sách các dụng cụ thử nghiệm Tên thiết bị Số mẫu Chi tiết cấu hình Nhận xét Camera siêu quang CHNSpec FS-13 Phạm vi quang phổ: 400-1000nm;Độ phân giải quang phổ: 2,5nmPhạm vi quang phổ: 1200       3. Nội dung thử nghiệm Đường cong phản xạ được thu được bằng cách phát hiện scan đẩy bên ngoài của máy ảnh siêu phổ 400-1000nmQuá trình đo thử nghiệm được hiển thị trong hình dưới đây: 4Kết luận Máy ảnh siêu quang FS-13 được sử dụng để chụp các mẫu của khách hàng, và giá trị phòng thí nghiệm của mỗi mẫu được thu được từ phân tích hình ảnh siêu quang,có thể được sử dụng để thay thế các màu sắc khác biệt mét, và sự ổn định thử nghiệm là tốt, vị trí lấy mẫu của mẫu thử là linh hoạt, và đo nhiều điểm có thể được thực hiện để nhận ra phát hiện tự động.

Trong lĩnh vực khoa học xây dựng, đảm bảo chất lượng và an toàn của tòa nhà luôn là trọng tâm và mối quan tâm cốt lõi của nghiên cứu.Với sự phát triển liên tục của ngành công nghiệp xây dựng và nhu cầu ngày càng tăng của con người về môi trường sống, việc phát hiện và đánh giá chính xác các khiếm khuyết bề mặt của ngôi nhà đã trở nên rất quan trọng.chẳng hạn như quan sát bằng mắt thường nhân tạo và các công cụ đo đơn giản, thường có nhiều hạn chế, chẳng hạn như chủ quan mạnh mẽ, hiệu quả phát hiện thấp và khó tìm ra các khiếm khuyết nhỏ tiềm ẩn.Sự xuất hiện của công nghệ camera siêu phổ đã mang lại một cơ hội mới để đo lường các khiếm khuyết bề mặt tòa nhàMáy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin về các vật thể trong nhiều băng tần hẹp và liên tục, không chỉ có thể cung cấp hình ảnh không gian của bề mặt nhà,nhưng cũng tiết lộ sự khác biệt trong đặc điểm quang phổ của các vật liệu khác nhauƯu điểm kỹ thuật độc đáo này làm cho nó có tiềm năng ứng dụng lớn trong việc phát hiện, xác định và phân tích các khiếm khuyết bề mặt nhà.Mục đích của nghiên cứu này là khám phá sâu về nguyên tắc ứng dụng, phương pháp và hiệu quả thực tế của máy ảnh siêu phổ trong việc đo các khiếm khuyết bề mặt tòa nhà,để cung cấp những ý tưởng mới và hỗ trợ kỹ thuật cho kiểm tra chất lượng và đánh giá trong ngành xây dựng.   Lấy FS-23 hình ảnh quang phổ cao với tích hợp trong đẩy quét trong quang phổ màu như một ví dụ Nguyên tắc áp dụngMáy ảnh siêu phổ hoạt động bằng cách chụp ánh sáng phản xạ hoặc phân tán bởi một vật thể mục tiêu và phân hủy nó thành dữ liệu quang phổ có bước sóng khác nhau.Dữ liệu quang phổ này phản ánh thành phần vật liệu, cấu trúc và các đặc điểm khác của bề mặt của vật thể. Trong việc đo lường các khiếm khuyết bề mặt tòa nhà, máy ảnh siêu phổ có thể chụp những thay đổi quang phổ do lão hóa, hư hỏng,ô nhiễm, v.v. để xác định chính xác các khiếm khuyết. Ưu điểm ứng dụng1- Xác định chính xác cao: Máy ảnh siêu phổ có thể bắt được sự khác biệt phổ tinh tế, do đó chúng có thể xác định các khiếm khuyết khác nhau trên bề mặt của ngôi nhà với độ chính xác cao, chẳng hạn như vết nứt,đổ, ăn mòn, vv 2- đo không tiếp xúc: Máy ảnh siêu phổ áp dụng phương pháp đo không tiếp xúc, sẽ không gây ra thiệt hại thứ cấp cho bề mặt của nhà,và cũng tránh tiếp xúc trực tiếp của nhà khảo sát với môi trường có khả năng nguy hiểm. 3Nhanh và hiệu quả: Máy ảnh siêu phổ có thể hoàn thành việc quét và phân tích dữ liệu của bề mặt của một khu vực lớn của ngôi nhà trong một thời gian ngắn,cải thiện đáng kể hiệu quả đo lường. 4. Phân tích toàn diện: Kết hợp với thông tin quang phổ và thông tin không gian, máy ảnh siêu quang phổ có thể tiến hành phân tích toàn diện các khiếm khuyết trên bề mặt nhà,bao gồm cả loại, vị trí và mức độ nghiêm trọng của các khiếm khuyết, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các công việc sửa chữa tiếp theo. Ví dụ ứng dụngTrong lĩnh vực phát hiện nhà, máy ảnh siêu phổ có thể được kết hợp với các phương pháp phát hiện hiện đại khác, chẳng hạn như phát hiện âm thanh, phát hiện hồng ngoại, v.v.để hình thành một hệ thống phát hiện toàn diện. The spectral data obtained through the hyperspectral camera can be integrated with the data of other inspection means to evaluate the structural performance and safety condition of the house more comprehensively. Ví dụ, khi phát hiện sự lão hóa của sơn bên ngoài của ngôi nhà, máy ảnh siêu quang phổ có thể chụp những thay đổi quang phổ do sự lão hóa của bề mặt sơn,kết hợp với phương pháp phát hiện hồng ngoại để đo sự phân bố nhiệt độ của bề mặt sơn, có thể đánh giá toàn diện mức độ lão hóa của sơn và các mối nguy hiểm an toàn tiềm tàng.   Như thể hiện dưới đây Tóm lại, máy ảnh siêu phổ có lợi thế ứng dụng đáng kể và triển vọng ứng dụng rộng trong việc đo lường các khiếm khuyết bề mặt tòa nhà.Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ và giảm chi phí, máy ảnh siêu phổ dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi hơn và thúc đẩy trong lĩnh vực kiểm tra nhà.

Trong nghiên cứu và ứng dụng silicat quặng, chúng ta luôn phải đối mặt với nhiều thách thức.Làm thế nào để hiểu cấu trúc và sự thay đổi thành phần của silicat quặng? Làm thế nào để khám phá và phát triển tài nguyên khoáng sản một cách hiệu quả? Những câu hỏi này từ lâu đã làm bối rối các nhà địa chất và các nhà phát triển tài nguyên khoáng sản.những vấn đề này dường như mở ra những giải pháp mớiCông nghệ siêu quang phổ có thể nắm bắt các đặc điểm quang phổ độc đáo của silicat quặng, và thông qua việc phân tích các đặc điểm này,chúng ta có thể nhận ra xác định chính xác của silicate quặng, phân tích cấu trúc và thám hiểm nhanh về tài nguyên khoáng sản.là có ý nghĩa thực tế lớn để khám phá các ứng dụng của siêu phổ trong silicat quặng để giải quyết những vấn đề lâu dài. 一、 Các kịch bản ứng dụng 1- Xác định và phân loại silicat quặng:Định dạng loại khoáng sản: Các khoáng sản silicate quặng khác nhau có đặc điểm quang phổ độc đáo,công nghệ siêu phổ có thể xác định chính xác các loại khoáng chất silicat có trong quặng thông qua phân tích các đặc điểm nàyVí dụ, bằng cách phát hiện thông tin như vị trí, cường độ và hình dạng của sự hấp thụ hoặc phản xạ đỉnh trong một dải bước sóng cụ thể,có thể phân biệt giữa các loại khoáng chất phyllosilicate khác nhau như kaolinite, montmorillonite và illite. Đánh giá chất lượng quặng: Đối với quặng có nhiều thành phần khoáng sản,siêu quang phổ có thể đánh giá tổng thể loại quặng dựa trên đặc điểm quang phổ của các khoáng chất khác nhau và hàm lượng tương đối của chúngĐiều này giúp xác định nhanh chóng giá trị và hướng sử dụng quặng trong quá trình khai thác và chế biến quặng. 2, phân tích cấu trúc silicat quặng và độ tinh thể:Nghiên cứu cấu trúc: Hyperspectroscopy có thể phát hiện thông tin cấu trúc của khoáng chất silicate quặng.bằng cách phân tích các đặc điểm quang phổ được tạo ra bởi sự rung động của các ion kim loại và các nhóm hydroxyl (-OH) trong khoáng chất, có thể hiểu cấu trúc tinh thể của khoáng chất, bản chất của liên kết hóa học và sự phối hợp của cation.Nó có ý nghĩa rất lớn để hiểu rõ hơn về tính chất vật lý và hóa học và cơ chế hình thành của silicat quặng. Phán quyết độ tinh thể: độ tinh thể là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tính chất của khoáng chất silicat.Công nghệ siêu quang phổ có thể đánh giá độ tinh thể của khoáng chất theo sự thay đổi trong đặc điểm quang phổ của chúngVí dụ, với sự gia tăng của độ tinh thể, cường độ,chiều rộng và hình dạng của đỉnh hấp thụ quang phổ hoặc đỉnh phản xạ của một số khoáng chất trong một phạm vi bước sóng cụ thể sẽ thay đổi thường xuyênBằng cách theo dõi và phân tích những thay đổi này, độ tinh thể của silicat quặng có thể được đánh giá chính xác. 3, bản đồ địa chất khu vực khai thác mỏ và thăm dò tài nguyên khoáng sản:Bản đồ địa chất: Hyperspectrum có thể thực hiện thăm dò và phân tích chi tiết về điều kiện địa chất của các khu vực khai thác mỏ và vẽ bản đồ địa chất chính xác cao.Bằng cách xác định các đặc điểm quang phổ của các loại đá và khoáng chất khác nhau, nó có thể phân chia chính xác các đơn vị địa chất, xác định ranh giới tầng lớp, xác định các cấu trúc địa chất, v.v.và cung cấp dữ liệu cơ bản cho nghiên cứu địa chất và thăm dò tài nguyên khoáng sản trong các khu vực khai thác mỏ. Khám phá tài nguyên khoáng sản: Trong thăm dò tài nguyên khoáng sản, công nghệ siêu phổ có thể nhanh chóng quét một khu vực lớn của các khu vực khai thác để phát hiện tài nguyên khoáng sản tiềm năng.Bằng cách phân tích các đặc điểm quang phổ của các khoáng chất silicat, chúng ta có thể tìm thấy thông tin khoáng hóa ẩn, xác định phạm vi phân bố và mức độ làm giàu khoáng sản,và hỗ trợ mạnh mẽ cho việc thăm dò và phát triển tài nguyên khoáng sản.   二、 Ứng dụng thực tế Công cụ được sử dụng: Máy ảnh siêu phổ màu FS-23 Hiệu ứng thử nghiệm Kết luậnSự phản xạ của đường cong quang phổ là rõ ràng. trong trường hợp ánh sáng halogen, phần chứa silicat sẽ rõ ràng sáng,và đường cong quang phổ sẽ có các đỉnh đặc trưng rõ ràng (cài đặt thời gian phơi sáng và hiệu chuẩn màu trắng là chìa khóa). 三、Tầm nhìn phát triển Trong tương lai, độ phân giải quang phổ, độ phân giải không gian và tỷ lệ tín hiệu-gọi với tiếng ồn của các thiết bị siêu quang phổ sẽ tiếp tục được cải thiện.Độ phân giải quang phổ cao hơn cho phép chụp chính xác hơn các đặc điểm quang phổ tinh tế của khoáng chất silicat quặng, giúp xác định chính xác hơn các loài khoáng sản và phân tích cấu trúc của chúng.đối với một số khoáng chất silicat có cấu trúc tinh thể tương tự và sự khác biệt nhỏ về đặc điểm quang phổ, các thiết bị quang phổ độ phân giải cao có thể phân biệt chúng tốt hơn.cải thiện độ phân giải không gian sẽ cho phép công nghệ siêu phổ phân tích các hạt quặng nhỏ hơn hoặc cấu trúc khoáng sản và cung cấp thông tin phân bố khoáng sản chi tiết hơn, có ý nghĩa rất lớn đối với nghiên cứu về cấu trúc vi mô của quặng và mối quan hệ giữa các khoáng chất.các thiết bị siêu phổ sẽ dần dần phát triển theo hướng thu nhỏ và khả năng di chuyểnĐiều này sẽ làm cho việc áp dụng công nghệ siêu phổ trong thăm dò địa chất thực địa, giám sát khu mỏ và các lĩnh vực khác thuận tiện hơn.Các nhà địa chất có thể trực tiếp phát hiện và phân tích quặng trong mỏ, có được thành phần khoáng sản, cấu trúc và các thông tin khác của quặng kịp thời và cung cấp hỗ trợ dữ liệu kịp thời và chính xác hơn cho việc thăm dò và phát triển tài nguyên khoáng sản.

Trong lĩnh vực kỹ thuật điện, việc giám sát tình trạng của khớp dây điện cao áp luôn là một liên kết quan trọng để đảm bảo hoạt động an toàn và ổn định của hệ thống điện.Hiện tượng quá tải là một rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động của các khớp dây chuyền điện áp cao, có thể dẫn đến sự gia tăng nhiệt độ, kháng, và thậm chí là lửa.phát hiện chính xác và kịp thời hiện tượng mất điện có ý nghĩa rất lớn để ngăn ngừa sự cố điệnNghiên cứu này sẽ tập trung vào nguyên tắc kỹ thuật, application method and practical effect of hyperspectral camera in photographing the high-voltage line joint with a view to providing useful reference for the development of the electric power industry. 一Các đặc điểm của máy ảnh siêu phổ Độ phân giải cao: Máy ảnh siêu phổ có khả năng chụp hình ảnh có độ phân giải cao, giúp xác định chính xác các tính năng chi tiết của các khớp dây điện cao áp trong môi trường phức tạp. Khả năng phân tích quang phổ: Máy ảnh siêu quang phổ có thể thu thập thông tin quang phổ của đối tượng mục tiêu,có ý nghĩa rất lớn cho việc phân tích thành phần vật liệu và phân bố nhiệt độ của khớp dây cao áp. 二、 nguyên tắc mất phát hiện Việc phát hiện trật tự thường liên quan đến việc giám sát nhiệt độ, điện trở và các thông số khác của khớp dây chuyền điện áp cao.mất trạng thái siêu dẫn)Bằng cách phân tích thông tin quang phổ của khớp,Máy ảnh siêu phổ có thể gián tiếp suy ra sự thay đổi nhiệt độ và kháng cự của nó, để nhận ra phát hiện lapse. 三、sử dụng máy ảnh siêu phổ trong phát hiện trật tự Thu thập hình ảnh: Máy ảnh siêu phổ được sử dụng để chụp ảnh khớp dây điện áp cao và lấy hình ảnh quang phổ của khớp.Xử lý dữ liệu: Các hình ảnh quang phổ được thu thập được xử lý và phân tích, và các thông số chính như nhiệt độ và sức đề kháng của khớp được chiết xuất. Phán quyết thất bại: Theo các thông số được lấy ra, kết hợp với giá trị ngưỡng hoặc mô hình đã đặt trước, đánh giá liệu khớp có hiện tượng thất bại hay không. 四、 Các biện pháp phòng ngừa và giới hạn Các yếu tố môi trường: Các yếu tố môi trường như ánh sáng, nhiệt độ, v.v. có thể ảnh hưởng đến hiệu ứng chụp của máy ảnh siêu phổ.cần phải chú ý đến việc kiểm soát và điều chỉnh các yếu tố môi trường trong quá trình chụpKhả năng xử lý dữ liệu: Số lượng dữ liệu được chụp bởi máy ảnh siêu phổ là lớn và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ là cần thiết.cần phải cấu hình thiết bị xử lý dữ liệu và thuật toán tương ứng trong quá trình nộp đơn. 五、 Ví dụ ứng dụng và tác động Trong các ứng dụng thực tế, máy ảnh siêu phổ đã được sử dụng để giám sát tình trạng chung của đường truyền điện áp cao.Bằng cách lấy hình ảnh quang phổ của khớp thường xuyên và phân tích và xử lý, tình trạng bất thường của khớp có thể được phát hiện trong thời gian, chẳng hạn như tăng nhiệt độ bất thường, tăng kháng cự, vv, để tránh sự xuất hiện của lỗi.camera siêu phổ cũng có thể cung cấp thông tin như thành phần vật liệu và mức độ lão hóa của khớp, cung cấp một cơ sở khoa học cho việc bảo trì và thay thế khớp. Thiết bị phụ trợ: Nguồn ánh sáng quang phổ liên tục - thiết bị truyền Nguồn ánh sáng: Nguồn ánh sáng halogen tuyến tính Tóm lại, máy ảnh siêu phổ có tiềm năng ứng dụng và lợi thế nhất định trong việc phát hiện các khớp dây điện áp cao.cũng cần phải chú ý đến những hạn chế và thách thức về các yếu tố môi trường, khả năng xử lý dữ liệu và các vấn đề về chi phí.triển vọng ứng dụng của máy ảnh siêu phổ trong lĩnh vực kiểm tra và giám sát năng lượng sẽ rộng hơn.

Với sự phát triển của khoa học và công nghệ và tiến bộ của xã hội, xác minh danh tính cá nhân và xác minh an ninh đã thu hút ngày càng nhiều sự chú ý.Là một công nghệ nhận dạng sinh trắc học, nhận dạng vân tay bàn tay đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực xác minh danh tính và xác minh an ninh vì sự ổn định và phổ biến của nó.Các kỹ thuật nhận dạng dấu chân bàn tay truyền thống thường chỉ sử dụng hình ảnh ánh sáng nhìn thấy đượcĐể giải quyết vấn đề này, công nghệ nhận dạng hình ảnh vân tay đã được phát triển bằng máy ảnh siêu phổ. Hình ảnh siêu phổ là hình ảnh được chụp ở các bước sóng khác nhau.phân bố mạch máuBằng cách kết hợp các hình ảnh có bước sóng khác nhau, độ chính xác và độ tin cậy của việc nhận dạng dấu chân tay có thể được cải thiện. Trong nhận dạng hợp nhất dấu chân bàn tay của hình ảnh siêu phổ, vấn đề đầu tiên phải được giải quyết là làm thế nào để có được hình ảnh siêu phổ chất lượng cao.Máy ảnh siêu quang phổ truyền thống tốn kém và khó phổ biếnDo đó, làm thế nào để sử dụng các thiết bị và công nghệ hiện có để có được hình ảnh siêu phổ chất lượng cao đã trở thành trọng tâm của nghiên cứu.Một phương pháp là thu thập hình ảnh siêu phổ bằng cách sử dụng các nguồn ánh sáng đa tần số và bộ lọc quang họcMột phương pháp khác là lấy hình ảnh siêu phổ bằng cách sử dụng các thiết bị di động như điện thoại thông minh. Sau khi có được hình ảnh siêu quang phổ chất lượng cao, vấn đề tiếp theo phải được giải quyết là làm thế nào để chiết xuất hiệu quả các đặc điểm vân vân tay bàn tay.Các phương pháp chiết xuất đặc điểm ngón tay truyền thống chủ yếu dựa trên hình ảnh ánh sáng nhìn thấy đượcTuy nhiên, vì hình ảnh siêu phổ chứa nhiều thông tin hơn, cần phải phát triển các phương pháp chiết xuất đặc điểm mới.Một phương pháp khác là chiết xuất các đặc điểm của dấu chân bàn tay bằng cách sử dụng nhiều thông tin bước sóng trong hình ảnh siêu phổ. Trong lĩnh vực nhận dạng dấu chân bàn tay, các thuật toán phân loại thường được sử dụng bao gồm máy vector hỗ trợ, mạng thần kinh và cây quyết định.Những thuật toán này có một số vấn đề trong việc xử lý hình ảnh siêu phổMột cách là sử dụng các kỹ thuật học sâu để phân loại.Một phương pháp khác là sử dụng nhiều thông tin bước sóng trong hình ảnh siêu phổ để phân loại. Công nghệ nhận dạng tổng hợp dấu chân bàn tay của hình ảnh siêu phổ có triển vọng ứng dụng rộng.Công nghệ nhận dạng hợp nhất dấu chân bàn tay của hình ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để xác minh bảo mật tài khoản ngân hàng, thanh toán điện tử, thương mại điện tử, v.v. Về an ninh công cộng, công nghệ nhận dạng tổng hợp dấu chân bàn tay của hình ảnh siêu phổ có thể được sử dụng cho điều tra hình sự, quản lý nhập cư,v.v. Tóm lại, nhận dạng hợp nhất dấu chân bàn tay của hình ảnh siêu phổ là một công nghệ nhận dạng sinh trắc học với triển vọng ứng dụng rộng lớn.Độ chính xác và độ tin cậy của việc nhận dạng dấu chân bàn tay có thể được cải thiện bằng cách lấy hình ảnh siêu phổ chất lượng caoVới sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng tăng của xã hội về an ninh,Công nghệ nhận dạng tổng hợp dấu chân bàn tay của hình ảnh siêu phổ sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong lĩnh vực xác minh danh tính và xác minh an ninh.

Các sản phẩm silicone đã được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp và cuộc sống hàng ngày vì hiệu suất tuyệt vời và các lĩnh vực ứng dụng rộng.quản lý màu sắc là rất quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm và khả năng cạnh tranh trên thị trường.quang phổ cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc quản lý màu sắc của các sản phẩm silica gel. Máy đo quang phổ là một dụng cụ đo màu dựa trên công nghệ quang phổ, có thể đo chính xác giá trị màu của bề mặt mẫu, bao gồm độ sáng, sự khác biệt màu,chroma vvBằng cách so sánh màu sắc với mẫu tiêu chuẩn, kiểm soát chính xác và quản lý màu sắc có thể đạt được.Bài báo này giới thiệu ứng dụng quang phổ trong quản lý màu sắc của các sản phẩm silic gel. Trong quá trình sản xuất các sản phẩm silicone, quản lý màu sắc chủ yếu bao gồm hai khía cạnh: một là sự phù hợp màu sắc của nguyên liệu thô,và cái khác là giám sát màu sắc trong quá trình sản xuấtMáy đo quang phổ đóng một vai trò quan trọng trong cả hai khía cạnh. Trước hết, sự phù hợp màu sắc của nguyên liệu thô là một phần quan trọng của việc quản lý màu sắc của các sản phẩm silicone.Thông qua việc đo màu sắc và phân tích vật liệu silic gel gốc bằng quang phổ, một bảng màu chính xác có thể được xây dựng theo nhu cầu thực tế. Đồng thời, một cơ sở dữ liệu màu có thể được thiết lập để kiểm soát chính xác sự khác biệt màu sắc giữa các lô khác nhau.Sau đó thông qua phần mềm khớp màu sắc để tính toán công thức và màu sắc mục tiêuPhương pháp này rất chính xác và đảm bảo rằng màu sắc của sản phẩm hoàn thành gần như giống với các yêu cầu thiết kế.Phần mềm kết hợp màu sắc với quang phổ màu sắc có thể được thiết lập theo nhu cầu, lấy công thức của màu mục tiêu mong muốn, và sử dụng các thuật toán khoa học để tính toán màu gần với nhu cầu, do đó giảm độ lệch màu. Thứ hai, việc giám sát màu sắc trong quá trình sản xuất là chìa khóa để đảm bảo chất lượng của các sản phẩm silicone.Việc đo thời gian thực của các sản phẩm silica gel trong quá trình sản xuất thông qua quang phổ có thể tìm ra độ lệch màu theo thời gian và điều chỉnh nó, để đảm bảo sự ổn định và nhất quán của màu sắc sản phẩm. Ngoài ra, quang phổ cũng có thể được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa màu sắc và hiệu suất của các sản phẩm silicone, cung cấp một tham chiếu để tối ưu hóa hiệu suất sản phẩm.Ví dụ, việc thay đổi các sản phẩm silicone có màu sắc khác nhau trong điều kiện nhiệt độ và độ ẩm khác nhau được nghiên cứu để tối ưu hóa hiệu suất sản phẩm. Tóm lại, quang phổ có vai trò quan trọng trong quản lý màu sắc của các sản phẩm silicone và cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc kiểm soát chính xác màu sắc trong quá trình sản xuất.Thông qua ứng dụng quang phổ, chất lượng của các sản phẩm silicone có thể được cải thiện, chi phí sản xuất có thể giảm và khả năng cạnh tranh trên thị trường có thể được cải thiện.với sự tiến bộ liên tục của khoa học và công nghệ và mở rộng liên tục các lĩnh vực ứng dụng, triển vọng ứng dụng của quang phổ trong quản lý màu sắc của các sản phẩm silicone sẽ rộng hơn. Hangzhou Colar Spectrum Technolcgy Co., Ltd. cam kết nghiên cứu, sản xuất và bán các dụng cụ kiểm tra quang học như máy đo độ khác biệt màu sắc, máy đo độ khác biệt màu sắc,quang phổ, máy đo độ khác biệt màu sắc, máy đo sương mù cầm tay, máy đo sương mù truyền, máy đo độ sáng, phần mềm khớp màu, máy ảnh siêu phổ, vv Tập trung vào sơn, nhựa, dệt may, mực sơn, thủy tinh, dung dịch,Bọc kim loại, anodizing, phun, phụ tùng ô tô và các ngành công nghiệp khác phát hiện màu sắc, sản xuất của chúng tôi của colordifferencemeter, cầm tay colordifferencemeter,máy tính để bàn màu sắc khác biệt đo có thể đáp ứng tất cả các loại chất màu sắc khác biệt, phát hiện màu sắc. màu sắc quang phổ màu sắc khác biệt các nhà sản xuất thiết bị chào đón bạn tham khảo bất kỳ vấn đề màu sắc.