Thực hành ứng dụng của CHNSpec FS-13 Camera siêu phổ trong phát hiện khiếm khuyết da

Trong quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng da, các khuyết tật tinh tế như rò rỉ keo và vết trầy xước ảnh hưởng trực tiếp đến phân loại sản phẩm và giá trị thị trường. Kiểm tra thị giác thủ công truyền thống dễ bị ảnh hưởng bởi đánh giá chủ quan và sự mệt mỏi, dẫn đến các vấn đề như hiệu quả thấp, tiêu chuẩn không nhất quán và bỏ sót kiểm tra thường xuyên. Thiết bị kiểm tra quang học thông thường chủ yếu dựa vào thông tin hình thái không gian và có khả năng hạn chế trong việc xác định sự khác biệt quang học do những thay đổi vi mô của vật liệu, khiến việc đáp ứng nhu cầu kiểm tra chất lượng tinh vi trở nên khó khăn.

Công nghệ chụp ảnh siêu phổ có thể đồng thời thu thập hình ảnh không gian và thông tin phổ liên tục của mục tiêu, với mỗi pixel tương ứng với một đường cong phổ đầy đủ có độ phân giải cao. Do có sự khác biệt về thành phần và cấu trúc bề mặt giữa các vùng bị lỗi da và các vùng bình thường, phổ phản xạ và các thông số màu sắc của hai vùng này tạo ra sự khác biệt có thể định lượng được ở các dải cụ thể, cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho việc nhận dạng lỗi khách quan và ổn định.

I. Sơ đồ thực nghiệm và cấu hình thiết bị

Trong trường hợp này, máy ảnh siêu phổ CHNSpec FS-13 đã được sử dụng để thực hiện xác minh phát hiện lỗi da. Thiết bị và cài đặt thông số được tùy chỉnh theo đặc điểm của mẫu da:

• Dải phổ: 400–1000nm
• Độ phân giải phổ: 2,5nm
• Chế độ hoạt động: Quét đẩy-chổi quét bên ngoài
• Thông số chính: Thời gian phơi sáng 200μs, tốc độ di chuyển động cơ 30 mm/s
• Mẫu: Mẫu da chứa lỗi rò rỉ keo
• Mục tiêu phát hiện: Trích xuất và phân biệt các đặc điểm phổ và màu sắc của các vùng bị lỗi và các vùng bình thường, đồng thời hoàn thành việc định vị lỗi và trình bày trực quan.

II. Quy trình phát hiện và xử lý dữ liệu

1. Thu thập dữ liệu: Quét toàn bộ bề mặt da ở chế độ đẩy-chổi quét, đồng thời thu thập dữ liệu phổ toàn dải và các thông số màu sắc như L, a, b, X, Y, Z cho mỗi pixel. Các đường cong phản xạ được tạo ra theo thời gian thực, tạo thành một tập dữ liệu tích hợp "không gian + phổ".

2. Tiền xử lý và phân tích dữ liệu: Thực hiện hiệu chuẩn và giảm nhiễu trên dữ liệu thô, tập trung vào việc so sánh hình thái của các đường cong phản xạ giữa các vùng bị lỗi và các vùng bình thường, định lượng sự khác biệt về thông số màu sắc, trích xuất các đặc trưng quang học có thể được sử dụng để phân biệt lỗi, và thiết lập cơ sở nhận dạng ổn định.

III. Hiệu quả ứng dụng và hiệu suất đo lường

1. Sự khác biệt rõ ràng về đặc trưng phổ: Trong dải 400–1000 nm, các đường cong phản xạ của vùng rò rỉ keo và vùng bình thường cho thấy sự khác biệt về dạng sóng có thể định lượng được về giá trị đỉnh, độ dốc và vị trí bước sóng đặc trưng, cung cấp cơ sở khách quan để xác định lỗi.

2. Phân biệt tốt các thông số màu sắc: Lấy điều kiện quan sát tiêu chuẩn D65/10° làm ví dụ, có sự khác biệt đáng kể về các giá trị L, a, b và các giá trị khác giữa vùng rò rỉ keo và vùng bình thường, cho phép phân biệt lỗi nhanh chóng thông qua các ngưỡng số.

3. Định vị lỗi chính xác và có thể truy xuất: Kết hợp hình ảnh không gian với các đặc trưng phổ, phạm vi phân bố và ranh giới của lỗi có thể được khóa chính xác. Kết quả phát hiện trực quan và dữ liệu định lượng được xuất ra, làm cho quy trình phát hiện có thể tái tạo và kết quả có thể truy xuất được, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa quy trình.