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

Trong sản xuất công nghiệp hiện đại, sự nhất quán màu sắc của sản phẩm có liên quan trực tiếp đến chất lượng sản phẩm và khả năng cạnh tranh trên thị trường.sự nhất quán của màu sắc không chỉ ảnh hưởng đến ngoại hình, nhưng cũng có thể liên quan đến việc xác định và áp dụng sản phẩm.Máy đo sự khác biệt màu sắc có thể giúp các doanh nghiệp đảm bảo sự nhất quán màu sắc sản phẩm và cải thiện chất lượng sản phẩmBài viết này sẽ giới thiệu chi tiết các bước đo sự khác biệt màu sắc của vật liệu ống bằng cách sử dụng máy đo sự khác biệt màu sắc, và thảo luận về tầm quan trọng và sự cần thiết của nó. 一、 Chuẩn bị trước khi thử nghiệm Trước khi thực hiện phép đo độ khác biệt màu sắc, trước tiên cần phải đảm bảo rằng đồng hồ đo độ khác biệt màu sắc đã được hiệu chỉnh và trong tình trạng hoạt động bình thường.chọn môi trường thử nghiệm đồng nhất và ổn định để tránh sự can thiệp của ánh sáng bên ngoài vào kết quả đo.   二、đánh giá sự khác biệt màu sắc của các vị trí khác nhau của cùng một ống Chọn một ống đại diện làm mẫu thử. Điều quan trọng là đặt đầu dò đo của colorimeter thẳng đứng với bề mặt ống, vì góc đo nghiêng có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả đo. Bắt đầu từ một đầu của ống và dọc theo chiều dài của ống, một số điểm đo được chọn đồng đều để đo. Ví dụ, một điểm đo có thể được chọn mỗi 10 cm.   Tại mỗi điểm đo, giữ cho đồng hồ đo khác biệt màu ổn định, nhấn nút đo và ghi lại dữ liệu đo. 三、đánh giá sự khác biệt màu sắc của một ống khác Các ống khác được đo theo cùng một cách.   Nó cũng cần phải đảm bảo rằng đầu dò đo là vuông với bề mặt ống,và sự lựa chọn và phân bố các điểm đo là phù hợp với ống đầu tiên để so sánh hiệu quả.   四、 Phân biệt màu sắc phản hồi thiết bị và phân tích giá trị phòng thí nghiệm Sau khi đo độ khác biệt màu hoàn thành, nó sẽ phản hồi sự khác biệt còn sót lại và giá trị phòng thí nghiệm.phản ánh mức độ tổng thể của sự khác biệt giữa hai màuGiá trị phòng thí nghiệm đại diện cho độ sáng của màu sắc (L), phạm vi từ màu xanh lá cây đến màu đỏ (a) và phạm vi từ màu xanh dương đến màu vàng (b), tương ứng. Bằng cách phân tích các giá trị ΔE và Lab, kích thước và hướng của sự khác biệt màu sắc có thể được định lượng.nó có nghĩa là sự khác biệt màu sắc giữa hai ống là nhỏ và sự nhất quán màu sắc là tốt; Nếu giá trị ΔE lớn, sự khác biệt màu sắc là đáng kể. Bằng cách so sánh các giá trị phòng thí nghiệm, chúng ta có thể hiểu những thay đổi màu sắc cụ thể trong độ sáng, màu đỏ xanh lá cây và hướng màu xanh vàng.   Kết quả đo của ống đầu tiên là khoảng L1 = 30, a1 = -2, b1 = -9, và giá trị khác biệt màu ΔE ở các vị trí khác nhau là khoảng 0.5. Kết quả đo cho ống thứ hai là khoảng L2 = 30, a2 = -5, b2 = -6.Nó được tính toán rằng sự khác biệt màu sắc ΔE ở các vị trí khác nhau cũng dao động xung quanh 0.5, cho thấy sự khác biệt màu sắc của cùng một ống là nhỏ, nhưng sự khác biệt màu sắc ΔE giữa các ống khác nhau đạt hơn 5. Như có thể thấy từ các giá trị phòng thí nghiệm cụ thể, ống thứ hai là tương đương trong độ sáng (L2 là khoảng bằng với L1), nhiều màu xanh lá cây trong hướng đỏ và màu xanh lá cây (a2b1).   Sử dụng máy đo độ khác biệt màu sắc có thể đo và định lượng chính xác sự khác biệt màu sắc, giúp các công ty đảm bảo sự nhất quán màu sắc cho mỗi lô sản phẩm.Doanh nghiệp có thể tìm thấy và sửa chữa sai lệch màu sắc kịp thời để tránh các vấn đề chất lượng do sự không nhất quán màu sắcCác công ty có thể đảm bảo rằng màu sắc sản phẩm đáp ứng yêu cầu của khách hàng và cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.   Việc phát hiện và điều chỉnh đúng thời điểm các sai lệch màu có thể làm giảm tỷ lệ tái chế và phế liệu do sự không nhất quán màu sắc, do đó tiết kiệm chi phí sản xuất và tài nguyên.thông qua phép đo chính xác, quá trình sản xuất có thể được tối ưu hóa và hiệu quả sản xuất có thể được cải thiện.

Màu sơn đồ nội thất là một phần quan trọng trong quá trình sản xuất và trang trí đồ nội thất, không chỉ có thể mang lại cho đồ nội thất một ngoại hình và hiệu ứng màu sắc độc đáo,nhưng cũng đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng cho cá nhân và đa dạngVới sự phát triển của khoa học và công nghệ, việc áp dụng phần mềm kết hợp màu sắc trong ngành sơn đồ nội thất đã mang lại sự tiện lợi và đổi mới lớn cho công việc kết hợp màu sắc. Nguyên tắc cơ bản và phương pháp sơn đồ nội thất màu sắcNguyên tắc cơ bản của màu sơn đồ nội thất dựa trên ba màu sắc chính của màu sắc (màu đỏ, vàng, xanh dương) và mối quan hệ trộn lẫn của họ.bạn có thể triển khai nhiều màu sắc mong muốnTrong thực tế, thường có các phương pháp sau:   Trộn màu thủ công: là phương pháp trộn màu truyền thống nhất, nhà màu sắc với kinh nghiệm và phán đoán trực quan của riêng họ, mảng dán hoặc sắc tố được dần dần thêm vào sơn cơ bản,liên tục khuấy và trộn cho đến khi đạt được màu sắc lý tưởngPhương pháp này đòi hỏi kinh nghiệm và kỹ năng cao của người làm màu, và dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố con người, dẫn đến một số hạn chế trong độ chính xác và khả năng lặp lại của việc trộn màu.   Khớp màu thiết bị: Nó là việc sử dụng quang phổ và các thiết bị khác để đo lường và phân tích màu mục tiêu, lấy các thông số sắc màu (như sắc thái, độ sáng, độ bão hòa, vv.), và sau đó tính toán công thức dán màu cần thiết theo các thông số này. Phương pháp và quy trình khớp màu của phần mềm khớp màu1. Thiết lập một cơ sở dữ liệu phù hợp màu sắcThu thập dữ liệu cơ bản: Đây là cơ sở của toàn bộ quy trình khớp màu, đòi hỏi phải đo và ghi lại chính xác độ phản xạ hoặc L, a,b giá trị màu sắc của mỗi sơn màu cơ bản ở các tỷ lệ nồng độ khác nhauDữ liệu này sẽ được sử dụng làm cơ sở tính toán khớp màu và trực tiếp ảnh hưởng đến độ chính xác của khớp màu.Cập nhật cơ sở dữ liệu: Khi vật liệu, môi trường hoặc thiết bị thay đổi, thông tin trong cơ sở dữ liệu có thể không còn chính xác.cần phải cập nhật cơ sở dữ liệu thường xuyên để đảm bảo độ chính xác liên tục của bảng màu.   2, nhập dữ liệu liên quan đến màu sắc mẫu tiêu chuẩnNguồn màu chuẩn: Màu chuẩn có thể là một vật thể vật lý, giá trị màu hoặc đường cong quang phổ, tùy thuộc vào cách khách hàng hoặc nhà sản xuất cung cấp nó.Cài đặt giá trị tiêu chuẩn:Nhập dữ liệu có liên quan của màu mẫu tiêu chuẩn vào hệ thống khớp màu để thiết lập giá trị tiêu chuẩn của mẫu tiêu chuẩn và cung cấp một tham chiếu cho khớp màu tiếp theo.   3- Hoạt động và lựa chọn chương trình so sánh màu sắcTính toán khớp màu: Phần mềm khớp màu tính toán theo dữ liệu màu mẫu tiêu chuẩn đầu vào,thông tin trong cơ sở dữ liệu khớp màu và các hạn chế được thiết lập bởi người dùng (chẳng hạn như sự khác biệt màu △E, chi phí phù hợp màu sắc, đặc điểm sơn màu sắc, v.v.).Lựa chọn sơ đồ: Hệ thống có thể cung cấp một loạt các sơ đồ màu tùy chọn, người dùng cần phải chọn theo tình huống thực tế (chẳng hạn như chi phí, tính khả thi, v.v.).   4, chế biến công thức sơn và phát triển màuLựa chọn công thức: Theo nhu cầu của doanh nghiệp để chọn công thức sơn tốt nhất cho kiểm chứng.Phân phối màu đồng đều: Đảm bảo rằng các vệt sơn được phân phối đều để phản ánh hiệu ứng màu thực sự.   5- Đo và phân tích màu sắcCông cụ đo màu: Sử dụng công cụ đo màu chuyên nghiệp để đo giá trị màu sắc của màu kiểm chứng để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu.Tính toán sự khác biệt màu sắc: Giá trị màu đo được so sánh với giá trị tiêu chuẩn của màu mẫu tiêu chuẩn, và giá trị sự khác biệt màu sắc △E được tính toán giữa hai.   6. Công thức sửa đổi và lặp lạiĐiều chỉnh lặp đi lặp lại: Theo giá trị khác biệt màu △E, công thức sơn ban đầu được lặp lại cho đến khi có công thức sơn đồ nội thất thỏa đáng.Kiểm tra lặp lại: Nếu công thức không đáp ứng các yêu cầu sau khi điều chỉnh ban đầu, hãy lặp lại các bước 4 và 5 để kiểm tra và điều chỉnh.   7, hồ sơ công thức và độ ổn định màu sắcLưu trữ công thức: Công thức sơn đồ nội thất cuối cùng sẽ được lưu trữ để sản xuất và sao chép trong tương lai.Nội dung tệp: Tệp phải bao gồm tên của sơn cơ bản, tỷ lệ công thức sơn, độ dày của lớp chống sơn,thời gian kiểm tra và các thông tin chính khác để đảm bảo sự ổn định của giai đoạn sơn đồ nội thất giữa các lô khác nhau.   Khi chọn phần mềm phù hợp màu sắc, các doanh nghiệp cần xem xét chức năng, hiệu suất, dễ sử dụng, giá cả và dịch vụ sau bán hàng của phần mềm.cũng cần phải đảm bảo rằng phần mềm phù hợp với thiết bị sản xuất và quy trình của doanh nghiệp và có thể đáp ứng nhu cầu thực tế của doanh nghiệpƯu điểm của phần mềm so sánh màu sắc theo phổ màu sắc máy tính là nó có thể cung cấp nhiều công thức, có thể được lựa chọn theo chi phí và tình hình thực tế.Dữ liệu mẫu và dữ liệu công thức là điện tử, giảm chi phí lao động và đảm bảo sản xuất ổn định. Hoạt động đơn giản, không có ngưỡng, tay nhanh, công thức chính xác. Hiệu suất kết hợp màu cao có thể sử dụng chất thải, vật liệu đã sử dụng để kết hợp màu,chi phí tiết kiệm.

Trong lĩnh vực sản xuất sơn móng tay, phần mềm phù hợp màu sắc dần dần trở thành một công cụ quan trọng cho các nhà sản xuất để tăng cường khả năng cạnh tranh của sản phẩm,tối ưu hóa quy trình sản xuất và đáp ứng nhu cầu đa dạng của thị trườngĐối với các nhà sản xuất sơn móng tay, phần mềm phù hợp màu sắc trước tiên đóng một vai trò quan trọng trong giai đoạn phát triển sản phẩm.Các nhà sản xuất có thể sử dụng phần mềm kết hợp màu sắc để nhanh chóng mô phỏng và thử nghiệm các kết hợp màu khác nhau, rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển của các sản phẩm mới.phần mềm có thể nhanh chóng tính toán công thức sắc tố cần thiết để đạt được hiệu ứng màu sắc cụ thể, giúp nhóm nghiên cứu và phát triển phát triển chính xác màu sắc mới và loạt sản phẩm mới phù hợp với xu hướng thị trường và sở thích của người tiêu dùng. Quá trình kết hợp màu sắc truyền thống của keo sơn móng tay thường dựa trên kinh nghiệm và trực giác của nhà thiết kế, không chỉ tốn thời gian và tốn công,nhưng cũng khó để đảm bảo độ chính xác và đổi mới của mỗi màu phù hợp. Phần mềm khớp màu cung cấp cho các nhà thiết kế các công cụ khớp màu mạnh mẽ thông qua các thuật toán tiên tiến và thư viện màu phong phú.Các nhà thiết kế có thể tạo ra nhiều màu sắc khác nhau bằng cách sử dụng đơn giản, điều này cải thiện đáng kể hiệu quả thiết kế.chức năng khuyến nghị thông minh trong phần mềm cũng có thể tự động tạo ra các chương trình màu sắc mới và độc đáo theo sở thích của nhà thiết kế và nhu cầu thị trường, và kích thích cảm hứng sáng tạo của nhà thiết kế. Trong quá trình sản xuất, phần mềm kết hợp màu sắc cho phép kiểm soát chính xác việc sử dụng sắc tố và tối ưu hóa chi phí.Phần mềm tính toán số lượng chính xác của mỗi sắc tố theo công thức màu sắc cần thiết cho đơn đặt hàngĐồng thời, bằng cách phân tích chi phí và hiệu suất của các sắc tố khác nhau,phần mềm có thể cung cấp cho các nhà sản xuất với chi phí thấp nhất và tốt nhất chất lượng bảng màu, giảm hiệu quả chi phí sản xuất, cải thiện hiệu suất chi phí sản phẩm và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Trong chủ quyền ngày càng nổi bật của người tiêu dùng ngày nay, tùy biến cá nhân đã trở thành xu hướng chính của thị trường.có thể cung cấp cho khách hàng một sự lựa chọn màu sắc phong phú hơn và các dịch vụ phù hợp màu sắc chính xác hơnKhách hàng có thể chọn hoặc tùy chỉnh màu sắc trong phần mềm theo sở thích và nhu cầu của họ, và xem trước hiệu ứng trong thời gian thực.Dịch vụ cá nhân này không chỉ đáp ứng nhu cầu đa dạng của người tiêu dùng, nhưng cũng tăng cảm giác tham gia và hài lòng của khách hàng, và tăng hình ảnh thương hiệu và lòng trung thành. Ứng dụng phần mềm phù hợp màu sắc trong các nhà sản xuất keo sơn móng bao gồm tất cả các khía cạnh từ nghiên cứu và phát triển, sản xuất, kiểm soát chất lượng đến mở rộng thị trường,tạo ra lợi ích kinh tế đáng kể cho các nhà sản xuất và xây dựng lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ. Ưu điểm của phần mềm khớp màu theo phổ màu máy tính được phản ánh trong khả năng cung cấp nhiều công thức, có thể được lựa chọn theo chi phí và điều kiện thực tế.Ngoài ra, dữ liệu mẫu và dữ liệu công thức là điện tử, không chỉ làm giảm chi phí lao động, mà còn đảm bảo sự ổn định của sản xuất.dễ sử dụng, và công thức chính xác. Hiệu quả phù hợp màu sắc là xuất sắc, và các chất thải và vật liệu cũ cũng có thể được sử dụng để phù hợp màu sắc để đạt được tiết kiệm chi phí. Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ và sự thay đổi liên tục của nhu cầu thị trường,Người ta tin rằng việc áp dụng phần mềm phù hợp màu sắc trong ngành công nghiệp sơn móng sẽ trở nên sâu sắc và rộng rãi hơn, và thúc đẩy toàn bộ ngành công nghiệp tiếp tục bước vào một giai đoạn phát triển mới.

Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ nông nghiệp, nhu cầu về phát hiện chất lượng trái cây cũng đang tăng lên.mà không chỉ tốn thời gian và tốn công sức, nhưng cũng có thể dẫn đến rất nhiều chất thải.máy ảnh siêu phổ đã cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng trái cây không phá hủy với những lợi thế độc đáo của nó. Nguyên tắc kỹ thuật của máy ảnh siêu phổNguyên tắc cơ bản của máy ảnh siêu quang là sử dụng công nghệ hình ảnh quang phổ để chuyển đổi thông tin quang phổ của đối tượng mục tiêu thành thông tin hình ảnh.Bằng cách đo quang phổ phản xạ hoặc phát xạ của vật thể mục tiêu ở các bước sóng khác nhau, các đặc điểm quang phổ của đối tượng mục tiêu được thu được, và sau đó đối tượng mục tiêu được nhận ra và phân loại.Máy ảnh siêu phổ kết hợp công nghệ hình ảnh phổ với công nghệ hình ảnh để tạo ra hình ảnh siêu phổ, chứa không chỉ thông tin không gian của đối tượng mục tiêu, mà còn là thông tin quang phổ của nó, để thực hiện phân tích đa chiều của đối tượng mục tiêu. Tính năng của máy ảnh siêu phổ1- Độ phân giải siêu phổ:Máy ảnh siêu phổ có thể thu thập dữ liệu quang phổ của đối tượng mục tiêu ở hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn bước sóng để đạt được xác định và phân tích chính xác đối tượng mục tiêu. 2. Độ phân giải không gian cao: công nghệ không chỉ có thể thu thập thông tin quang phổ, mà còn có thể thu thập chính xác thông tin không gian của đối tượng mục tiêu để đạt được vị trí chính xác cao. 3Độ nhạy cao: Máy ảnh siêu phổ cũng có thể thu được hình ảnh siêu phổ rõ ràng trong điều kiện ánh sáng thấp hơn, cải thiện khả năng nhận dạng đối tượng mục tiêu. 4. Phối hợp thông tin đa chiều: thông tin quang phổ được hợp nhất với thông tin không gian để tạo ra hình ảnh siêu quang phổ đa chiều,cung cấp thông tin phong phú để xử lý hình ảnh và phân tích sau đó. Áp dụng máy ảnh siêu phổ trong thử nghiệm không phá hủy chất lượng trái cây1. Khám phá thời hạnPhương pháp truyền thống thường đánh giá theo ngoại hình, màu sắc hoặc cảm giác, nhưng phương pháp này là chủ quan và dễ mắc lỗi.Máy ảnh siêu phổ có thể chụp các đặc điểm quang phổ của trái cây ở các bước sóng khác nhau, và các đặc điểm này có thể được sử dụng để đánh giá chính xác độ trưởng thành của trái cây. 2- Xác định dịch hại và bệnh tậtCôn trùng gây hại và bệnh tật là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng trái cây.Máy ảnh siêu phổ có thể chụp các thay đổi quang phổ do bệnh tật và sâu bệnh gây ra trên bề mặt hoặc bên trong trái cây để xác định chính xác bệnh tật và sâu bệnhĐiều này rất quan trọng đối với việc phát hiện sớm các loài sâu bệnh và bệnh tật và các biện pháp kịp thời để cải thiện năng suất và chất lượng trái cây. 3Đánh giá chất lượngNgoài sự chín và dịch hại, chất lượng trái cây cũng liên quan đến nhiều khía cạnh, chẳng hạn như độ ngọt, axit, hàm lượng độ ẩm v.v.Máy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin quang phổ đa chiều của trái cây, và kết hợp với mô hình thuật toán tương ứng, các chỉ số chất lượng này có thể được đánh giá chính xác.công nghệ siêu phổ có thể được sử dụng để xác định các khiếm khuyết như tổn thương bề mặt của táo ngọt và ngày đỏ, cung cấp cơ sở khoa học cho việc phân loại và bán trái cây. Việc áp dụng máy ảnh siêu phổ trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng trái cây không phá hủy có triển vọng rộng lớn.công nghệ này dự kiến sẽ được áp dụng trong nhiều loại phát hiện trái cây hơnĐồng thời, kết hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ phân tích dữ liệu lớn có thể cải thiện hơn nữa độ chính xác và hiệu quả phát hiện,và nhận ra trí thông minh và tự động hóa phát hiện chất lượng trái cây.   Tuy nhiên, máy ảnh siêu phổ cũng phải đối mặt với một số thách thức trong việc phát hiện chất lượng trái cây.vì vậy nó là cần thiết để thiết lập một mô hình phát hiện cho các loại trái cây khác nhauĐồng thời, các yếu tố môi trường như ánh sáng và nhiệt độ cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả phát hiện và nên thực hiện các biện pháp tương ứng để sửa chữa chúng.   Tóm lại, như một công nghệ hình ảnh tiên tiến, camera siêu phổ đã cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn và triển vọng rộng lớn trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng trái cây không phá hủy.FigSpec® series imaging hyperspectral cameras có thể nhận ra việc thu thập hình ảnh phổ nhanh chóng, không chỉ để phân tích và phát hiện rau và trái cây, mà còn được sử dụng rộng rãi trong phân tích quang phổ, phân loại vật liệu, viễn thám nông nghiệp, phát hiện công nghiệp và các lĩnh vực khác.Với sự phát triển và cải tiến liên tục của công nghệ, người ta tin rằng máy ảnh siêu phổ sẽ đóng một vai trò quan trọng hơn trong sản xuất nông nghiệp trong tương lai,góp phần cải thiện chất lượng trái cây và thúc đẩy phát triển bền vững của nông nghiệp.

Là một thiết bị hình ảnh quang học tiên tiến, máy ảnh siêu phổ đã cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều lĩnh vực trong những năm gần đây.nhưng cũng có được thông tin phổ phong phú cùng một lúc, cung cấp dữ liệu độc đáo và có giá trị cho nghiên cứu khoa học và ứng dụng thực tế. Máy ảnh siêu quang là gì?Máy ảnh siêu phổ là một thiết bị hình ảnh có khả năng thu thập thông tin về ánh sáng phản xạ hoặc phát ra bởi một vật thể mục tiêu trong nhiều băng tần liên tục và hẹp.Không giống như máy ảnh truyền thống hoặc phạm vi màu sắc hạn chế mà mắt con người có thể nhận thức, máy ảnh siêu phổ bao gồm một khu vực quang phổ rộng từ cực tím đến hồng ngoại, có khả năng tạo ra các khối dữ liệu chứa thông tin quang phổ phong phú.Dữ liệu này không chỉ ghi lại thông tin vị trí không gian của đối tượng mục tiêu (hình ảnh hai chiều), nhưng cũng chứa các đặc điểm phản ứng quang phổ của mỗi pixel ở các bước sóng khác nhau (thông tin quang phổ ba chiều),để đạt được một phân tích toàn diện và chuyên sâu hơn về đối tượng mục tiêu. Làm thế nào các camera siêu phổ hoạt độngCông việc của máy ảnh siêu phổ dựa trên công nghệ quang phổ, nghĩa là sử dụng một bộ phân tách để phân hủy ánh sáng rơi vào các bước sóng khác nhau của ánh sáng đơn sắc,và thông qua một loạt các hệ thống quang học tinh vi và các máy dò, tương ứng, để đo cường độ phản xạ hoặc phát xạ của vật thể mục tiêu ở mỗi bước sóng. Dữ liệu này sau đó được tích hợp vào các khối dữ liệu 3D để xử lý và phân tích sau đó.Các đặc điểm quang phổ độ phân giải cao của máy ảnh siêu quang phổ cho phép nó ghi lại sự khác biệt quang phổ tinh tế mà máy ảnh truyền thống không thể phát hiện, tiết lộ thông tin như thành phần hóa học, trạng thái vật lý và điều kiện môi trường của bề mặt của một vật thể.   Các lĩnh vực ứng dụng của máy ảnh siêu phổ1.Nông nghiệp và lâm nghiệp: Máy ảnh siêu quang phổ được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp. Bằng cách phân tích dữ liệu quang phổ của lá, trái cây và các bộ phận khác của cây trồng,nó có thể đánh giá chính xác tình trạng tăng trưởng của cây trồngTrong lâm nghiệp, camera siêu phổ có thể được sử dụng để theo dõi những thay đổi trong phủ rừng, xác định các loài cây và đánh giá sức khỏe rừng. 2.Giám sát và bảo vệ môi trường: máy ảnh siêu phổ có thể xác định và định lượng các chất ô nhiễm khác nhau trong môi trường, chẳng hạn như ô nhiễm dầu trong nước, ô nhiễm kim loại nặng và khí độc hại trong không khí.Nó cũng có thể được sử dụng để theo dõi sự suy thoái đất, phục hồi sinh thái và tác động của biến đổi khí hậu đối với môi trường tự nhiên. 3.Khảo sát tài nguyên khoáng sản: máy ảnh siêu phổ có thể phát hiện các thành phần khoáng chất cụ thể trong đá bề mặt, đất và thực vật, cung cấp các manh mối quan trọng cho việc thăm dò tài nguyên khoáng sản.Bằng cách phân tích các đặc điểm phổ trong hình ảnh siêu phổ, có thể nhanh chóng xác định vị trí mỏ khoáng sản và đánh giá kích thước và chất lượng của chúng. 4.Quân đội và quốc phòng: Trong lĩnh vực quân sự, máy ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để xác định mục tiêu, phát hiện ngụy trang và giám sát môi trường chiến trường.Dữ liệu quang phổ độ phân giải cao của nó có thể giúp nhân viên quân sự xác định chính xác hơn mục tiêu của kẻ thù, đánh giá tình huống chiến trường, và xây dựng các chiến lược chiến thuật tương ứng. 5.Bảo vệ di sản văn hóa: Máy ảnh siêu phổ cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc bảo vệ di sản văn hóa.quá trình sản xuất và những thay đổi lịch sử của di tích văn hóa có thể được tiết lộ, cung cấp cơ sở khoa học cho việc phục hồi, bảo vệ và trưng bày di tích văn hóa. Với khả năng hình ảnh độc đáo và tiềm năng ứng dụng rộng, máy ảnh siêu phổ đang trở thành một ngôi sao sáng trong nghiên cứu khoa học hiện đại và ứng dụng công nghệ.Máy ảnh siêu phổ dòng FigSpec® FS1X chứa ánh sáng nhìn thấy được (400-700nm), cận hồng ngoại (400-1000nm) và sóng ngắn cận hồng ngoại (900-1700nm) ba vùng quang phổ, được sử dụng rộng rãi trong in ấn, dệt may và các sản phẩm công nghiệp khác phát hiện kết cấu màu bề mặt,Định danh thành phần, nhận dạng chất, thị giác máy, phát hiện màu sắc, chất lượng sản phẩm nông nghiệp và các lĩnh vực khác.Máy ảnh siêu phổ sẽ đóng một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực hơn, đóng góp thêm sự khôn ngoan và sức mạnh cho sự phát triển bền vững của xã hội nhân loại.

Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ nông nghiệp, nhu cầu về phát hiện chất lượng trái cây cũng đang tăng lên.mà không chỉ tốn thời gian và tốn công sức, nhưng cũng có thể dẫn đến rất nhiều chất thải.máy ảnh siêu phổ đã cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng trái cây không phá hủy với những lợi thế độc đáo của nó. Nguyên tắc kỹ thuật của máy ảnh siêu phổNguyên tắc cơ bản của máy ảnh siêu quang là sử dụng công nghệ hình ảnh quang phổ để chuyển đổi thông tin quang phổ của đối tượng mục tiêu thành thông tin hình ảnh.Bằng cách đo quang phổ phản xạ hoặc phát xạ của vật thể mục tiêu ở các bước sóng khác nhau, các đặc điểm quang phổ của đối tượng mục tiêu được thu được, và sau đó đối tượng mục tiêu được nhận ra và phân loại.Máy ảnh siêu phổ kết hợp công nghệ hình ảnh phổ với công nghệ hình ảnh để tạo ra hình ảnh siêu phổ, chứa không chỉ thông tin không gian của đối tượng mục tiêu, mà còn là thông tin quang phổ của nó, để thực hiện phân tích đa chiều của đối tượng mục tiêu.   Tính năng của máy ảnh siêu phổ1- Độ phân giải siêu phổ:Máy ảnh siêu phổ có thể thu thập dữ liệu quang phổ của đối tượng mục tiêu ở hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn bước sóng để đạt được xác định và phân tích chính xác đối tượng mục tiêu. 2. Độ phân giải không gian cao: công nghệ không chỉ có thể thu thập thông tin quang phổ, mà còn có thể thu thập chính xác thông tin không gian của đối tượng mục tiêu để đạt được vị trí chính xác cao. 3Độ nhạy cao: Máy ảnh siêu phổ cũng có thể thu được hình ảnh siêu phổ rõ ràng trong điều kiện ánh sáng thấp hơn, cải thiện khả năng nhận dạng đối tượng mục tiêu. 4. Phối hợp thông tin đa chiều: thông tin quang phổ được hợp nhất với thông tin không gian để tạo ra hình ảnh siêu quang phổ đa chiều,cung cấp thông tin phong phú để xử lý hình ảnh và phân tích sau đó. Áp dụng máy ảnh siêu phổ trong thử nghiệm không phá hủy chất lượng trái cây1. Khám phá thời hạnPhương pháp truyền thống thường đánh giá theo ngoại hình, màu sắc hoặc cảm giác, nhưng phương pháp này là chủ quan và dễ mắc lỗi.Máy ảnh siêu phổ có thể chụp các đặc điểm quang phổ của trái cây ở các bước sóng khác nhau, và các đặc điểm này có thể được sử dụng để đánh giá chính xác độ trưởng thành của trái cây. 2- Xác định dịch hại và bệnh tậtCôn trùng gây hại và bệnh tật là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng trái cây.Máy ảnh siêu phổ có thể chụp các thay đổi quang phổ do bệnh tật và sâu bệnh gây ra trên bề mặt hoặc bên trong trái cây để xác định chính xác bệnh tật và sâu bệnhĐiều này rất quan trọng đối với việc phát hiện sớm các loài sâu bệnh và bệnh tật và các biện pháp kịp thời để cải thiện năng suất và chất lượng trái cây. 3Đánh giá chất lượngNgoài sự chín và dịch hại, chất lượng trái cây cũng liên quan đến nhiều khía cạnh, chẳng hạn như độ ngọt, axit, hàm lượng độ ẩm v.v.Máy ảnh siêu phổ có thể thu thập thông tin quang phổ đa chiều của trái cây, và kết hợp với mô hình thuật toán tương ứng, các chỉ số chất lượng này có thể được đánh giá chính xác.công nghệ siêu phổ có thể được sử dụng để xác định các khiếm khuyết như tổn thương bề mặt của táo ngọt và ngày đỏ, cung cấp cơ sở khoa học cho việc phân loại và bán trái cây. Việc áp dụng máy ảnh siêu phổ trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng trái cây không phá hủy có triển vọng rộng lớn.công nghệ này dự kiến sẽ được áp dụng trong nhiều loại phát hiện trái cây hơnĐồng thời, kết hợp trí tuệ nhân tạo và công nghệ phân tích dữ liệu lớn có thể cải thiện hơn nữa độ chính xác và hiệu quả phát hiện,và nhận ra trí thông minh và tự động hóa phát hiện chất lượng trái cây.   Tuy nhiên, máy ảnh siêu phổ cũng phải đối mặt với một số thách thức trong việc phát hiện chất lượng trái cây.vì vậy nó là cần thiết để thiết lập một mô hình phát hiện cho các loại trái cây khác nhauĐồng thời, các yếu tố môi trường như ánh sáng và nhiệt độ cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả phát hiện và nên thực hiện các biện pháp tương ứng để sửa chữa chúng.   Tóm lại, như một công nghệ hình ảnh tiên tiến, camera siêu phổ đã cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn và triển vọng rộng lớn trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng trái cây không phá hủy.FigSpec® series imaging hyperspectral cameras có thể nhận ra việc thu thập hình ảnh phổ nhanh chóng, không chỉ để phân tích và phát hiện rau và trái cây, mà còn được sử dụng rộng rãi trong phân tích quang phổ, phân loại vật liệu, viễn thám nông nghiệp, phát hiện công nghiệp và các lĩnh vực khác.Với sự phát triển và cải tiến liên tục của công nghệ, người ta tin rằng máy ảnh siêu phổ sẽ đóng một vai trò quan trọng hơn trong sản xuất nông nghiệp trong tương lai,góp phần cải thiện chất lượng trái cây và thúc đẩy phát triển bền vững của nông nghiệp.

Trong sản xuất công nghiệp và cuộc sống hàng ngày, độ chính xác màu sắc ngày càng trở nên quan trọng hơn.độ chính xác màu sắc sẽ ảnh hưởng đến chất lượng và sự chấp nhận thị trường của sản phẩmĐể đảm bảo độ chính xác của màu sắc, nhiều ngành công nghiệp bắt đầu sử dụng máy đo độ khác biệt màu sắc để phát hiện sự khác biệt màu sắc.Bài này sẽ giải thích cách sử dụng máy đo màu sắc để phát hiện màu sơn có màu sắc khác nhau không.   一Nguyên tắc hoạt động của máy đo màu sắcMáy đo độ khác biệt màu sắc là một dụng cụ đánh giá sự khác biệt màu sắc bằng cách đo độ sáng màu sắc, độ bão hòa và màu sắc của bề mặt của một vật thể.Nó có thể chuyển đổi màu sắc của một đối tượng thành các giá trị số, và sau đó tính toán các giá trị này với các giá trị màu chuẩn để có được sự khác biệt màu sắc.   二、các bước sử dụng máy đo màu sắc khác nhau 1- Chuẩn bị mẫu Chọn một mẫu sơn đại diện và áp dụng đồng đều trên tấm card để đảm bảo bề mặt của mẫu mịn để tránh sự lệch của ánh sáng khi được phản xạ trên bề mặt.Sấy ở một nơi mát mẻ để tránh dính và gây ô nhiễm cho thiết bị và ảnh hưởng đến kết quả đo. 2. Giai đoạn đo lường Đặt đồng hồ đo độ khác biệt màu sắc trên bề mặt mẫu và điều chỉnh góc để nguồn ánh sáng chiếu thẳng trên mẫu.nhấn phím đo và đồng hồ màu sắc khác nhau sẽ tự động đo màu sắc của mẫu và sản xuất dữ liệuThông thường, đồng hồ đo độ khác biệt màu sẽ phát ra ba giá trị: L, a và b. L đại diện cho độ sáng màu, a đại diện cho giá trị màu đỏ-xanh và b đại diện cho giá trị màu vàng-xanh. 3Phân tích dữ liệu Sự khác biệt màu được tính bằng cách so sánh dữ liệu từ máy đo sự khác biệt màu với dữ liệu màu chuẩn.màu sắc càng gần với màu chuẩnCác công thức khác biệt màu thường được sử dụng bao gồm ΔEab, ΔE00, v.v. 4. Báo cáo kết quả Theo giá trị khác biệt màu tính toán, sự phù hợp của mẫu được đánh giá. Nếu giá trị khác biệt màu nằm trong phạm vi chấp nhận được,Nó chỉ ra rằng màu sơn đáp ứng các yêu cầu; Nếu giá trị chênh lệch màu vượt quá phạm vi chấp nhận được, công thức mẫu có thể được điều chỉnh theo dữ liệu của máy đo chênh lệch màu,và sau đó mẫu có thể được lấy để đáp ứng các yêu cầu(Phạm vi đánh giá có thể được thiết lập bởi hệ thống)   三Các biện pháp phòng ngừa1. Giữ thiết bị sạch sẽ: máy đo độ khác biệt màu sắc cần được làm sạch và bảo trì trước và sau khi sử dụng để kéo dài tuổi thọ của nó.2Hoạt động chính xác: Đọc kỹ hướng dẫn sử dụng trước khi sử dụng và đo theo các bước hoạt động.3Định chuẩn: Cần phải kiểm tra xem dụng cụ đã được hiệu chuẩn trước khi sử dụng để đảm bảo độ chính xác của kết quả đo.

Trong nghiên cứu này, một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm đã được áp dụng và FS23, một sản phẩm của Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., có thể được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.FigSpec® series imaging hyperspectral cameras sử dụng một transmission grating beam splitting module với hiệu quả nhiễu xạ cao và một camera bề mặt độ nhạy cao, kết hợp với công nghệ hình ảnh quét tích hợp và công nghệ camera phụ trợ,để giải quyết các máy ảnh siêu quang phổ truyền thống đòi hỏi cơ chế hình ảnh push-scan bên ngoài và tập trung phức tạp và các vấn đề khó khăn khácNó có thể được tích hợp trực tiếp với ống kính hình ảnh giao diện C tiêu chuẩn hoặc kính hiển vi để đạt được hình ảnh quang phổ nhanh chóng. Nông nghiệp chính xác là một cách quan trọng để đạt được mức tiêu thụ thấp, hiệu quả cao, chất lượng cao và an toàn trong nông nghiệp.năng suất ổn định và năng suất cao của gạo luôn là trọng tâm của sản xuất nông nghiệp của chúng tôi, và kiểm soát bệnh kịp thời và hiệu quả là một đảm bảo quan trọng để đạt được năng suất ổn định và năng suất cao.Nếu nguyên nhân và mức độ thiệt hại của cây trồng bị hư hại có thể được phát hiện ở giai đoạn đầu của bệnh lúa, kết hợp với ứng dụng biến thể trong nông nghiệp tinh tế, tỷ lệ bệnh nhiễm bệnh gạo có thể được giảm hiệu quả, phạm vi gây hại có thể được thu hẹp,và sản lượng gạo có thể được tăng hiệu quảỨng dụng biến chủ yếu đề cập đến việc chẩn đoán kịp thời nguyên nhân và mức độ thiệt hại của cây trồng bị ảnh hưởng theo thông tin về sâu bệnh và bệnh cây trồng,và ứng dụng các tác nhân hóa học theo điều trị bệnh thích hợp, điều kiện địa phương và nhu cầu, để giảm sử dụng các tác nhân hóa học và đạt được mục đích phòng ngừa và kiểm soát kịp thời. Trong nghiên cứu này, công nghệ hình ảnh siêu quang đã được sử dụng để nhận ra bệnh vỏ gạo. mô hình phân tích phân biệt PLS-DA được thiết lập sau khi xử lý trước các quang phổ ban đầu khác nhau,và đạt được kết quả tốtVới các phương pháp xử lý trước SG, SNV và MSC, độ chính xác của phân biệt mẫu dự đoán lần lượt là 82,8%, 92,1% và 89,1%.Mô hình PLS-DA được thiết lập bởi quang phổ xử lý trước SNV có độ chính xác cao nhất, trong khi mô hình PLS-DA được thiết lập bởi quang phổ xử lý trước SG có độ chính xác thấp nhất, nhưng độ chính xác là hơn 80%.Độ chính xác của bộ dự đoán của các mô hình phân biệt LDA và BPNN dựa trên việc chiết xuất thông tin đặc điểm MNF là 95.3% và 98.4%, tương ứng, tốt hơn so với mô hình PLS-DA dựa trên tất cả các băng tần.Mô hình BPNN dựa trên việc chiết xuất thông tin đặc điểm MNF đạt được hiệu ứng phân biệt tối ưu, và độ chính xác của bộ mô hình và bộ dự đoán là 99,1% và 98,4% tương ứng.,và thuật toán MNF có thể được sử dụng để chiết xuất thông tin đặc trưng để đại diện cho quang phổ ban đầu, và giảm đáng kể số lượng tính toán.Các thuật toán có triển vọng ứng dụng rộng trong quá trình nhận dạng nhanh và mô hình hóa bệnh gạo.

Mắt con người nhạy cảm với ánh sáng trong phạm vi nhìn thấy và phân biệt vật liệu dựa trên màu sắc. Tuy nhiên, con người không thể phân biệt giữa hai màu giống hệt nhau.chữ viết không mờNhiều tài liệu quan trọng được viết bằng bút trung lập màu đen, chẳng hạn như hợp đồng, biên lai, chứng chỉ, séc và các tài liệu khác, số trên các tài liệu này, thời gian, văn bản và vân vân.Dễ dàng được thêm vào hoặc giả mạo, việc xác định chữ viết tay bị giả mạo và sao chép chữ viết tay được che phủ là bằng chứng quan trọng trong các thủ tục tố tụng hình sự, do đó trong hầu hết các vụ án dân sự và hình sự,rất nhiều tài liệu nhận dạng đòi hỏi phải xác định chữ viết tay bằng bút đen trung tínhCó hai phương pháp chính để xác định chữ viết tay: phát hiện mất mát và phát hiện không phá hủy.đã được sử dụng rộng rãi trong việc xác định sản phẩm nông nghiệp trong những năm gần đâyTrong bài báo này, 18 loại bút đen trung tính được bán trên thị trường được lấy làm đối tượng để khám phá một phương pháp nhận dạng chữ viết tay hiệu quả hơn.cung cấp một cơ sở nghiên cứu cho cuộc điều tra hình sự viết tay và xác định.   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).     1- Vật liệu và thiết bị   Chuẩn bị vật liệu thí nghiệm và mẫu thí nghiệm   Các mẫu thử nghiệm là 18 thương hiệu bút đen trung tính phổ biến trên thị trường và 18 thương hiệu bút trung tính bị giả mạo và che nhau.Sau khi viết số "1" với 18 thương hiệu bút trung tính, số "40" được thay đổi bởi các nhãn hiệu bút trung tính khác 24 giờ sau đó, và 306 mẫu thử nghiệm giả mạo đã được thực hiện.(a) và (b) trong hình 1 là hình ảnh trước và sau khi bút 1 bị bút 2 làm sai.Như có thể thấy từ hình 1, sau khi bút số 1 bị giả mạo bởi bút số 2 cùng màu sắc, dấu vết giả mạo hoàn toàn vô hình với mắt thường.18 nhãn hiệu bút trung tính được sử dụng để viết số serial số tương ứng, được che phủ bởi các nhãn hiệu bút trung tính khác 24 giờ sau đó, và 306 mẫu thử nghiệm nắp đã được thực hiện.14 bút trước và sau khi được bao phủ bởiNhư có thể thấy từ hình 1, chữ viết bị che khuất hoàn toàn không thể nhận ra bằng mắt thường.     2Kết quả và thảo luận   Việc giả mạo chữ viết tay và che giấu các kết quả nhận dạng được tái tạo   Lấy bút số 1 và bút số 17, ví dụ, như được hiển thị trong hình 2, (a) là một bức ảnh kỹ thuật số, (b) là kết quả xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nền,(c) là kết quả của việc xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nềnNhư có thể thấy từ hình 2, kết quả xử lý rõ ràng hơn sau khi loại bỏ sự can thiệp của thông tin nền.Một số lượng lớn phân tích dữ liệu cho thấy rằng tổng hợp màu giả có hiệu quả nhận dạng tốt nhất về giả mạo chữ viết tayNhững người không nhìn thấy dữ liệu gốc có thể xác định thành công chữ viết tay bị giả mạo, nghĩa là nhóm các mẫu có thể được xác định. Sử dụng bút trung tính số 2 làm ví dụ để che mẫu bằng bút trung tính số 13, hình 3 (a) là ảnh kỹ thuật số của mẫu,b) là kết quả của việc xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nền tảng, (c) là kết quả xử lý phân tích thành phần chính mà không loại bỏ nền, và (d) là kết quả xử lý tổng hợp màu giả.Một số lượng lớn phân tích dữ liệu cho thấy rằng các thành phần chính phân tích xử lý với việc loại bỏ nền có tác dụng tốt nhất về nhận dạng chữ viết tay che lại.     3Kết luận (1) Trong dải 720-1000nm, độ phản xạ quang phổ của các nhãn hiệu bút trung tính khác nhau rất khác nhau, và nó là dải tốt nhất để nhận ra chữ viết tay.   (2) Hiệu ứng nhận dạng của bút nội địa và bút Nissan có thể đạt 100%, cung cấp một cơ sở lý thuyết cho việc làm giả hàng hóa.   (3) Nghiên cứu cho thấy rằng sau khi loại bỏ thông tin nền, hiệu ứng nhận dạng được cập nhật rõ ràng sau khi phân tích và xử lý lại.   (4) Trong bài báo này, chữ viết tay được nhận ra bằng cách giảm tiếng ồn, IsoData, thiết lập mặt nạ mắt, loại bỏ nền và phân tích PCA.Các dữ liệu mẫu khác nhau sẽ được nhận raTrong số 306 nhóm dữ liệu mẫu giả mạo của bút đen trung tính, 232 nhóm dữ liệu có thể được xác định, với tỷ lệ nhận dạng là 75,8%.175 nhóm dữ liệu có thể được tái tạo, và tỷ lệ công nhận đạt 57,3%.   (5) Kết quả nghiên cứu cho thấy công nghệ hình ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để xác định sự giả mạo và che giấu giữa các nhãn hiệu khác nhau của bút trung tính màu đen,cung cấp một cơ sở nghiên cứu cho cuộc điều tra hình sự và xác định chữ viết tay.

Trong ngành công nghiệp sữa, màu sắc của sữa là một chỉ số chất lượng quan trọng, phản ánh thành phần, độ tươi và chế biến sữa,và có ý nghĩa rất lớn cho việc đánh giá chất lượng và an toàn của sữaVí dụ, xử lý nhiệt quá mức hoặc oxy hóa có thể dẫn đến màu vàng của sữa, thường không mong muốn.Vì vậy, kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt của màu sữa là cần thiết để đảm bảo rằng nó tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định có liên quan, trong khi các phương pháp đánh giá màu sắc truyền thống có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố con người, ánh sáng xung quanh hoặc chủ quan của người quan sát, dẫn đến các sai lệch lớn trong đánh giá. the desktop spectrophotometer can accurately quantify the color difference by measuring the spectral distribution of the reflection or transmission of the sample and converting it into objective color parametersBài báo này giới thiệu một phương pháp đo lường sự khác biệt màu của sữa bằng cách sử dụng máy quang phổ máy tính để bàn.   Nguyên tắc hoạt động của máy đo quang phổ máy tính để bànMột máy đo quang phổ trên bàn là một dụng cụ đánh giá màu sắc của một vật bằng cách đo ánh sáng phản xạ hoặc truyền của màu sắc.Nó chia ánh sáng phản xạ bởi vật thể thành các bước sóng khác nhau của ánh sáng đơn sắc và đo cường độ ánh sáng ở mỗi bước sóngBằng cách đo màu của vật thể và màu mục tiêu, máy đo quang phổ máy tính để bàn có thể tính toán sự khác biệt màu sắc giữa hai, và sau đó đánh giá chất lượng sữa.   Phương pháp đo一、Chuẩn bị vật liệu(1) quang phổ màu máy tính bảng quang phổ CS-821N(2) Mẫu sữa tiêu chuẩn(3) Mẫu sữa được kiểm tra(4) Máy đo màuTrong số đó, máy đo quang phổ máy tính để bàn CS-821N là dụng cụ chính được sử dụng để đo màu sữa, và đĩa màu hình tròn là dụng cụ được sử dụng để giữ mẫu sữa.   二、Chuẩn bị mẫu(1) đổ sữa vào cupola (đảm bảo rằng sữa được đổ vào hơn 3/4 khối lượng cupola)   三、đo mẫu(1) Bật máy đo quang phổ máy tính để bàn CS-821N(2) Thiết lập tham số: Chọn chế độ đo phản xạ, nguồn ánh sáng D65, góc quan sát 10 °, vv(3) Thực hiện hiệu chuẩn màu đen và trắng trong chế độ đo phản xạ(4) Đứng CS-821N để cổng thử nghiệm được đo lên(5) Đặt đĩa màu đổ vào sữa tiêu chuẩn trên cổng thử nghiệm để đảm bảo rằng nó hoàn toàn bao phủ cổng thử nghiệm(6) Nhấn phím đo và chờ cho thiết bị để hoàn thành đo và hiển thị kết quả   (7) Ghi lại kết quả đo(8) Làm sạch máy so sánh và thiết bị để chuẩn bị cho phép đo tiếp theo   四、Phân tích kết quảThí nghiệm này có thể đánh giá sự khác biệt màu sắc của mẫu được kiểm tra bằng cách so sánh sự khác biệt màu sắc giữa mẫu được kiểm tra và mẫu tiêu chuẩn.Cách tiếp cận này có thể giúp các nhà sản xuất sữa đảm bảo chất lượng sản phẩm và cải thiện trải nghiệm của người tiêu dùng. Đồng thời, trong giai đoạn phát triển sản phẩm mới, điều chỉnh màu sắc và tối ưu hóa là một bước quan trọng.các nhà nghiên cứu có thể đo chính xác và điều chỉnh màu sắc của các sản phẩm mới để đáp ứng kỳ vọng của thị trường và người tiêu dùng.  

一、 Lời giới thiệuĐây là một công việc quan trọng để kiểm tra phân loại màu trắng quặng trong mỏ ngoài trời, có ảnh hưởng quyết định đến việc sử dụng hiệu quả và chế biến tinh tế tài nguyên khoáng sản.Các phương pháp phát hiện truyền thống chủ yếu dựa trên hoạt động bằng tay, không chỉ không hiệu quả mà còn dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố chủ quan.rất quan trọng để áp dụng công nghệ phát hiện tiên tiến để cải thiện độ chính xác và hiệu quả phát hiện phân loại màu trắng quặngBài báo này giới thiệu việc áp dụng camera siêu phổ màu sắc trong việc phát hiện phân loại màu trắng của quặng trong mỏ ngoài trời.   二、Lịch sửKhách hàng cần kiểm tra độ trắng của quặng mỏ trong một khu vực rộng lớn, nhưng hiệu quả phát hiện bằng máy đo độ trắng bằng tay hoặc cầm tay là thấp,và một phương pháp phát hiện hiệu quả hơn là cần thiết khẩn cấp. Một máy ảnh siêu phổ 400-1000nm đã được sử dụng để phát hiện phân loại này, và FS13, một sản phẩm của Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD., đã được sử dụng cho nghiên cứu liên quan.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).     三、 Kiểm tra trong phòng thí nghiệmĐộ phản xạ của canxi cacbonat với độ trắng khác nhau ở 400-1000nm được thu được sau khi bốn quặng được đặt trên nền tảng truyền và thử nghiệm với FS-13.     Từ hình 4 có thể thấy rằng màu trắng chính và màu trắng thứ cấp tương tự nhau.,và sự khác biệt thứ ba và thứ tư là rõ ràng. độ dốc trắng bốn giai đoạn là cao, độ dốc trắng ba giai đoạn là thấp,và sự khác biệt tổng thể với giai đoạn đầu tiên và giai đoạn hai là lớn, và nó dễ dàng phân biệt.   四、Phát hiện tại chỗThời gian quay: 15:00.00, ngày 07 tháng 11 năm 2023   Hình 5   Hình 5 cho thấy camera siêu phổ FS-23 được thiết lập tại chỗ và băng ghế để phát hiện.   Hình 6   Các kỹ thuật viên đã chọn một mảnh carbonate canxi với độ trắng cấp hai trong hình 6 và chụp ảnh nó cách đó khoảng 50m.đường cong dải được hiệu chỉnh để đảo ngược quặng trong hình.   Hình 7   Hình 7 cho thấy bản đồ chụp trường của hiệu chuẩn cac-xi cac-bonat thứ cấp ở 20m và bản đồ hiệu ứng đảo ngược.   Hình 8   Hình 8 cho thấy bản đồ chụp thực địa của hiệu chuẩn cac-xi carbonat chính ở 20m và bản đồ hiệu ứng đảo ngược.   Hình 9   Hình 9 cho thấy bản đồ chụp thực địa của hiệu chuẩn cac-xi carbonat chính ở 50m và bản đồ hiệu ứng đảo ngược.   Hình 10   Như được hiển thị trong hình 10, sau khi giá trị tham số (giá hạn tương đồng) được điều chỉnh từ 0,993 đến 0,99 ở 50m,tỷ lệ calcium carbonate nguyên chất trong các dải tương tự sau khi chọn lọc ngược tăng lên đáng kể.   Hình 11   Hình 12   Trong hình 11 và hình 12, một ngưỡng điều chỉnh với độ trắng của calcium carbonate thứ cấp được chọn cách 50m để có hiệu ứng đảo ngược.   五Kết luận 1Kiểm tra trong phòng thí nghiệmNền tảng máy ảnh siêu phổ 400-1000nm FS-13 + có thể được sử dụng để phát hiện phân loại màu trắng của canxi cacbonat, hoàn toàn khả thi về khả năng xác định.Đồng thời, thấy rằng sự khác biệt phản xạ giữa màu trắng chính và màu trắng thứ cấp rất nhỏ, và chỉ có hai sự khác biệt nhỏ được tìm thấy, như được hiển thị trong hình sau:     2Kiểm tra tại chỗMáy ảnh siêu phổ di động FS-23 có thể được sử dụng để chụp tình hình trường và đảo ngược vị trí cụ thể, chủ yếu đảo ngược calcium carbonate chính và thứ cấp.Khi ngưỡng mô hình được điều chỉnh, độ chính xác được cải thiện dần dần, do đó màu trắng chính và thứ cấp của khu vực này có thể được đảo ngược sang khu vực chung.và độ chính xác vẫn còn rất nhiều chỗ để cải thiện.   3. UAV phát hiện siêu quang phổNếu cần thiết để phát hiện mức độ màu trắng của canxi cacbonat trong một khu vực rộng lớn và hiệu quả trong tương lai, hệ thống đo siêu phổ dựa trên UAV có thể được sử dụng để phát hiện.Hệ thống đo siêu phổ dựa trên UAV có đặc điểm hiệu quả cao và tiêu thụ điện năng thấp, và có thể cung cấp khả năng thu thập hình ảnh quang phổ ổn định cao.     Việc áp dụng máy ảnh siêu quang phổ màu trong phân loại màu trắng của quặng trong hố mở đã đạt được một số thành công.Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu siêu phổ của quang phổ màu sắc, việc phát hiện chính xác màu trắng quặng được thực hiện, độ chính xác và hiệu quả phát hiện được cải thiện, và lỗi hoạt động bằng tay được giảm.với sự phát triển của công nghệ, camera siêu quang phổ màu sắc cũng sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong lĩnh vực phân loại màu trắng phát hiện quặng ngoài mỏ,và cung cấp hỗ trợ kỹ thuật mạnh mẽ hơn cho việc sử dụng hiệu quả tài nguyên khoáng sản và chế biến tinh tế.

一、 Lịch sử   Đối mặt với những thách thức như thiếu lương thực, tăng dân số và biến đổi khí hậu, việc tăng năng suất cây trồng là một nhu cầu cấp bách.Phân tích biểu mẫu cây trồng cung cấp thông tin có giá trị để cải thiện năng suất bằng cách hiểu sâu mối quan hệ giữa tăng trưởng cây trồng và môi trường.   二Các vấn đề với các phương pháp truyền thống:Nền tảng gắn trên xe truyền thống có một số vấn đề trong thử nghiệm mẫu và xác định tham số đặc điểm cây trồng, chẳng hạn như thời gian và nỗ lực, phạm vi không gian hạn chế, v.v.hạn chế sự phát triển của nghiên cứu khoa học cây trồng.   三、the application of UAV hyperspectral remote sensing in the field of agriculture │the application of UAV hyperspectral remote sensing in the field of agriculture │the application of UAV hyperspectral remote sensing in the field of agriculture │the application of UAV hyperspectral remote sensing in the field of agriculture │the application of UAV hyperspectral remote sensing in the field of agriculture Hệ thống đo lường siêu quang phổ không người lái của Công nghệ quang phổ màu (FS-60) cung cấp một giải pháp hiệu quả và chính xác cho hình mẫu cây trồng.   Dưới đây là các tính năng và ứng dụng chính của công nghệ: 1Hệ thống đo lường siêu quang phổ UAV (FS-60): FS-60 của công nghệ quang phổ màu là một nền tảng hình mẫu viễn cảm gần Trái đất có hiệu suất cao, có tính linh hoạt cao,chi phí thấp và phạm vi rộng, và trở thành một cách hiệu quả để có được thông tin biểu mẫu thực địa.   2Thành phần và đặc điểm của hệ thống: Dji M350RTK được sử dụng làm nền tảng bay. Thiết bị chụp ảnh quét phổ siêu tốc độ cao với tỷ lệ tín hiệu-gọi với tiếng ồn cao cung cấp hình ảnh quang phổ rất ổn định.   Tự phát triển thuật toán xử lý hình ảnh hiệu quả cao và năng lượng thấp, kéo dài thời gian bay của toàn bộ máy và giảm tiêu thụ điện của hệ thống. Phạm vi bước sóng hoạt động từ 400 đến 1000nm với độ phân giải quang phổ và không gian cao, độ nhạy cao và tỷ lệ tín hiệu-gọi với tiếng ồn cao.     3. Kịch bản ứng dụng Hệ thống có thể đo thông tin hình ảnh quang phổ của thực vật, nước, đất và các vật thể trên mặt đất khác trong thời gian thực, được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp chính xác,Đánh giá tăng trưởng cây trồng và năng suất, giám sát dịch hại rừng và giám sát phòng ngừa hỏa hoạn, giám sát bờ biển và môi trường biển, giám sát môi trường hồ và lưu vực nước và các lĩnh vực khác.   4Phân tích biểu mẫu cây trồng Chỉ số thực vật bình thường (NDVI) và chỉ số phản xạ lão hóa thực vật (PSRI) có thể được đánh giá bằng cách thu thập dữ liệu quang phổ của lúa mì trong các giai đoạn khác nhau.Các chỉ số này có thể được sử dụng để đánh giá nhu cầu nitơ của cây trồng, hướng dẫn áp dụng phân bón và xác định thời gian thu hoạch.   四、 Giá trị và ứng dụng Hệ thống đo siêu phổ UAV có giá trị cao và triển vọng ứng dụng rộng trong sản xuất nông nghiệp.Độ phân giải quang phổ cao của nó giúp phát hiện sớm các loài gây hại và bệnh tật và theo dõi sự phát triển của chúng trên cây trồng, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho việc bảo vệ và dự đoán tăng trưởng cây trồng. Thông qua việc sử dụng công nghệ quang phổ màu UAV hệ thống đo lường siêu quang phổ, các nhà nghiên cứu nông nghiệp có thể được toàn diện hơn, hiểu sâu hơn về điều kiện phát triển cây trồng,cung cấp các công cụ mạnh mẽ và hỗ trợ dữ liệu cho việc ra quyết định khoa học trong sản xuất nông nghiệp.