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

Vào cuối năm 2013, Cai Cen Technology đã tổ chức thành công một cuộc họp trình diễn kỹ thuật được mong đợi rất nhiều cho các máy ảnh siêu phổ 7 - 12um.các chuyên gia và học giả nổi tiếng từ Đại học Tết Giang, Học viện Khoa học Trung Quốc, Đại học Tsinghua, Viện Công nghệ Bắc Kinh, Đại học Tongji,Đại học Hangzhou Dianzi và Đại học đo lường Trung Quốc cùng nhau đưa ra các đề xuất và chiến lược để phát triển công nghệ camera siêu phổ. Vào đầu cuộc họp, Yuan Kun, Tổng Giám đốc Công nghệ Cai Pu,đã dẫn đầu trong việc trình bày một báo cáo toàn diện và chuyên sâu về giải pháp hệ thống hình ảnh siêu phổ 7 - 12um cho tất cả các chuyên gia tham dựÔng đã giải thích rõ ràng tầm quan trọng chiến lược quan trọng của dự án này đối với Công nghệ Cai Pu và toàn bộ ngành công nghiệp.Nhóm dự án đã minh họa chi tiết tiến độ hiện tại và thành tựu trung hạn của dự án từ nhiều khía cạnh chính như sơ đồ quang học, kế hoạch cấu trúc, kế hoạch hệ thống nhúng, kế hoạch thuật toán xử lý hình ảnh, và kế hoạch thử nghiệm cho các chuyên gia. Trong giai đoạn lập luận, các chuyên gia tham gia vào một cuộc thảo luận nghiêm ngặt và tỉ mỉ về giải pháp hệ thống hình ảnh siêu phổ 7 - 12um do Công nghệ Cai Pu đề xuất.Với những thành tựu học thuật sâu sắc và kinh nghiệm công nghiệp phong phú, các chuyên gia đã bày tỏ quan điểm của riêng họ, tiến hành phân tích chuyên sâu từ nhiều khía cạnh như khả thi kỹ thuật, đổi mới và triển vọng ứng dụng,và đưa ra nhiều ý kiến và đề xuất xây dựng. Để đảm bảo tiến trình thuận lợi của dự án và tối ưu hóa liên tục công nghệ, một ủy ban chuyên gia kỹ thuật dự án đã được thành lập tại địa điểm họp.Các thành viên của ủy ban đã tiến hành thảo luận sâu sắc hơn về nội dung cốt lõi như thiết kế chỉ mục, quy hoạch trưởng thành và quy hoạch thử nghiệm của dự án hệ thống hình ảnh siêu phổ 7 - 12um.Các chuyên gia nhất trí cho rằng dự án này không chỉ đặt ra những thách thức kỹ thuật cực kỳ cao mà còn có triển vọng ứng dụng thị trường rộng lớn, và dự kiến sẽ đạt được các ứng dụng đột phá trong nhiều lĩnh vực. Công nghệ máy ảnh siêu phổ 7-12um có những lợi thế không thể thay thế trong trinh sát quân sự.phản ánh trực tiếp các đặc điểm quang phổ của các vật thể được đo, do đó phân biệt chính xác các thành phần bề mặt và trạng thái của các mục tiêu, thu được các mối quan hệ tương ứng chính xác giữa thông tin phát hiện không gian và các mục tiêu mặt đất thực tế,và cung cấp thông tin tình báo quan trọng cho cuộc trinh sát chiến trường chi tiếtTrong môi trường chiến trường phức tạp, công nghệ này có thể giúp nhân viên quân sự nhanh chóng xác định các cơ sở quân sự ẩn, vũ khí và thiết bị, cũng như các mục tiêu đe dọa tiềm tàng. Trong khi đó, công nghệ này cũng có thể xác định hiệu quả các mục tiêu ngụy trang dựa trên các đặc điểm quang phổ khác nhau giữa nền và mục tiêu ngụy trang,Máy ảnh siêu phổ có thể phát hiện một cách nhạy cảm các thiết bị quân sự đã được ngụy trangBằng cách đảo ngược các đường cong đặc trưng quang phổ, thành phần của mục tiêu có thể được suy luận, làm cho mục tiêu ngụy trang ẩn trong các môi trường khác nhau không thể không được phát hiện.Ở các khu vực có thảm thực vật dày đặc, bằng cách sử dụng các đặc điểm quang phổ như hiệu ứng cạnh đỏ của thảm thực vật, mục tiêu ngụy trang màu xanh lá cây ẩn bên trong có thể dễ dàng được xác định,nâng cao đáng kể độ chính xác của trinh sát quân sự. Hơn nữa,Thiết bị trên không được trang bị máy ảnh siêu quang phổ 7-12um có thể thực hiện các hoạt động viễn thám bằng cách phân biệt hầu hết các màu sắc trong phạm vi quang phổ rộng và với độ phân giải cực caoNó có thể được sử dụng để xác định, đo lường và theo dõi các vật liệu và vật thể khác nhau, bao gồm phát hiện hoạt động quân sự tín hiệu yếu và rào cản ẩn, cũng như xác định hàng hóa nguy hiểm,cung cấp hỗ trợ toàn diện cho các hoạt động quân sự. Tại cuộc họp, Cai Pu Technology đã tuyên bố rằng máy ảnh siêu phổ 7 - 12um là dự án hàng đầu của công ty vào năm 2025, mang những kỳ vọng lớn.tích hợp các nguồn lực khác nhau, tăng đầu tư R & D, kiểm soát nghiêm ngặt chất lượng sản phẩm và đảm bảo rằng nó không làm thất vọng những kỳ vọng nghiêm túc của tất cả các chuyên gia.thêm một "vũ khí quốc gia" khác vào lĩnh vực hình ảnh siêu quang phổ của Trung Quốc và bơm thêm sức sống mới vào sự phát triển của Cai Pu. Công nghệ Cai Pu đã tham gia sâu vào lĩnh vực các dụng cụ quang học.Nó đã đạt được những kết quả hiệu quả trong nghiên cứu và phát triển máy ảnh phổ cao và hệ thống đo phổ cao của máy bay không người lái, và sở hữu một số công nghệ được cấp bằng sáng chế. Nó đã xuất bản một số bài báo học thuật trong các tạp chí nổi tiếng trong và ngoài nước.Việc tổ chức thành công cuộc họp trình diễn kỹ thuật này là một cột mốc quan trọng khác cho Công nghệ Cai Pu trên con đường đổi mới khoa học và công nghệTrong tương lai, với sự ra mắt của máy ảnh phổ cao 7 - 12um, nó dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọng trong giám sát môi trường, viễn thám nông nghiệp, kiểm tra công nghiệp,và y sinh học, thúc đẩy nâng cấp công nghệ và phát triển các ngành công nghiệp liên quan, và cũng góp phần tăng cường thêm sức mạnh quốc phòng của Trung Quốc trong lĩnh vực quân sự.

Trong ngành công nghiệp dệt may, dệt ngỗng và dệt vịt đã trở thành nguyên liệu nguyên liệu chất lượng cao để sản xuất các sản phẩm cách nhiệt cao cấp do tính chất cách nhiệt tuyệt vời của chúng.có sự khác biệt đáng kể trong giá thị trường giữa dừa gà và dừa vịtMột số thương nhân vô lương tâm, theo đuổi lợi nhuận cao, thường trộn vịt xuống trong vịt ngỗng để đưa ra các sản phẩm kém chất lượng như những chất lượng cao.Điều này không chỉ làm tổn hại đến lợi ích của người tiêu dùng mà còn phá vỡ trật tự thị trườngDo đó, điều đặc biệt quan trọng là phải thực hiện xác định định lượng chính xác và hiệu quả của ngỗng và vịt trộn xuống.sự phát triển của công nghệ camera siêu phổ đã cung cấp một giải pháp sáng tạo cho vấn đề phát hiện này.   I. Chuẩn bị mẫu: Thu thập một số lượng lớn các mẫu bùn gà và bùn vịt tinh khiết, đảm bảo nguồn của chúng đáng tin cậy và đại diện.Sử dụng cân điện tử chính xác cao để cân chính xác vịt và vịt theo tỷ lệ khác nhau, và chuẩn bị một loạt các mẫu với tỷ lệ hỗn hợp được biết đến của dẻo vịt và vịt, chẳng hạn như đặt các mẫu với tỷ lệ hỗn hợp dẻo vịt khác nhau là 5%, 10%, 15%,... 95%,mỗi với nhiều mẫu lặp lại để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của thí nghiệm- Phân bố đồng đều các mẫu trộn sẵn trên một nền tảng lấy mẫu được thiết kế đặc biệt, đảm bảo phân phối đồng đều mà không chồng chéo hoặc khoảng trống,để đảm bảo rằng máy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin phổ toàn diện và chính xác.   II. Thu thập hình ảnh siêu quang phổ: Trong bài báo này, một máy ảnh siêu quang phổ với dải quang phổ 400-1000nm đã được áp dụng.có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quanPhạm vi quang phổ là từ 400 đến 1000nm, với độ phân giải bước sóng tốt hơn 2,5nm và lên đến 1200 kênh quang phổ. Tốc độ thu thập cho toàn bộ dải quang phổ có thể đạt 128FPS,và sau khi lựa chọn dải, tốc độ tối đa là 3300Hz (hỗ trợ lựa chọn băng tần đa khu vực).và hình ảnh được lấy từ các góc khác nhau để giảm các lỗi phát hiện do sự khác biệt về đặc điểm địa phương của các mẫuSau mỗi lần chụp, dữ liệu hình ảnh siêu phổ được thu thập được nhanh chóng truyền đến máy tính để lưu trữ để tránh mất dữ liệu.   III. Xử lý trước dữ liệu: Sử dụng phần mềm xử lý dữ liệu chuyên nghiệp để thực hiện xử lý trước trên dữ liệu hình ảnh siêu phổ được thu thập.thực hiện điều chỉnh phóng xạ để loại bỏ các lỗi phóng xạ do sự khác biệt về hiệu suất của máy ảnh và các yếu tố môi trường, đảm bảo rằng dữ liệu quang phổ của các hình ảnh khác nhau có thể so sánh được.thực hiện điều chỉnh hình học để điều chỉnh biến dạng hình ảnh do các yếu tố như góc chụp của máy ảnh và vị trí đặt mẫu, đảm bảo vị trí của mỗi điểm pixel trong hình ảnh là chính xác.sử dụng các thuật toán lọc để loại bỏ nhiễu nhiễu trong hình ảnh, cải thiện chất lượng và độ rõ của hình ảnh, để trích xuất các đặc điểm quang phổ chính xác hơn trong các bước tiếp theo. IV. Xử lý đặc điểm quang phổ: Đối với hình ảnh siêu quang phổ được xử lý trước,Các thuật toán và công cụ phần mềm cụ thể được sử dụng để chiết xuất các đặc điểm quang phổ cho các khu vực ngỗng xuống và vịt xuốngThông qua việc phân tích và so sánh một lượng lớn dữ liệu hình ảnh,phạm vi bước sóng cụ thể có thể phân biệt đáng kể đáy ngỗng từ đáy vịt được xác định trong vùng quang phổ ánh sáng nhìn thấy đến cận hồng ngoạiỞ những bước sóng chính này, các giá trị phản xạ của con ngỗng và con vịt được đo lường cẩn thận và ghi lại để tạo thành các bộ dữ liệu đặc điểm quang phổ độc đáo tương ứng.sau nhiều thử nghiệm và phân tích, thấy rằng có sự khác biệt rõ ràng trong đường cong phản xạ của chân vịt và chân vịt trong phạm vi bước sóng 700nm - 800nm,và những khác biệt này có thể phục vụ như là cơ sở quan trọng để xác định hai loại. V. Xây dựng và xác nhận mô hình: Dựa trên các dữ liệu đặc trưng phổ của thịt gà và con vịt được chiết xuất, sử dụng các phương pháp học máy hoặc thống kê,thiết lập mô hình quang phổ cho phân tích định lượng của ngỗng và vịt trộn xuốngCác phương pháp mô hình hóa phổ biến bao gồm máy vector hỗ trợ, vuông nhỏ nhất một phần, vv Trong quá trình mô hình hóa,một phần dữ liệu mẫu với tỷ lệ hỗn hợp được biết được được sử dụng làm tập huấn để đào tạo mô hình, cho phép nó tìm hiểu mối quan hệ nội tại giữa các đặc điểm quang phổ của ngỗng và ngỗng vịt và tỷ lệ hỗn hợp.Một phần khác của các mẫu không tham gia đào tạo được sử dụng làm bộ xác nhận để xác nhận mô hình đã thiết lậpDữ liệu hình ảnh phổ cao của các mẫu bộ xác thực được nhập vào mô hình,và tỷ lệ hỗn hợp dự đoán của dẻo gà và dẻo vịt được tính toán thông qua mô hình và so sánh với tỷ lệ hỗn hợp thực sự được biết đến cho phân tích tương phảnBằng cách tính toán lỗi giữa giá trị dự đoán và giá trị thực, chẳng hạn như sai số bậc hai gốc, sai số tuyệt đối, v.v., độ chính xác và độ tin cậy của mô hình được đánh giá.Dựa trên kết quả xác nhận, mô hình được điều chỉnh và tối ưu hóa, chẳng hạn như điều chỉnh các thông số mô hình, thêm hoặc giảm các biến tính năng, vv, để cải thiện hiệu suất của mô hình.   VI. Phân tích và đánh giá kết quả: Tóm lại và phân tích thống kê các kết quả phát hiện của tất cả các mẫu hỗn hợp xuống.và các chỉ số thống kê khác của kết quả phát hiện dưới các tỷ lệ trộn khác nhau, và đánh giá tính ổn định và khả năng lặp lại của phương pháp phát hiện.So sánh và phân tích kết quả phát hiện của máy ảnh siêu phổ với các phương pháp phát hiện truyền thống (như phương pháp phân tích hóa học), tiếp tục xác minh độ chính xác của phương pháp phát hiện camera siêu phổ.Nhận các chỉ số hiệu suất chính như phạm vi lỗi và độ chính xác phát hiện của máy ảnh siêu phổ trong phát hiện định lượng của ngỗng và vịt trộn xuốngKết quả thí nghiệm cho thấy rằng phương pháp này có thể nhanh chóng và chính xác phát hiện tỷ lệ chính xác của gà và vịt trong một thời gian ngắn.và lỗi phát hiện có thể được kiểm soát hiệu quả trong một phạm vi rất nhỏ, chứng minh đầy đủ độ tin cậy và khả năng thực tế cao của nó. Việc áp dụng công nghệ camera siêu phổ đã cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của việc phát hiện định lượng của ngỗng và vịt trộn xuống.nó có thể đảm bảo chất lượng sản phẩm và duy trì danh tiếng thương hiệu; cho các cơ quan quản lý, nó cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ để chống lại các sản phẩm giả mạo và kém chất lượng trên thị trường,Giúp thanh lọc môi trường thị trường và bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của người tiêu dùngVới sự phát triển và cải tiến liên tục của công nghệ,Người ta tin rằng ứng dụng của máy ảnh siêu phổ trong phát hiện định lượng của ngỗng và vịt trộn xuống và các lĩnh vực liên quan khác sẽ được rộng rãi hơn và sâu sắc hơn, bơm thêm sức sống mới vào sự phát triển lành mạnh của ngành công nghiệp.

Với việc áp dụng rộng rãi các sản phẩm nhựa trong nhiều lĩnh vực như ô tô, điện tử và chăm sóc y tế, công nghệ hàn nhựa, như một phương tiện chính để kết nối các sản phẩm nhựa,chất lượng hàn của nó trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất sản phẩm và tuổi thọCác phương pháp truyền thống để đánh giá chất lượng hàn nhựa, chẳng hạn như kiểm tra trực quan và thử nghiệm phá hủy, có những hạn chế bao gồm chủ quan mạnh mẽ,Không thể phản ánh đầy đủ chất lượng nội bộSự xuất hiện của máy đo truyền dẫn laser đã cung cấp một giải pháp hoàn toàn mới, hiệu quả và chính xác để đánh giá chất lượng hàn nhựa.   I. Nguyên tắc hoạt động của máy đo truyền laser Máy đo độ truyền laser hoạt động dựa trên nguyên tắc truyền ánh sáng. Khi một chùm tia laser có bước sóng cụ thể được chiếu lên một mẫu nhựa, một phần ánh sáng được hấp thụ,một số là rải rác, và ánh sáng còn lại đi qua nhựa. Thiết bị đo chính xác cường độ ánh sáng rơi và cường độ ánh sáng truyền qua một máy dò ánh sáng chính xác cao.Để đánh giá chất lượng hàn nhựa, máy đo độ truyền laser có thể cảm nhận được sự khác biệt trong độ truyền giữa các khu vực hàn và không hàn.và thâm nhập không đầy đủ, có thể thay đổi cấu trúc vi mô bên trong nhựa và sau đó ảnh hưởng đến khả năng truyền laser.dẫn đến giảm độ truyềnBằng cách phân tích những thay đổi trong khả năng truyền, chúng ta có thể tìm ra những yếu tố khác nhau trong các chất độc hại.chất lượng hàn có thể được đánh giá chính xác.   II. Đặc điểm và lợi thế của máy đo truyền quang laser quang phổ màu TH-20   Color Spectrum Laser Transmittance Meter TH - 200 cho thấy hiệu suất xuất sắc trong việc đánh giá chất lượng hàn nhựa.Nó có một hệ thống phát hiện quang học chính xác cao cho phép đo chính xác độ truyền laser, với độ chính xác đo lường là ± 0,1%. Đặc điểm chính xác cao này cho phép nó bắt được các thay đổi nhỏ trong quá trình hàn nhựa,cung cấp một nền tảng vững chắc để đánh giá chính xác chất lượng hàn. TH - 200 có phạm vi đo quang phổ rộng, bao gồm các bước sóng laser thường được sử dụng khác nhau và có thể thích nghi với nhu cầu của các vật liệu nhựa và quy trình hàn khác nhau.Cho dù nó được sử dụng để hàn nhựa polypropylene (PP) thông thường trong sản xuất ô tô hoặc hàn nhựa polycarbonate (PC) trong ngành công nghiệp điện tử, TH - 200 có thể đo chính xác độ truyền laser của nó.   Thiết bị này dễ sử dụng và được trang bị giao diện người dùng trực quan và phần mềm đo lường tự động.bắt đầu chương trình đo, và thiết bị có thể nhanh chóng hoàn thành phép đo và tạo ra các báo cáo dữ liệu chi tiết.Điều này cải thiện đáng kể hiệu quả phát hiện và phù hợp với phát hiện quy mô lớn trên các dây chuyền sản xuấtNgoài ra, TH-200 có sự ổn định và độ tin cậy tốt, có thể hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất công nghiệp trong một thời gian dài, giảm tần suất bảo trì thiết bị và hiệu chuẩn,và giảm chi phí sử dụng.   III. Phương pháp ứng dụng sáng tạo của máy đo truyền dẫn laser trong đánh giá chất lượng hàn nhựa   1- Kiểm tra và đánh giá vật liệu trước khi hàn   Trước khi hàn nhựa, khả năng truyền laser của các lô nguyên liệu nhựa khác nhau được kiểm tra bằng cách sử dụng Color Spectrum Laser Transmittance Tester TH-200.các lô vật liệu có độ truyền laser đáp ứng các yêu cầu của quy trình hàn có thể được chọnTrong khi đó, đối với các trường hợp cần hàn các loại nhựa khác nhau,TH-200 có thể hỗ trợ các kỹ sư trong việc chọn kết hợp vật liệu nhựa với độ truyền laser phù hợp, tối ưu hóa quá trình hàn và cải thiện chất lượng hàn. ví dụ trong hàn các bộ phận nội thất ô tô, thông qua thử nghiệm bằng TH-200,chọn kết hợp vật liệu nhựa phù hợp có thể giảm hiệu quả các khiếm khuyết hàn và cải thiện tính thẩm mỹ và độ bền của các bộ phận bên trong.   2. Giám sát thời gian thực của quá trình hàn   Thêm TH - 200 vào thiết bị hàn nhựa và theo dõi các thay đổi thời gian thực của độ truyền laser trong khu vực hàn trong quá trình hàn.Khi các thông số quá trình hàn dao động, chẳng hạn như sức mạnh laser không ổn định hoặc thay đổi tốc độ hàn, nó sẽ gây ra trạng thái nóng chảy và cố định bất thường của nhựa trong khu vực hàn,do đó dẫn đến những thay đổi trong khả năng truyền laser. TH - 200 có thể nhanh chóng nắm bắt những thay đổi này và cung cấp dữ liệu trở lại hệ thống điều khiển hàn.Hệ thống điều khiển tự động điều chỉnh các thông số quy trình hàn dựa trên dữ liệu phản hồi để đạt được kiểm soát vòng kín của quy trình hàn và đảm bảo sự ổn định chất lượng hànVí dụ: trên dây chuyền sản xuất hàn của vỏ thiết bị điện tử, bằng cách theo dõi độ truyền laser trong thời gian thực và điều chỉnh các thông số hàn kịp thời,nó có thể giảm hiệu quả tỷ lệ phế liệu và cải thiện hiệu quả sản xuất.   3- Kiểm tra chất lượng toàn diện sau khi hàn   Sau khi hàn được hoàn thành, độ truyền laser của khớp hàn được phát hiện bằng cách sử dụng TH - 200.Bằng cách so sánh dữ liệu với dữ liệu tiêu chuẩn trước khi hàn và dữ liệu thời gian thực trong quá trình hàn, có thể xác định liệu có khiếm khuyết trong khớp hàn, chẳng hạn như thâm nhập không hoàn chỉnh, hàn sai và lỗ chân lông.Các nguyên nhân có thể được phân tích thêm và các biện pháp cải thiện tương ứng có thể được thực hiệnNgoài ra, TH-200 cũng có thể đánh giá gián tiếp sức mạnh của khớp hàn.Nghiên cứu cho thấy có một mối tương quan nhất định giữa độ truyền laser của khớp hàn và sức mạnh hànBằng cách thiết lập một mô hình toán học về độ truyền laser và sức mạnh hàn, và sử dụng dữ liệu truyền laser đo bằng TH - 200, sức mạnh của khớp hàn có thể được dự đoán,cung cấp một cơ sở toàn diện hơn cho đánh giá chất lượng sản phẩm.   The innovative application of the color spectrum laser transmittance instrument TH - 200 in the quality assessment of plastic welding brings a new quality control method to the plastic welding industryThông qua sàng lọc vật liệu trước khi hàn, theo dõi thời gian thực trong quá trình hàn và phát hiện chất lượng và đánh giá sau hàn,TH - 200 có thể cải thiện hiệu quả chất lượng hàn nhựa, giảm chi phí sản xuất và tăng hiệu quả sản xuất.triển vọng ứng dụng của các thiết bị truyền dẫn laser trong lĩnh vực hàn nhựa sẽ còn rộng hơnNó sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của công nghệ hàn nhựa và hỗ trợ mạnh mẽ cho sự đổi mới sản phẩm và cải thiện chất lượng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Trong lĩnh vực chế biến nhựa hiện đại, hàn nhựa, như một công nghệ kết nối quan trọng, được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp như sản xuất ô tô, thiết bị điện tử,và các thiết bị y tếTrong quá trình hàn nhựa, việc đo lường độ truyền ánh sáng dần dần trở thành một khía cạnh quan trọng không thể bỏ qua.Cơ sở khoa học và ý nghĩa thực tế đằng sau điều này là gì??   Nguyên tắc của hàn nhựa là sử dụng các nguồn năng lượng như nhiệt, áp lực hoặc sóng siêu âm để làm cho các bộ phận kết nối của các thành phần nhựa đạt đến trạng thái nóng chảy,do đó đạt được tổng hợp phân tửTrong số các phương pháp hàn khác nhau, hàn bằng laser được ưa chuộng do độ chính xác cao, khu vực bị ảnh hưởng bởi nhiệt thấp và hiệu suất niêm phong tốt.một chùm tia laser cần phải đi qua lớp nhựa phía trên, được hấp thụ bởi lớp dưới và chuyển đổi thành năng lượng nhiệt, do đó đạt được hàn.   Sơ đồ sơ đồ của quá trình hàn nhựa   Độ truyền trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu quả truyền năng lượng laser trong vật liệu nhựa. Nếu độ truyền của lớp nhựa trên quá thấp,năng lượng laser không thể thâm nhập hiệu quả và đạt được lớp nhựa dưới, khiến nó khó tạo ra đủ nhiệt để đạt được hàn tốt. Ngược lại, nếu độ truyền quá cao, nó có thể khiến lớp nhựa dưới không hấp thụ đủ năng lượng,cũng ảnh hưởng đến sức mạnh hànMột độ truyền thích hợp có thể đảm bảo sự phân phối chính xác năng lượng laser trong vật liệu nhựa và đạt được kết quả hàn chất lượng cao.trong hàn các bộ phận nội thất ô tô, các yêu cầu về độ bền hàn và chất lượng ngoại hình là cực kỳ cao. Chỉ bằng cách kiểm soát chính xác độ truyền có thể các bộ phận hàn được gắn chặt và đẹp,tránh các khiếm khuyết như hàn sai và tháo rời. Vậy làm thế nào để đo chính xác độ truyền của nhựa? Đây là nơi mà sản phẩm mới của Color Spectrum, máy đo độ truyền laser, được sử dụng.Thiết bị này được thiết kế đặc biệt cho các yêu cầu đo độ truyền trong lĩnh vực hàn nhựa và có nhiều tính năng nổi bậtNó sử dụng các nguồn ánh sáng laser tiên tiến và các máy dò nhạy cao để đo nhanh chóng và chính xác độ truyền của các vật liệu nhựa khác nhau dưới các laser bước sóng cụ thể.Độ chính xác đo của nó cực kỳ cao, có khả năng đo chính xác đến một số vị trí thập phân, cải thiện đáng kể độ tin cậy của kết quả đo.   Giao diện phần mềm đo thực tế   Color Spectrum Laser Transmittance Meter là dễ dàng để vận hành và có thể được làm chủ bởi những người không chuyên nghiệp.làm cho dữ liệu đo lường dễ hiểu ngay lập tứcHơn nữa, nó có chức năng lưu trữ và phân tích dữ liệu mạnh mẽ, có khả năng thực hiện phân tích thống kê trên nhiều dữ liệu đo lường,cung cấp hỗ trợ dữ liệu mạnh mẽ cho việc tối ưu hóa các quy trình hàn nhựaTrong các ứng dụng thực tế, các nhà khai thác chỉ cần đặt mẫu được đo trên nền tảng đo của thiết bị và nhấn nút đo.có thể thu thập dữ liệu truyền thông chính xácSự thuận tiện này làm tăng đáng kể hiệu quả sản xuất và giảm lãng phí thời gian do các phép đo phức tạp.   Trong quá trình hàn nhựa, bằng cách sử dụng Chroma Spectra Laser Transmittance Meter để đo chính xác độ truyền,các doanh nghiệp có thể sàng lọc và tối ưu hóa vật liệu nhựa dựa trên kết quả đo lườngĐối với nhựa với độ truyền không đáp ứng các yêu cầu hàn, cải tiến có thể được thực hiện bằng cách điều chỉnh công thức, thêm chất phụ gia hoặc thay đổi công nghệ chế biến.trong quá trình hàn, theo dõi các thay đổi trong độ truyền trong thời gian thực có thể nhanh chóng xác định các vấn đề hàn tiềm ẩn, chẳng hạn như sự khác biệt lô vật liệu, trục trặc thiết bị, v.v.và thực hiện các biện pháp kịp thời để điều chỉnh để đảm bảo sự ổn định và nhất quán của chất lượng hàn.   Tóm lại, đo lường độ truyền trong hàn nhựa là rất quan trọng.Nó không chỉ là một yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng hàn mà còn là một phương tiện quan trọng để thúc đẩy việc tối ưu hóa liên tục và đổi mới các quy trình hàn nhựaChroma Spectra Laser Transmittance Meter, với công nghệ tiên tiến, hiệu suất vượt trội, và hoạt động thuận tiện,cung cấp một giải pháp đáng tin cậy để đo độ truyền trong ngành công nghiệp hàn nhựa, giúp các doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phẩm và hiệu quả sản xuất trong cạnh tranh thị trường khốc liệt, và tạo ra giá trị lớn hơn.

Trong thực tiễn nghiên cứu và sản xuất của ngành công nghiệp than,rất quan trọng để có được thông tin chính xác về các đặc điểm khác nhau của than để tối ưu hóa việc sử dụng than và cải thiện chất lượng sản phẩmCông nghệ hình ảnh siêu phổ, như một phương tiện phân tích mạnh mẽ, có thể cung cấp thông tin phong phú về cấu trúc và thành phần bên trong than,và ứng dụng của nó dựa trên các phương pháp thu thập hình ảnh siêu phổ và xử lý mẫu than hiệu quả và chính xác. Công nghệ hình ảnh siêu phổ là một công nghệ tiên tiến tích hợp quang học, điện tử, khoa học máy tính và các ngành khác.,tính phản xạ và phân tán của các chất khác nhau với các bước sóng ánh sáng khác nhau.chúng ta có thể có được thông tin phản xạ của than trong phạm vi quang phổ liên tục, giống như "dấu vân tay" của than, chứa nhiều thông tin về thành phần vật liệu và cấu trúc.Công nghệ hình ảnh siêu phổ có độ phân giải phổ cao hơn và có thể chính xác đến sự khác biệt bước sóng ở mức độ nanomet, có thể nắm bắt các đặc điểm quang phổ của các thành phần khác nhau trong than đá chi tiết hơn. 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. Việc áp dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ trong phát hiện giá trị nhiệt than tương đối đơn giản và hiệu quả.Dữ liệu hình ảnh siêu phổ được thu được bằng cách quét các mẫu than bằng thiết bị hình ảnh siêu phổỨng dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ trong phát hiện giá trị nhiệt than tương đối đơn giản và hiệu quả.Dữ liệu hình ảnh siêu phổ được thu được bằng cách quét các mẫu than bằng thiết bị hình ảnh siêu phổ.   Giao diện thu thập hình ảnh siêu phổ   Dữ liệu này chứa thông tin về độ phản xạ của than ở các bước sóng khác nhau. sau đó, phần mềm xử lý dữ liệu chuyên nghiệp được sử dụng để xử lý trước dữ liệu hình ảnh thu được, loại bỏ tiếng ồn,quang phổ chính xác, vv để cải thiện chất lượng dữ liệu. (a) Hình ảnh ban đầu (b) Khu vực quan tâm Lựa chọn các khu vực quan tâm đến hình ảnh siêu phổ than   Khu vực quan tâm đường cong phổ trung bình   Bảy điểm SG lọc mượt mà   Do đặc điểm của chính thiết bị và ảnh hưởng của các yếu tố môi trường, phổ thu thập có thể có một số vấn đề như trượt bước sóng và độ lệch cường độ.Mục đích của việc điều chỉnh quang phổ là để điều chỉnh những sai lệch này để chúng có thể phản ánh chính xác các đặc điểm quang phổ thực tế của các mẫu thanCác phương pháp hiệu chuẩn quang phổ phổ biến bao gồm hiệu chuẩn bước sóng và hiệu chuẩn bức xạ.Định chuẩn bước sóng Định chuẩn độ chính xác bước sóng của máy quang phổ hình ảnh bằng cách sử dụng các vật liệu tiêu chuẩn có đặc điểm quang phổ được biết đến, như đèn thủy ngân và đèn neon, để đảm bảo rằng giá trị bước sóng tương ứng với mỗi pixel là chính xác.Định chuẩn phóng xạ là để chuyển đổi giá trị màu xám của hình ảnh thành giá trị phản xạ thực tế bằng cách đo bảng trắng tiêu chuẩn với phản xạ được biết, do đó loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố như phản ứng của thiết bị và ánh sáng không đồng đều đối với cường độ quang phổ. Kết quả của việc điều chỉnh phân tán đa biến được hiển thị trong hình. Kết quả điều chỉnh phân tán đa biến   Chuyển đổi bình thường tiêu chuẩn Kết quả biến đổi bình thường tiêu chuẩn   Việc thu thập và xử lý hình ảnh siêu phổ của các mẫu than là một quá trình phức tạp và quan trọng.tối ưu hóa quá trình thu thập và sử dụng các phương pháp xử lý hình ảnh tiên tiến, thông tin than phong phú và chính xác có thể được trích xuất từ hình ảnh siêu phổ, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ cho nghiên cứu, sản xuất và kiểm soát chất lượng của ngành than.Với sự phát triển liên tục của công nghệ, triển vọng ứng dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ trong lĩnh vực than sẽ rộng hơn và dự kiến sẽ mang lại những bước đột phá mới cho sự phát triển của ngành than.

Trong ngành công nghiệp dệt may, dệt ngỗng và dệt vịt đã trở thành nguyên liệu nguyên liệu chất lượng cao để sản xuất các sản phẩm nhiệt cao cấp vì tính chất nhiệt tuyệt vời của chúng.có một sự khác biệt lớn trong giá thị trường giữa con ngỗng và con vịtMột số thương nhân xấu thường trộn vịt xuống với vịt ngỗng để theo đuổi lợi nhuận cao, điều này không chỉ làm tổn hại đến lợi ích của người tiêu dùng mà còn làm gián đoạn trật tự thị trường.phát hiện định lượng chính xác và hiệu quả của nhung hỗn hợp ngỗng và vịt là đặc biệt quan trọngTrong những năm gần đây, sự phát triển của công nghệ camera siêu phổ đã cung cấp một giải pháp sáng tạo cho thách thức phát hiện này. 一、 Chuẩn bị mẫu: Thu thập một số lượng lớn các mẫu bùn gà và bùn vịt tinh khiết để đảm bảo nguồn của chúng đáng tin cậy và đại diện.Sử dụng cân điện tử chính xác cao để cân chính xác gấu và vịt theo tỷ lệ khác nhau, và cấu hình một loạt các mẫu nhung hỗn hợp ngỗng và vịt với tỷ lệ trộn được biết, chẳng hạn như đặt 5%, 10%, 15%... Các mẫu có tỷ lệ khác nhau như 95% vịt đã được trộn,và nhiều mẫu lặp lại được thiết lập cho mỗi tỷ lệ để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của thí nghiệmMẫu lông trộn được cấu hình được đặt đều trên bảng mẫu đặc biệt để đảm bảo phân phối mẫu đồng đều mà không chồng chéo và trống.và để đảm bảo rằng máy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin phổ toàn diện và chính xác. 二、 Thu thập hình ảnh siêu phổ: Bài báo này sử dụng một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm, có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan FS13, sản phẩm của Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD.Phạm vi quang phổ là 400-1000nm, độ phân giải bước sóng tốt hơn 2,5nm, và có thể đạt đến 1200 kênh quang phổ. Tốc độ thu thập có thể đạt 128FPS trong toàn bộ quang phổ,và tối đa sau khi chọn băng tần là 3300Hz (hỗ trợ chọn băng tần đa khu vực)Mỗi mẫu len hỗn hợp được chụp nhiều lần để có được hình ảnh từ các góc khác nhau để giảm lỗi phát hiện do sự khác biệt về đặc điểm địa phương của mẫu.dữ liệu hình ảnh siêu phổ thu được chuyển đến máy tính để lưu trữ kịp thời để tránh mất dữ liệu. 三、Phần xử lý trước dữ liệu: Việc sử dụng phần mềm xử lý dữ liệu chuyên nghiệp để xử lý trước dữ liệu hình ảnh siêu phổ được thu thập.Điều chỉnh bức xạ được thực hiện để loại bỏ lỗi bức xạ do sự khác biệt về hiệu suất của máy ảnh và các yếu tố môi trường, để các dữ liệu quang phổ giữa các hình ảnh khác nhau có thể so sánh.để đảm bảo rằng vị trí của mỗi pixel trong hình ảnh là chính xácHình ảnh được làm sạch, và nhiễu nhiễu trong hình ảnh được loại bỏ bằng cách lọc thuật toán để cải thiện chất lượng và độ rõ của hình ảnh,để chiết xuất các đặc điểm quang phổ chính xác hơn. 四、 Chất lượng quang phổ:Các thuật toán và công cụ phần mềm cụ thể được sử dụng để chiết xuất các đặc điểm quang phổ của các khu vực ngỗng và vịt, tương ứng dựa trên các hình ảnh siêu quang phổ được xử lý trướcThông qua việc phân tích và so sánh một số lượng lớn dữ liệu hình ảnh,được xác định rằng phạm vi bước sóng cụ thể của dừa gà và dừa vịt có thể được phân biệt đáng kể trong ánh sáng nhìn thấy đến phổ hồng ngoại gầnỞ những bước sóng chính này, các giá trị phản xạ của nhũng và nhũng được đo lường cẩn thận và ghi lại để tạo ra các bộ dữ liệu đặc điểm quang phổ độc đáo của riêng họ.sau nhiều phân tích thử nghiệm, đã được tìm thấy rằng có sự khác biệt rõ ràng trong các đường cong phản xạ của chân vịt và chân vịt trong dải bước sóng 700-800nm,có thể được sử dụng như một cơ sở quan trọng để xác định hai. 五、 Xây dựng và xác minh mô hình: Dựa trên dữ liệu đặc trưng quang phổ được chiết xuất của cá ngừ và cá ngừ,mô hình quang phổ cho phân tích định lượng của ngỗng và vịt trộn xuống đã được thiết lập bằng cách sử dụng máy học hoặc các phương pháp thống kêCác phương pháp mô hình hóa phổ biến bao gồm máy vector hỗ trợ, phương pháp vuông nhỏ nhất và vân vân.một phần dữ liệu mẫu với tỷ lệ trộn được biết được được sử dụng làm tập huấn để đào tạo mô hình, để nó có thể tìm hiểu mối quan hệ nội bộ giữa các đặc điểm quang phổ của ngỗng và ngỗng vịt và tỷ lệ trộn.Một phần khác của dữ liệu mẫu không tham gia đào tạo được sử dụng làm bộ xác minh để xác minh mô hình đã thiết lậpDữ liệu hình ảnh siêu phổ của các mẫu bộ xác nhận đã được nhập vào mô hình và tỷ lệ trộn dự đoán của dạ gà và dạ vịt đã được tính toán bởi mô hình,và so sánh với tỷ lệ trộn thực tế được biết đếnĐộ chính xác và độ tin cậy của mô hình được đánh giá bằng cách tính toán lỗi giữa giá trị dự đoán và giá trị thực sự, chẳng hạn như sai số gốc trung bình vuông và sai số tuyệt đối trung bình.Theo kết quả kiểm tra, mô hình được điều chỉnh và tối ưu hóa, chẳng hạn như điều chỉnh các thông số mô hình, thêm hoặc giảm các biến tính năng, vv, để cải thiện hiệu suất của mô hình. 6Phân tích và đánh giá kết quả: Kết quả thử nghiệm của tất cả các mẫu len hỗn hợp đã được tóm tắt và phân tích thống kê.Các chỉ số thống kê như giá trị trung bình và sự khác biệt tiêu chuẩn của kết quả thử nghiệm với tỷ lệ trộn khác nhau đã được tính toán để đánh giá tính ổn định và khả năng lặp lại của phương pháp thử nghiệm. The results of hyperspectral camera detection were compared with those of traditional detection methods (such as chemical analysis) to further verify the accuracy of the hyperspectral camera detection methodThông qua việc phân tích một số lượng lớn dữ liệu thí nghiệm, phạm vi lỗi,Độ chính xác phát hiện và các chỉ số hiệu suất chính khác của máy ảnh siêu phổ trong phát hiện định lượng nhung hỗn hợp ngỗng và vịt được thu đượcKết quả thí nghiệm cho thấy rằng phương pháp này có thể nhanh chóng và chính xác phát hiện tỷ lệ chính xác của ngỗng và ngỗng vịt trong nhung hỗn hợp trong một thời gian ngắn,và lỗi phát hiện có thể được kiểm soát hiệu quả trong một phạm vi rất nhỏ, chứng minh đầy đủ độ tin cậy và tính thực tế cao của nó. Việc áp dụng công nghệ máy ảnh siêu phổ cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của việc phát hiện định lượng nhung hỗn hợp ngỗng và vịt.nó có thể đảm bảo chất lượng sản phẩm và duy trì danh tiếng thương hiệu; Đối với các cơ quan quản lý, nó cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ để chống lại các sản phẩm giả mạo và chất lượng kém trên thị trường,giúp làm sạch môi trường thị trường và bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của người tiêu dùngVới sự phát triển và cải tiến liên tục của công nghệ,Người ta tin rằng việc áp dụng máy ảnh siêu phổ trong phát hiện định lượng nhung hỗn hợp ngỗng và vịt và các lĩnh vực liên quan khác sẽ rộng rãi hơn và sâu sắc hơn, và bơm thêm sức sống mới vào sự phát triển lành mạnh của ngành công nghiệp.

Hạt óc chó là một loại cây trái cây hạt quan trọng và cây dầu gỗ ở Trung Quốc. Với hương vị độc đáo và giá trị dinh dưỡng phong phú, quả óc chó đứng đầu trong số bốn loại trái cây khô trên thế giới.Giai đoạn mở rộng trái là giai đoạn đầu tiên của sự phát triển của quả óc chó, chẳng hạn như dinh dưỡng không đủ trong giai đoạn này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng và năng suất của trái cây sau này.giám sát và chẩn đoán hàm lượng nitơ của quả óc chó trong giai đoạn mở rộng rất quan trọng để kiểm soát sự phát triển của cây và điều chỉnh kịp thời kế hoạch quản lý tốt. Trong nghiên cứu này, một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm đã được áp dụng, và FS60, 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 có thể đạt tới 1200 kênh quang phổ. Tốc độ thu thập có thể đạt 128FPS trong toàn bộ quang phổ,và tối đa sau khi chọn băng tần là 3300Hz (hỗ trợ chọn băng tần đa khu vực). 一、 Chuẩn bị trước Để ước tính hàm lượng nitơ của mái vòm quả óc chó bằng máy ảnh siêu quang phổ UAV, trước tiên cần thu thập dữ liệu.và thực hiện các hoạt động bay theo tuyến đường và độ cao đã xác định trước trên Walnut GardenTrong chuyến bay, máy ảnh siêu phổ hình ảnh bao phủ quả óc chó ở một khoảng thời gian nhất định hoặc khoảng thời gian không gian để có được một lượng lớn dữ liệu hình ảnh siêu phổ.để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, cũng cần phải thu thập một số dữ liệu tham chiếu đồng thời trên mặt đất, chẳng hạn như hàm lượng nitơ của lá óc chó và các thông số cấu trúc mái vòm được xác định bằng các phương pháp truyền thống. 二Kết quả và phân tích Xác định phạm vi mái vòm, chiết xuất quang phổ mái vòm và xác minh độ chính xác Như thể hiện trong hình 2, hạt óc chó,đất và bóng chồng chéo ở một mức độ nhất định trong toàn bộ phạm vi băng tần của hình ảnh viễn cảm rừng óc chó 5 năm tuổiTrong phạm vi băng tần 520 ~ 600nm, độ phản xạ quang phổ của bóng là nhỏ hơn 0.10: sự khác biệt của độ phản xạ quang phổ của hạt óc chó và đất rõ ràng là không chồng chéo, và độ phản xạ quang phổ của cả hai lớn hơn 0,10 trong phạm vi này.độ phản xạ quang phổ của quả óc chó, đất và bóng khác nhau đáng kể. độ phản xạ quang phổ của quả óc chó lớn hơn 0,7 trong phạm vi 740-900nm,và độ phản xạ quang phổ của thực vật không phải mục tiêu khác thấp hơn 0.7Vì độ phản xạ quang phổ của hạt óc chó có thể được phân biệt với thực vật không phải mục tiêu khác trong ánh sáng xanh và băng tần cận hồng ngoại, nhưng không trong một hoặc một số băng tần, nó không thể được tính toán trong ENVI5.3 phần mềmDo đó, để tạo điều kiện cho quá trình chiết xuất trơn tru của dải mái quả óc chó,độ phản xạ quang phổ tối đa của mái vòm quả óc chó trong ánh sáng xanh lá cây và băng tần cận hồng ngoại được chọn trong nghiên cứu này Bw(550.7) và B ((779.4) đã được phân loại và xác định để xác định phạm vi mái vòm. Cây óc chó, đất và bóng được xác định trong phần mềm ENVI5.3, tức là khi độ phản xạ quang phổ ở B ((550.7) nhỏ hơn hoặc bằng 0.10 và độ phản xạ quang phổ tại B ((779.4) nhỏ hơn hoặc bằng 0.20, bóng được xác định và loại bỏ. Khi độ phản xạ quang phổ tại B ((550.7) lớn hơn 0,10 và B; Khi độ phản xạ quang phổ tại (779.4) nhỏ hơn hoặc bằng 0.70, nó được xác định là đất và loại bỏ; Khi độ phản xạ quang phổ ở B ((550.7) lớn hơn so với ở.0.10, độ phản xạ quang phổ tại B ((779.4) lớn hơn 0.70, cây óc chó được xác định là thực vật mục tiêu. Ngoài ra, một máy vector hỗ trợ với độ chính xác tổng quát và phân loại tốt đã được sử dụng để chiết xuất phạm vi mái vòm,và độ chính xác của việc chiết xuất phạm vi mái vòm dựa trên các đặc điểm phổ được so sánhTrước hết, trong phần mềm ENVI5.3, các đối tượng mặt đất trong hình ảnh viễn thám được chia thành cây óc chó và hai loại khác (Hình 4), trong đó khu vực màu đỏ là mái vòm óc chó,và khu vực xanh là những người khácSự tách biệt giữa hai loại mẫu là 1.998, và sau đó SVM phân loại được chọn để phân loại được giám sát để có được kết quả phân loại ban đầu (Hình 5a).thường có một số mảng nhỏ trong kết quả phân loại, và độ chính xác của nó rất khó để đạt được mục đích của ứng dụng cuối cùng.và kết quả phân loại đáp ứng các yêu cầu thực tế được thu được (Hình 5b)Độ chính xác của kết quả phân loại đã được xác minh và hệ số Kappa là 0.997, và độ chính xác của bản đồ của cây trồng quả óc chó mục tiêu là 99,65%.Phần mềm Matab2014b đã được sử dụng để chồng chéo phạm vi mái vòm được xác định dựa trên các đặc điểm quang phổ trong nghiên cứu này với các điểm ảnh phạm vi mái vòm được xác định bằng phương pháp máy vector hỗ trợCó 4257 pixel chồng chéo trong phạm vi canopy, và số lượng pixel phạm vi canopy được chọn dựa trên các tính năng quang phổ chiếm 96.77% số lượng pixel trong máy vector hỗ trợ, với độ chính xác lập bản đồ 96,43%, độ chính xác cao, kết quả chồng chéo được hiển thị trong Hình 6 Hiện nay, ứng dụng máy ảnh siêu quang phổ UAV trong việc ước tính hàm lượng nitơ của mái vòm quả óc chó vẫn đang trong giai đoạn phát triển và cải tiến liên tục.với sự tiến bộ liên tục của công nghệ, hiệu suất của máy ảnh siêu phổ sẽ được cải thiện hơn nữa, độ phân giải phổ và chất lượng hình ảnh sẽ cao hơn,và các phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu sẽ thông minh hơn và tự động hơnĐồng thời, sự phát triển của công nghệ tổng hợp dữ liệu đa nguồn, chẳng hạn như sự kết hợp dữ liệu siêu phổ với dữ liệu lidar và dữ liệu hồng ngoại nhiệt,sẽ có thể có được thông tin phát triển toàn diện và chính xác hơn của cây óc chó, và tiếp tục cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của ước tính hàm lượng nitơ.Công nghệ camera siêu phổ UAV dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi hơn trong lĩnh vực trồng hạt óc chó, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ cho sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp hạt óc chó. Tóm lại, máy ảnh siêu phổ UAV, như một công nghệ giám sát viễn thám tiên tiến, có triển vọng rộng và tiềm năng lớn trong việc áp dụng ước tính hàm lượng nitơ trong mái vòm quả óc chó.Ước tính chính xác và nhanh chóng về hàm lượng nitơ trong vỏ quả óc chó có thể cung cấp cơ sở khoa học cho người trồng óc chó để đưa ra quyết định phân bón, đạt được phân bón chính xác, cải thiện việc sử dụng phân bón, giảm lãng phí tài nguyên và ô nhiễm môi trường và thúc đẩy sự phát triển chất lượng cao của ngành công nghiệp hạt óc chó.

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.