CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd 회사 소식

첨단 광학 영상 장치로서, 초광선 카메라는 최근 몇 년 동안 많은 분야에서 큰 응용 가능성을 보여주었습니다. 그것은 물체의 공간 정보를 얻을 수있을뿐만 아니라,하지만 동시에 풍부한 스펙트럼 정보를 얻을 수 있습니다과학 연구 및 실용적 응용을위한 독특하고 귀중한 데이터를 제공합니다. 하이퍼스펙트럼 카메라란 무엇인가요?하이퍼스펙트럼 카메라 (Hyper spectral camera) 는 목표 물체에서 복수 연속적이고 좁은 스펙트럼 대역에서 반사되거나 방출되는 빛에 대한 정보를 캡처 할 수있는 이미지 장치입니다.전통적인 카메라나 인간의 눈으로 인식할 수 있는 한정된 색상 범위와 달리, 초광선 카메라는 자외선에서 적외선까지 광범위한 스펙트럼 영역을 커버하며 풍부한 스펙트럼 정보를 포함하는 데이터 큐브를 생성 할 수 있습니다.이 데이터는 대상 물체의 공간 위치 정보를 기록하는 것뿐만 아니라 (두차원 이미지), 또한 각 픽셀의 스펙트럼 반응 특성을 다른 파장 (삼차원 스펙트럼 정보) 에 포함합니다.보다 포괄적이고 심층적인 대상 분석을 달성하기 위해. 하이퍼 스펙트럼 카메라 가 어떻게 작동 하는가하이퍼스펙트럼 카메라의 작업은 분광 기술을 기반으로 합니다. 즉, 스플리터 (splitter) 를 사용하여 부딪히는 빛을그리고 복잡한 광학 시스템과 검출기를 통해, 각각 각 파장의 목표 물체의 반사 또는 방출 강도를 측정합니다. 이 데이터는 후속 처리 및 분석을 위해 3D 데이터 큐브에 통합됩니다.하이퍼 스펙트럼 카메라 의 고 해상도 스펙트럼 특성 은 전통적인 카메라 가 감지 할 수 없는 미세 한 스펙트럼 차이 를 포착 할 수 있게 한다물체의 표면의 화학적 성분, 물리적 상태 및 환경 조건과 같은 정보를 보여줍니다.   하이퍼 스펙트럼 카메라의 응용 분야1.농업 및 산림: 하이퍼 스펙트럼 카메라는 특히 농업에서 널리 사용됩니다.작물의 성장 상태를 정확하게 평가할 수 있습니다., 영양소 수준, 질병 및 해충 상황 및 수확량 예측. 산림에서 초광선 카메라를 사용하여 숲 덮개의 변화를 모니터링하고 나무 종을 식별하고 숲 건강 상태를 평가 할 수 있습니다. 2.환경 감시 및 보호: 하이퍼 스펙트럼 카메라는 물의 석유 오염, 중금속 오염 및 공기 중의 유해 가스와 같은 다양한 환경 오염 물질을 식별하고 정량화 할 수 있습니다.또한 토양 파괴를 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다., 생태적 복원 및 자연 환경에 대한 기후 변화의 영향. 3.광물자원 탐사: 초광선 카메라는 표면 암석, 토양 및 식물에서 특정 광물 구성 요소를 감지하여 광물 자원을 탐색하는 데 중요한 단서를 제공합니다.초전광 사진의 스펙트럼 특징을 분석함으로써, 광물 매장지를 빠르게 찾아내고 그 크기와 품질을 평가할 수 있습니다. 4.군사 및 국방: 군사 분야에서 초광선 카메라는 목표물 식별, 위장 탐지 및 전투 현장 환경 모니터링에 사용될 수 있습니다.고해상도 스펙트럼 데이터는 군인들에게 적의 표적을 더 정확하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다., 전투 현장의 상황을 평가하고 그에 따른 전술 전략을 수립합니다. 5.문화유산 보호: 하이퍼 스펙트럼 카메라 또한 문화 유산 보호에 중요한 역할을 합니다.문화재의 생산과정과 역사적인 변화도 밝혀질 수 있습니다.문화재의 복원, 보호 및 전시에 대한 과학적 근거를 제공합니다. 특유의 영상 촬영 능력과 광범위한 응용 잠재력으로, 초전광 카메라는 현대 과학 연구 및 기술 응용 분야에서 밝은 별이 되고 있습니다.피그스펙®FS1X 시리즈 하이퍼 스펙트럼 카메라는 가시광선 (400-700nm) 을 포함합니다., 근 적외선 (400-1000nm) 및 단파 근 적외선 (900-1700nm) 세 스펙트럼 영역, 인쇄, 섬유 및 기타 산업 제품 표면 색조 검출에 널리 사용됩니다.부품 식별, 물질 식별, 기계 비전, 색상 검출, 농산물 품질 및 기타 분야.하이퍼스펙트럼 카메라는 더 많은 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다., 더 많은 지혜와 힘을 인류 사회의 지속 가능한 발전에 기여합니다.

농업 기술의 지속적인 발전으로 과일 품질 검출에 대한 요구도 증가하고 있습니다. 전통적인 과일 품질 검출 방법은 종종 샘플을 파괴해야합니다.시간이 많이 걸리고 작업이 많이 걸리는 것 뿐만 아니라하지만 또한 많은 폐기물을 초래할 수 있습니다.하이퍼 스펙트럼 카메라는 독특한 장점으로 과일 품질의 파괴적이지 않은 테스트 분야에서 큰 응용 잠재력을 보여주었습니다.. 하이퍼 스펙트럼 카메라의 기술 원리하이퍼스펙트럼 카메라의 기본 원리는 표적 물체의 스펙트럼 정보를 이미지 정보로 변환하기 위해 스펙트럼 이미지 기술을 사용하는 것입니다.서로 다른 파장의 대상 물체의 반사 또는 방출 스펙트럼을 측정함으로써, 대상 물체의 스펙트럼 특성을 얻으며 대상 물체를 인식하고 분류합니다.하이퍼스펙트럼 카메라는 하이퍼스펙트럼 이미지를 생성하기 위해 스펙트럼 이미지 기술과 이미지 기술을 결합합니다, 대상 물체의 공간 정보뿐만 아니라 대상 물체의 다차원 분석을 실현하기 위해 스펙트럼 정보도 포함합니다.   하이퍼스펙트럼 카메라의 특징1초광선 해상도:하이퍼 스펙트럼 카메라는 표적 물체의 스펙트럼 데이터를 수백 또는 수천 개의 파장에서 획득하여 표적 물체를 정밀하게 식별하고 분석할 수 있습니다.. 2높은 공간 해상도: 기술은 스펙트럼 정보를 얻을 수있을뿐만 아니라 높은 정밀 위치를 달성하기 위해 목표 물체의 공간 정보를 정확하게 얻을 수 있습니다. 3높은 민감성: 하이퍼 스펙트럼 카메라는 또한 낮은 조명 조건에서 명확한 하이퍼 스펙트럼 이미지를 얻을 수 있으며 목표물의 인식 능력을 향상시킵니다. 4다차원 정보 융합: 스펙트럼 정보는 공간 정보와 융합되어 다차원 초광선 이미지를 생성합니다.후속 이미지 처리 및 분석을 위한 풍부한 정보를 제공합니다.. 과일의 품질에 대한 파괴적이지 않은 검사에서 초전광 카메라의 적용1성기 검출과일 의 익기 는 과일 의 품질 과 맛 을 결정 하는 핵심적 인 요소 이다. 전통적 방법 은 종종 외모, 색 또는 촉각 에 따라 판단 되지만, 이 방법 은 주관적 이며 오류 에 시달린다.하이퍼 스펙트럼 카메라 는 다른 파장 에서 과일 의 스펙트럼 특성 을 촬영 할 수 있다이 특징을 통해 과일의 성숙도를 정확하게 판단할 수 있습니다. 2해충 및 질병을 식별해충과 질병은 과일 품질에 영향을 미치는 중요한 요소입니다.초전광 카메라 는 질병 과 해충 이 일으키는 스펙트럼 변화 를 과일 표면 이나 내부 에서 포착 하여 질병 과 해충 을 정확 하게 식별 할 수 있다이것은 해충과 질병을 조기에 발견하고 과일 수확과 품질을 향상시키기 위한 적절한 조치를 취하는 데 매우 중요합니다. 3품질 평가성숙과 해충 외에도 과일의 품질은 달콤함, 산성, 수분 함량 등과 같은 많은 측면을 포함합니다.하이퍼 스펙트럼 카메라로 과일의 다차원 스펙트럼 정보를 얻을 수 있습니다., 그리고 해당 알고리즘 모델과 결합하면 이러한 품질 인덱스를 정확하게 평가 할 수 있습니다. 예를 들어,초전광 기술은 달콤한 사과와 붉은 사마귀의 표면 손상과 같은 결함을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.과일을 분류하고 판매하는 과학적 근거를 제공합니다. 과일의 품질의 파괴적이지 않은 검사 분야에서 초전광 카메라의 적용은 넓은 전망을 가지고 있습니다. 기술의 지속적인 발전과 비용 감소와 함께,이 기술은 더 많은 종류의 과일 검출에 적용될 것으로 예상됩니다.동시에 인공 지능과 빅 데이터 분석 기술을 결합하면 탐지 정확성과 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.그리고 과일 품질 검출의 지능과 자동화를 실현.   그러나 초전광 카메라는 과일 품질 검출에 있어서도 몇 가지 어려움에 직면합니다. 예를 들어, 다른 과일의 스펙트럼 특성은 매우 다릅니다.따라서 다양한 과일에 대한 검출 모델을 설정해야합니다.동시에 빛 및 온도와 같은 환경 요인도 검출 결과에 영향을 줄 수 있으며 이에 따른 조치를 취해야합니다.   한마디로, 첨단 영상 기술로서, 초광선 카메라는 과일 품질의 파괴적이지 않은 테스트 분야에서 큰 응용 잠재력과 광범위한 전망을 보여주었습니다.FigSpec® 시리즈 이미지 하이퍼 스펙트럼 카메라는 스펙트럼 이미지를 빠르게 획득 할 수 있습니다., 채소와 과일의 분석 및 검출뿐만 아니라 스펙트럼 분석, 재료 분류, 농업 원격 감지, 산업 검출 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.기술의 지속적인 발전과 개선으로, 초광선 카메라가 미래 농업 생산에서 더 중요한 역할을 할 것으로 생각됩니다.과일의 품질을 향상시키고 농업의 지속가능한 발전을 촉진하는 데 기여.

산업 생산과 일상 생활에서 색상의 정확성은 점점 더 중요해지고 있습니다. 자동차 제조, 화장품 생산, 또는 가정 장식 등에 관계없이색상의 정확성은 제품의 품질과 시장의 수용에 영향을 줄 것입니다.색의 정확성을 보장하기 위해 많은 산업은 색의 차이를 감지하기 위해 색 차이 미터를 사용하기 시작했습니다.이 기사 는 색 차이 측정기 를 사용하여 페인트 색 이 색 차이 를 가지고 있는지 여부를 감지 하는 방법 을 설명 할 것 이다.   一색차량 측정기의 작동 원리색차량계는 물체의 표면의 색채 밝기, 포화성, 색조를 측정함으로써 색채차이를 평가하는 기구입니다.물체의 색을 수치 값으로 변환할 수 있습니다., 그 다음 색상의 차이를 얻기 위해 표준 색상 값으로 값을 계산합니다. 색상의 차이 미터는 일반적으로 광원, 수신기 및 프로세서로 구성됩니다.   二、색차 측정기를 사용하는 단계 1샘플 준비 대표적인 페인트 샘플을 선택하여 표본의 표면이 표면에 반사될 때 빛의 오차를 피하기 위해 매끄럽지도록 카드보드에 균등하게 적용합니다.기계를 붙어서 오염시키고 측정 결과에 영향을 미치지 않도록 시원한 곳에서 건조합니다.. 2측정 단계 색 차이 미터를 표본 표면에 배치하고 각도를 조정하여 빛의 소스가 표본에 수직으로 빛납니다.측정 키를 누르면 색 차이 미터는 자동으로 샘플의 색을 측정하고 데이터를 생성합니다일반적으로, 색 차이 미터는 세 가지 값을 출력합니다: L, a, b. L는 색의 밝기를 나타냅니다. a는 적색-녹색 값을 나타냅니다. b는 노란색-나 파란색 값을 나타냅니다. 3데이터 분석 색의 차이는 색의 차이는 표준 색의 데이터와 비교하여 계산됩니다. 일반적으로 색의 차이는 작을수록색이 표준 색에 가까워질수록일반적으로 사용되는 색상 차이 공식에는 ΔEab, ΔE00 등이 있습니다. 4결과 보고 계산된 색차값에 따라 샘플의 적합성을 평가합니다. 색차값이 허용 범위 내에 있는 경우페인트 색이 요구 사항을 충족한다는 것을 나타냅니다.; 색차량 값이 허용 범위를 초과하는 경우, 색차량 측정기의 데이터에 따라 샘플 공식을 조정할 수 있습니다.그 다음 샘플을 채취하여 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.(평가 범위는 시스템 자체에 의해 설정 될 수 있습니다.)   三주의 사항1기계를 깨끗하게 유지하십시오: 색차량 측정기는 사용 전에 및 사용 후 청소하고 유지해야 서비스 수명을 연장합니다.2. 올바른 작동: 사용 전에 사용 설명서를 주의 깊게 읽고 작동 단계에 따라 측정합니다.3캘리브레이션: 측정 결과의 정확성을 보장하기 위해 도구가 사용 전에 캘리브레이션되었는지 확인해야합니다.

이 연구에서 400-1000nm 초광선 카메라가 적용되었으며, Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD의 제품인 FS23는 관련 연구를 위해 사용될 수 있습니다.FigSpec® 시리즈 이미지 하이퍼 스펙트럼 카메라는 높은 분사 효율과 높은 민감성 표면 배열 카메라를 가진 전송 격자 빔 분열 모듈을 사용합니다., 내장 스캔 영상 및 보조 카메라 기술과 결합,전통적인 하이퍼 스펙트럼 카메라를 해결하려면 외부 푸시 스캔 영상 메커니즘과 복잡한 중점 및 다른 어려운 문제가 필요합니다.그것은 스펙트럼 이미지를 빠르게 획득하기 위해 표준 C 인터페이스 이미지 렌즈 또는 현미경과 직접 통합 될 수 있습니다. 정밀농업은 농업에서 낮은 소비, 높은 효율성, 높은 품질과 안전을 달성하는 중요한 방법입니다.쌀의 안정적인 수확과 높은 수확은 항상 우리 농업 생산의 초점이었습니다., 그리고 신속하고 효과적인 질병 통제는 안정적인 수확과 높은 수확을 달성하는 중요한 보증입니다. 쌀 잎 병은 쌀의 세 가지 주요 질병 중 하나입니다.쌀병의 초기 단계에서 손상된 작물의 원인과 손상의 정도가 발견될 수 있다면미세한 농업에서 가변적인 응용과 결합하면 쌀병 감염의 질병률을 효과적으로 줄일 수 있으며 피해 범위를 좁힐 수 있습니다.그리고 쌀 수확량은 효과적으로 증가할 수 있습니다.변수 적용은 주로 작물 해충 및 질병에 대한 정보에 따라 영향을받는 작물의 원인 및 손상 정도에 대한 적절한 진단을 의미합니다.그리고 적절한 질병 치료에 따라 화학 물질의 적용, 지역 조건과 수요에 따라 화학 물질의 사용을 줄이고 신속한 예방과 통제의 목적을 달성 할 수 있습니다. 이 연구에서, 초전광 영상 기술은 쌀 껍질 병을 인식하는 데 사용되었습니다.그리고 좋은 결과를 얻었습니다.SG, SNV 및 MSC 전처리 방법의 경우 예측 샘플 차별의 정확도는 각각 82.8%, 92.1% 및 89.1%였습니다.SNV 전처리 스펙트럼에 의해 설정 된 PLS-DA 모델은 가장 높은 정확도를 가지고 있습니다., SG 전처리 스펙트럼에 의해 설정 된 PLS-DA 모델은 가장 낮은 정확도를 가지고 있지만 정확도는 80% 이상이었습니다. 따라서이 세 가지 방법은 실행 가능합니다.MNF 특징 정보 추출에 기반한 LDA와 BPNN 차별 모델의 예측 세트의 정확도는 95입니다.각각 0.3% 및 98.4%로 모든 대역에 기반한 PLS-DA 모델보다 낫습니다. 세 가지 모델을 포괄적으로 비교한 후,MNF 특징 정보 추출에 기반한 BPNN 모델은 최적의 차별 효과를 달성합니다., 모델링 세트 및 예측 세트의 정확도는 각각 99.1% 및 98.4%입니다. 실험 결과는 하이퍼 스펙트럼 이미징 기술을 사용하여 쌀 곡물 썩을 것을 식별 할 수 있음을 보여줍니다.,그리고 MNF 알고리즘은 원래 스펙트럼을 표현하기 위해 특징 정보를 추출하는 데 사용될 수 있으며 계산 금액을 크게 줄일 수 있습니다.알고리즘은 쌀병의 신속한 인식과 모델링 과정에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다..

인간 눈 은 가시 범위 의 빛 에 민감 하고 색상 에 근거 하여 물질 을 구별 한다. 그러나 인간 은 동일 한 두 가지 색상 을 구별 할 수 없다. 검정 중성 잉크 안정성,글쓰기는 사라지지 않습니다.많은 중요한 문서들은 계약서, 영수증, 인증서, 수표 및 기타 문서, 이 문서의 번호, 시간, 텍스트 등과 같이 검은색 중립 펜으로 작성됩니다.쉽게 추가하거나 조작할 수 있습니다., 변조 된 손씨를 확인하고 덮인 손씨를 복제하는 것은 형사 소송에서 중요한 증거입니다. 따라서 대부분의 민사 및 형사 사건에서,많은 문서 식별은 검정 중성 펜의 손글씨의 식별을 필요로 합니다.손글씨를 식별하는 데에는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 손실 검출 및 파괴적이지 않은 검출.최근 몇 년 동안 농산물의 식별에 널리 사용되었습니다.이 논문에서는 시장에서 판매되는 18가지 종류의 검은색 중립 펜을 활용하여 보다 효율적인 손글씨 인식 방법을 탐구하고자 합니다.수필 범죄 조사와 식별에 대한 연구 기반을 제공.   이 논문에서는 400-1000nm 하이퍼 스펙트럼 카메라가 사용된다. Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD의 제품인 FS13는 관련 연구에 사용될 수 있다. 스펙트럼 범위는 400-1000nm이며,파장의 해상도는 2보다 낫습니다..5nm, 최대 1200개의 스펙트럼 채널까지 도달할 수 있습니다. 획득 속도는 전체 스펙트럼에서 128FPS까지 도달할 수 있습니다.그리고 대역 선택 후 최대 3300Hz (다중 지역 대역 선택 지원).     1재료와 장비   실험물질 및 실험 샘플의 준비   실험 표본은 시장에서 인기가 있는 18개의 검은색 중성 펜과 18개의 중성 펜의 브랜드가 서로 훼손되고 덮여 있었다.중립 펜의 18 브랜드와 함께 숫자 "1"를 작성 한 후24시간 후, "40"라는 숫자가 다른 브랜드의 중립 펜에 의해 변경되었고, 306개의 샘플을 조작 실험으로 만들었습니다.(a) 및 (b) 는 그림 1에서 펜 1이 펜 2에 의해 조작 된 전과 후의 사진입니다.그림 1에서 볼 수 있듯이, 같은 색의 2번 펜에 의해 1번 펜이 조작된 후, 조작의 흔적은 맨눈으로 완전히 보이지 않습니다.18가지의 중립 펜을 사용하여 각각 숫자의 일련 번호를 작성했습니다.24시간 후 다른 브랜드의 중성 펜으로 덮여 306개의 마스킹 실험 표본이 만들어졌습니다.14 펜은 No.그림 1에서 볼 수 있듯이, 가려진 글은 맨눈으로 완전히 인식되지 않습니다.     2결과와 논의   수필 조작 및 복제 된 식별 결과의 위장   예를 들어, 그림 2에서 보이는 펜 1번과 펜 17번을 예로 들자면 (a) 디지털 사진이고 (b) 배경 제거 없이 주요 구성 요소 분석 처리 결과입니다.(c) 배경 제거 없이 주요 구성 요소 분석 처리 결과입니다도 2에서 볼 수 있듯이, 배경 정보의 간섭이 제거 된 후 처리 결과는 더 명확합니다.많은 양의 데이터 분석은 거짓 색상 합성이 손글씨 조작에 가장 좋은 인식 효과를 나타냅니다.원본 데이터를 보지 못한 사람들은 조작 된 손씨를 성공적으로 식별 할 수 있습니다. 즉 샘플 그룹을 식별 할 수 있습니다. 예를 들어 2번 중성 펜을 13번 중성 펜으로 표본을 덮기 위해 사용하면, 그림 3 (a) 은 표본의 디지털 사진입니다.(b) 배경 제거 없이 주요 구성 요소 분석 처리 결과입니다, (c) 는 배경 제거 없이 주요 구성 요소 분석 처리 결과이며, (d) 는 거짓 색 합성 처리 결과입니다.데이터 분석의 큰 양은 배경 제거와 함께 주요 구성 요소 분석 처리 손글씨 매스킹 재발 인식에 가장 좋은 효과를 나타냅니다.     3결론 (1) 720-1000nm 대역에서, 다른 브랜드의 중성 펜의 스펙트럼 반사성은 매우 다릅니다. 그리고 그것은 손글씨를 인식하는 가장 좋은 대역입니다.   (2) 국내 펜과 닛산 펜의 인식 효과는 100%에 달할 수 있으며 이는 상품 위조에 대한 이론적 근거를 제공합니다.   (3) 연구 결과, 배경 정보를 제거 한 후, 분석 및 재처리 후 식별 효과는 명확하게 업데이트됩니다.   (4) 이 논문에서는 소음 감축, IsoData, 눈 마스크 설치, 배경 제거 및 PCA 분석에 의해 손씨를 인식합니다.다른 샘플 데이터가 인식됩니다.검은색 중립 펜의 조작된 샘플 데이터의 306 그룹 중 232 그룹의 데이터를 식별 할 수 있었고, 인식 비율은 75.8%였습니다.175개의 데이터 그룹을 복제할 수 있었습니다., 그리고 인정율은 57.3%에 달했습니다.   (5) 연구 결과는 초광선 영상 기술을 사용하여 다른 브랜드의 검은 중성 펜 사이의 조작 및 은폐를 식별 할 수 있음을 보여줍니다.형사 수사를 위한 연구 기반을 제공하며 손씨를 식별합니다..

우유 산업에서 우유의 색상은 우유의 구성, 신선도 및 가공을 반영하는 중요한 품질 지표입니다.그리고 우유의 품질과 안전성을 평가하는 데 큰 의미가 있습니다.예를 들어 과도한 열 처리 또는 산화로 인해 일반적으로 바람직하지 않은 노란 우유 색이 나타날 수 있습니다.따라서 우유 색상의 엄격한 품질 통제가 관련 표준과 규정을 준수하는지 확인해야합니다.전통적인 색상 평가 방법은 인간 요인, 주변 빛 또는 관찰자의 주관성에 영향을받을 수 있지만 평가에서 큰 오차로 이어집니다. 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 parameters이 논문은 데스크톱 분광 광경을 사용하여 우유의 색 차이를 측정하는 방법을 소개합니다.   데스크톱 스펙트럼 광대의 작동 원리데스크톱 스펙트럼 포토미터 (desktop spectrophotometer) 는 색의 반사되거나 전달되는 빛을 측정함으로써 물체의 색상을 평가하는 기기이다.물체에서 반사되는 빛을 모노크로마틱 빛의 다른 파장에 분해하고 각 파장의 빛의 강도를 측정합니다.물체의 색과 대상 색을 측정함으로써, 데스크톱 스펙트럼 광선은 둘 사이의 색 차이를 계산하고 우유의 품질을 판단 할 수 있습니다.   측정 절차一、재료 준비(1) 색 스펙트럼 데스크톱 스펙트럼 광대표 CS-821N(2) 표준 우유 샘플(3) 검사해야 하는 우유 샘플(4) 컬러메트릭 선그 중에서도, 데스크톱 스펙트럼 광대표 CS-821N는 우유의 색을 측정하는 데 사용되는 주요 도구이며, 원형 색상 측정 접시는 우유 샘플을 보관하는 데 사용되는 도구입니다.   二、샘플 준비(1) 우유 를 돔에 쏟아 부으십시오. (유 가 돔 의 3분의 4 이상 에 쏟아져 있는지 확인 하십시오.)   三、표본 측정(1) 데스크톱 스펙트럼 광대 측정기 CS-821N를 켜십시오.(2) 설정 매개 변수: 반사 측정 모드, D65 광원, 10° 관찰자 각 등을 선택(3) 반사 측정 모드에서 흑백 캘리브레이션을 수행(4) CS-821N을 높이 올려 시험 포트를 높이 측정하도록(5) 표준 우유에 뿌린 색소 측정 접시를 테스트 포트에 배치하여 테스트 포트를 완전히 덮는 것을 보장합니다.(6) 측정 키를 누르면 측정이 완료되고 결과가 표시되는 것을 기다립니다.   (7) 측정 결과를 기록(8) 다음 측정에 대비하기 위해 비교 장치와 기기를 청소합니다.   四、결과 분석이 실험은 테스트 대상 표본과 표준 표본 사이의 색상의 차이를 비교하여 테스트 대상 표본의 색상의 차이를 평가할 수 있습니다.이 접근법은 우유 생산자가 제품의 품질을 보장하고 소비자의 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.. 동시에, 새로운 제품 개발 단계에서 색상 조정과 최적화는 핵심 단계입니다. 벤치 톱 스펙트럼 사진계를 사용하여,연구자들은 시장과 소비자의 기대를 충족시키기 위해 새로운 제품의 색상을 정확하게 측정하고 조정할 수 있습니다..  

一、 소개광물 자원의 효율적 이용과 정교한 가공에 결정적인 영향을 미치는 광산 광산에서 광석 흰색 분류를 테스트하는 것은 중요한 작업입니다.전통적인 탐지 방법은 주로 수동 조작에 의존합니다., 이는 비효율적일 뿐만 아니라 주관적 요인에 민감합니다.광석의 흰색 분류 검출의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 첨단 검출 기술을 채택하는 것이 매우 중요합니다.이 논문은 광산에서 광석의 흰색 분류를 탐지하는 색 스펙트럼 하이퍼 스펙트럼 카메라의 응용을 소개합니다.   二、 배경고객은 광산 광석의 백도를 넓은 지역에서 테스트해야하지만 수동 또는 휴대용 백도 측정기의 검출 효율은 낮습니다.보다 효율적인 검출 방법이 절실히 필요합니다.. 이 분류 검출을 위해 400-1000nm 하이퍼 스펙트럼 카메라가 사용되었으며, 컬러 스펙트럼 테크놀로지 (제지안) 코., LTD의 제품인 FS13는 관련 연구를 위해 사용되었습니다.스펙트럼 범위는 400-1000nm입니다., 파장 해상도는 2.5nm보다 좋으며 최대 1200개의 스펙트럼 채널을 얻을 수 있습니다.그리고 대역 선택 후 최대 3300Hz (다중 지역 대역 선택 지원).     三실험실 검사400-1000nm에서 다른 흰색의 칼슘 탄산의 반사성은 4 개의 광석이 전송 플랫폼에 배치되어 FS-13로 테스트 된 후 얻었습니다.     그림 4에서 볼 수 있듯이, 1차 백색과 2차 백색은 비슷하다. 전체 파형에 따라, 1차와 2차 백색은 하나의 범주로 분류될 수 있다.,세 번째와 네 번째의 구별은 명백합니다. 네 단계의 백색 기울기가 높고, 세 단계의 백색 기울기가 낮습니다.그리고 1단계와 2단계 사이의 전체적인 차이는 크죠., 그리고 구별하기 쉽습니다.   四현장 검출촬영시간: 15분002023년 11월 7일   그림 5   그림 5은 현장에서 설치된 초광선 카메라 FS-23와 탐지 벤치를 보여줍니다.   그림 6   기술자들은 도 6의 2등급 하얀색의 칼슘 탄산 조각을 선택하고 50m 정도 떨어진 곳에서 사진을 찍었습니다.밴드 곡선은 그림의 광석을 뒤집기 위해 캘리브레이트되었습니다.   그림 7   그림 7은 20m에서 2차 칼슘 탄산 정렬의 현장 촬영 지도와 역효과 지도를 보여줍니다.   그림 8   그림 8은 20m에서 1차 칼슘 탄산 캘리브레이션의 현장 촬영 지도와 역효과 지도를 보여줍니다.   그림 9   그림 9은 50m에서 1차 칼슘 탄산 정렬의 현장 촬영 지도와 역효과 지도를 보여줍니다.   그림 10   그림 10에서 보이는 바와 같이, 50m에서 파라미터 값 (동성과 임계 값) 을 0.993에서 0.99로 조정한 후,반선 선택 후 유사한 대역에서 원소 칼슘 탄산의 비율이 크게 증가합니다..   그림 11   그림 12   도 11 및 도 12에서, 반전 효과를 위해 50m 떨어진 곳에 2차 칼슘 탄산의 흰색과 조정 문턱이 선택됩니다.   五결론 1실험실 검사400-1000nm 하이퍼 스펙트럼 카메라 FS-13+ 플랫폼은 칼슘 탄산의 흰색 분류를 감지하는 데 사용될 수 있으며, 이는 식별 타당성 측면에서 완전히 실현 가능합니다.동시에, 1차 백색과 2차 백색 사이의 반사성 차이는 매우 작으며 다음 그림에서 보이는 것처럼 두 가지 작은 차이만 발견됩니다.     2현장 검사휴대용 하이퍼 스펙트럼 카메라 FS-23는 필드 상황을 촬영하고 특정 위치를 뒤집기 위해 사용될 수 있으며, 주로 1차 및 2차 칼슘 탄산을 뒤집습니다.모델 임계값이 조정될 때, 정확도는 점차적으로 향상되므로이 영역의 1차 및 2차 흰색은 일반적인 영역으로 역전 될 수 있습니다. 단점은 단일 모델만 사용된다는 것입니다.그리고 정확도는 여전히 개선할 여지가 있습니다..   3UAV 하이퍼 스펙트럼 감지만약 미래의 대규모 지역에서 칼슘 탄산의 백색 수준을 효율적으로 검출해야 한다면, UAV 기반의 초광선 측정 시스템을 사용해서 검출할 수 있다.UAV 기반 하이퍼 스펙트럼 측정 시스템은 높은 효율과 낮은 전력 소비의 특징을 가지고 있습니다., 그리고 높은 안정성 스펙트럼 이미지 획득을 제공할 수 있습니다.     열광 광장에서 광석의 흰색 분류에 색 스펙트럼 초광선 카메라의 적용은 어느 정도 성공을 거두었습니다.색 스펙트럼의 초광선 데이터를 수집하고 분석함으로써, 광석의 흰색의 정확한 검출이 실현되고, 검출의 정확성과 효율성이 향상되고, 수동 조작의 오류가 감소합니다.기술의 발전에 따라, 색 스펙트럼 하이퍼 스펙트럼 카메라는 또한 광산 광석의 흰색 분류 검출 분야에서 더 큰 역할을 할 것입니다.그리고 광물 자원의 효율적인 사용과 정밀 처리에 대한 더 강력한 기술 지원을 제공.

一、 배경   식량 부족, 인구 증가 및 기후 변화와 같은 과제를 직면함에 따라 작물 수확량을 늘리는 것이 시급한 필요성입니다.작물 형상 분석은 작물 성장과 환경 사이의 관계를 깊이 이해함으로써 수확량을 향상시키기 위해 귀중한 정보를 제공합니다..   二전통적인 방법의 문제점:전통적인 차량에 장착된 플랫폼은 샘플 테스트 및 작물 특성 매개 변수 결정에서 시간과 노력, 제한된 공간 커버리지 등과 같은 몇 가지 문제가 있습니다.농식물 과학 연구의 발전을 제한하는.   三농업 분야에서 UAV 하이퍼 스펙트럼 원격 감지의 적용 컬러 스펙트럼 테크놀로지의 무인 하이퍼스펙트럼 측정 시스템 (FS-60) 은 작물 페노타이핑에 효율적이고 정확한 솔루션을 제공합니다.   이 기술의 주요 특징과 응용 분야는 다음과 같습니다. 1UAV 하이퍼 스펙트럼 측정 시스템 (FS-60): 색 스펙트럼 기술의 FS-60는 높은 처리량 가까운 지구 원격 감지 페노 타입 플랫폼입니다.저렴한 비용과 넓은 공간 커버리지, 현장 페노 타입 정보를 얻는 효과적인 방법이 됩니다.   2시스템 구성 및 특성: Dji M350RTK가 비행용 플랫폼으로 채택됩니다. 초고속 스펙트럼 스캔 영상 장치는 높은 신호-소음 비율로 매우 안정적인 스펙트럼 이미지 획득을 제공합니다.   자체 개발한 고효율 저전력 이미지 처리 알고리즘으로 전체 기계의 비행 시간을 연장하고 시스템의 전력 소비를 줄입니다. 400~1000nm의 작동 파장 범위에서 높은 스펙트럼 및 공간 해상도, 높은 감수성 및 높은 신호/소음 비율을 갖는다.     3적용 시나리오 이 시스템은 식물, 물체, 토양 및 다른 지상 물체의 스펙트럼 이미지 정보를 실시간으로 측정할 수 있으며, 이는 정밀 농업에서 널리 사용됩니다.작물 성장 및 수확 평가, 산림 해충 모니터링 및 화재 예방 모니터링, 해안선 및 해양 환경 모니터링, 호수 및 유역 환경 모니터링 및 기타 분야.   4농작물 피노 타입 분석 정상화 된 식물 지수 (NDVI) 와 식물 노화 반사 지수 (PSRI) 는 다른 기간에 밀의 스펙트럼 데이터를 수집함으로써 평가 할 수 있습니다.이 지표는 작물 질소 요구 사항을 판단하는 데 사용될 수 있습니다., 비료 적용을 안내하고 수확 시간을 결정합니다.   四가치와 응용 가능성: UAV 하이퍼 스펙트럼 측정 시스템은 농업 생산에서 높은 가치와 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다.그 높은 분광 해상도는 해충과 질병을 조기에 발견하고 작물에서의 진화를 모니터링하는 데 도움이됩니다., 작물 성장의 보호 및 예측에 강력한 지원을 제공합니다. 컬러 스펙트럼 기술을 이용한 UAV 하이퍼스펙트럼 측정 시스템을 통해 농업 연구자들은 작물 성장 조건에 대해 보다 포괄적이고 깊이 있게 이해할 수 있습니다.농업 생산에서 과학적인 의사결정을 위한 강력한 도구와 데이터 지원.

一、입문헤즈 미터는 산업 생산 및 실험실 연구에서 투명 또는 반투명한 재료의 헤즈와 전파도를 측정하는 데 널리 사용되는 도구입니다.GB/T 2410-2008 표준은 설계에 대한 세부 사양을 제공합니다.이 문서에서는 이 표준을 충족하는 세 가지 다른 모형의 안개 미터를 소개합니다.   二안개 측정기 모델 도입   1색 안개 측정기 CS-700   파장 범위: 400~700nm ASTM 및 ISO의 이중 표준을 충족합니다. 조명 소스: 알로겐 텅프렌 램프 산업의 포괄적인 측정 기능을 가지고 있습니다: 안개, 스펙트럼 전파, 총 전파, 전송 크로마 실험실 값, 노란색, 하얀색, 가드너,플래티넘 코발트 색상 및 다른 수십 가지 색상 매개 변수 A, C, D65 종류의 측정 광원 선택, 색상 측정에 대한 24 종류의 측정 광원을 제공더 정확한 전송성 테스트 결과를 제공하여 전송성의 보상 측정을 달성 할 수 있습니다. 강력한 안개, 색상, 전파 측정 및 분석 소프트웨어를 제공하여 컴퓨터에서 작동하고 테스트 보고서를 인쇄 할 수 있습니다.7인치 안드로이드 운영 체제, 터치 화면 터치, 더 편리한 운영, 더 부드러운 경험을 달성하기 위해 표본 상자를 열면 표본 크기의 한계를 풀 수 있습니다. 다른 표본에 따라 수평 또는 수직 측정이 가능합니다. 잎과 액체 샘플의 다양한 형태의 측정 요구를 충족하기 위해 많은 장착 액세서리를 제공   2안개 측정기 TH-100 수직 광 경로 설계, 샘플을 직접 배치 측정을 용이하게 할 수 있습니다, 추가 장착 장치가 없습니다 ASTM 및 ISO 이중 표준의 안개 유통 측정 조명 소스: LED 램프 모든 크기의 샘플을 측정하는 데 사용할 수 있는 열린 측정 영역이 있습니다. 측정 결과가 외부 환경 빛에 의해 방해받지 않도록 하기 위한 고유 신호 처리 기술 가열할 필요 없어, 테스트 시간은 1.5초밖에 안 돼   3- 핸드 안개 측정기 DH-12 작은 크기, 휴대용 조명 소스: LED 램프 리?? 배터리 가동, 모바일 측정 다양한 칼리버 전환을 지원, 자기 교체 더 편리합니다 데이터 클라우드 스토리지를 달성하기 위해 휴대 전화 작은 프로그램의 연결을 지원 컴퓨터 QC 소프트웨어의 연결을 지원, 전문 데이터 보고서를 수출   三결론모든 세 개의 안개 측정기는 GB / T 2410-2008에 따라 적용되며 탐지 범위, 조작 용이성 및 사용자 정의 옵션의 측면에서 독특한 장점을 제공합니다. 적절한 안개 타이밍을 선택할 때,사용자들은 측정의 정확성과 안정성을 보장하기 위해 특정 필요와 응용 시나리오에 따라 이러한 특성을 고려할 수 있습니다..컬러 스펙트럼 안개 미터 제품에 대해 더 알고 싶다면 컬러 스펙트럼 테크놀로지의 공식 웹 사이트를 방문하십시오.

패키지 인쇄에서 컬러 관리는 패키지 인쇄에서 매우 중요합니다. 그것은 브랜드 이미지를 유지, 소비자를 유치, 품질을 제어, 색상의 정확성을 보장, 생산 효율성을 향상,그리고 공급망의 모든 측면을 조정컬러 매니지먼트 작업은 컬러 디퍼런스 미터의 사용 없이 이루어지지 않아야 합니다.   1색 측정 및 분석: DS-220 색 차이 미터는 포장 인쇄물의 색을 정확하게 측정하고 색의 수치적 표현을 제공합니다.그것은 Lab*값을 분석할 수 있습니다, RGB 값, 또는 색상의 다른 매개 변수에서 색의 정확한 특성을 결정하는 데 도움이 됩니다.   2. 색상 비교 및 일치: 측정 된 색상을 표준 색상과 비교함으로써 DS-220 색상 차이 미터는 인쇄물이 의도 된 색상과 얼마나 잘 일치하는지 평가 할 수 있습니다.색상 차이 값을 제공 할 수 있습니다 (델타 E), 색상의 차이를 표시하여 품질 표준이 충족되었는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.   3품질 관리: 패키지 인쇄 과정에서 DS-200 색 차이 미터는 실시간으로 색의 일관성을 모니터링 할 수 있습니다.그것은 다른 팩에서 생산 된 인쇄물 사이의 색상 차이를 감지 할 수 있습니다, 다른 압축 또는 다른 시간에 제품의 색상 품질이 안정적으로 보장됩니다.   4. 색상 조정 및 캘리브레이션: 색상 차이 미터에 의해 제공 된 색상 데이터에 따라 운영자는 색상을 조정하고 캘리브레이션 할 수 있습니다. 잉크 비율과 같은 요소를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.,인쇄 압력, 인쇄 과정에서 종이 선택 더 정확한 색상 재생산을 달성하기 위해.   5공급망 색상 관리: 포장 및 인쇄 공급망에서 다른 공급자가 재료, 인쇄 및 처리에 관여 할 수 있습니다.DS-220 컬로미터는 모든 링크에서 색상 일관성을 보장합니다, 공급망 차이로 인한 색상의 문제를 줄입니다.   6신속한 결정과 통신: 색 차이 미터는 객관적인 색 데이터와 측정 결과를 제공하여 의사 결정자가 색 품질에 대한 신속한 판단을 할 수 있습니다.또한 고객과의 효과적인 커뮤니케이션을 촉진합니다., 디자이너 및 공급업체, 색상 요구 사항이 정확하게 이해되고 충족되도록 보장합니다.   색을 측정하기 위해 DS-220 색차 측정기를 사용할 때 측정된 색과 표준 색 사이에 색차가 있는지 확인하는 것 외에도색상 편견에 대한 지침도 제공 할 수 있습니다., 이것은 고객이 더 나은 색상 혼합을 돕기 위해 매우 유용합니다. The color deviation guide in the measurement results of the DS-220 color difference meter (as shown in the figure below) means that the instrument can indicate the direction of the difference in color parameters between the measured color and the standard colorDS-220 컬러 디퍼런스 미터의 측정을 통해 고객은 빨간색, 녹색, 노란색 등 색상의 편견에 대한 특정 정보를 얻을 수 있습니다. 이 색 편견 가이드는 색을 혼합하는 과정에서 고객에게 매우 유용합니다. 그것은 고객이 사용하는 색과 목표 색 사이의 격차를 더 정확하게 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.그리고 필요한 조정의 방향고객은 더 정확한 색상 일치를 달성하기 위해 DS-220 색상 차이 미터에서 제공하는 지침에 따라 색소, 염료 또는 다른 색소 물질의 양을 조정할 수 있습니다.   요약하자면 the color bias guidelines in the results of the DS-220 color difference meter provide customers with valuable information to help them better understand the color differences and adjust the color accordingly to achieve the desired color goals.  

첨단 스펙트럼 영상 기술로서, 하이퍼 스펙트럼 카메라는 산업 분류 분야에서 광범위한 응용 잠재력을 보여주었습니다.고해상도 물체의 스펙트럼 정보를 얻을 수 있습니다., 그리고 이러한 스펙트럼 데이터의 분석과 처리를 통해, 그것은 다른 물질의 신속하고 정확한 분류를 실현 할 수 있습니다.다음은 산업 분류에서 하이퍼 스펙트럼 카메라의 여러 응용 사례를 소개합니다..   사례 1: 해충 감시 첨단 모니터링 기술로서, 하이퍼 스펙트럼 카메라는 작물의 스펙트럼 정보를 획득함으로써 해충과 질병의 신속하고 정확한 모니터링을 실현 할 수 있습니다.손실이 없는 장점이 있습니다., 실시간, 빠르고, 높은 정확성 등. 해충 모니터링을 위해 초광선 카메라를 사용할 때, 단순히 작물의 스펙트럼 정보를 빠르게 얻기 위해 작물에 카메라를 겨냥합니다.이 스펙트럼 정보는 작물의 건강 상태를 반영할 수 있습니다.이 정보를 분석하면 작물이 해충이나 질병에 걸렸는지 정확하게 결정할 수 있습니다.하이퍼스펙트럼 카메라는 질병과 해충의 발생을 모니터링 할 수있을뿐만 아니라, 또한 질병과 해충의 개발 동향을 실시간으로 모니터링하고 농업 생산에 대한 신속한 조기 경고 및 통제 조치를 제공합니다.하이퍼 스펙트럼 카메라 또한 작물의 넓은 영역의 모니터링을 실현할 수 있습니다, 모니터링의 효율성과 정확성을 향상시킵니다.     사건 2: 광산 탐사 탐사 도중, 지질학적 분석 을 위해 초전광 카메라 를 사용 하였다. 광산 지역 내 의 암석 과 토양 의 초전광 영상 을 통해, 카메라 는 광대 한 스펙트럼 정보 를 캡처 한다..이 정보 는 지질학자 들 이 구리 와 철 을 비롯 한 여러 종류의 광물 매장지 를 정확하게 식별 할 수 있게 도움 이 되었습니다.초전광 카메라가 정맥의 미세한 변화를 감지할 수 있었습니다., 추가 탐사 작업에 중요한 단서를 제공합니다. 실제적으로, 초전광 카메라는 탐사의 효율성과 정확성을 향상시킬뿐만 아니라 비용과 위험을 줄입니다.더 빨리 많은 양의 데이터를 수집하고 더 짧은 시간 내에 여러 지역을 모니터링 할 수 있습니다.이는 광산업체가 광산 운영을 더 잘 계획하고 자원의 활용을 개선하고 지속 가능한 발전을 달성 할 수 있도록 합니다.   이 사례는 광산 탐사에서 초광선 카메라의 실용적 응용과 주목할만한 결과를 보여줍니다.그것은 광산의 과학적 의사 결정 및 자원 관리에 강력한 지원을 제공합니다., 그리고 탐사의 성공률과 경제적 이점을 향상시키는 데 도움이 됩니다.   사례 3: 플라스틱 폐기물 분류 플라스틱 제품의 광범위한 사용으로 플라스틱 폐기물의 분류와 재활용이 점점 더 중요해지고 있습니다.다양한 종류의 플라스틱을 분류하고 재활용합니다.. 플라스틱의 스펙트럼 특성은 재료와 구성과 관련이 있습니다. 예를 들어 폴리에틸렌 (PE),폴리프로필렌 (PP) 과 폴리비닐 클로라이드 (PVC) 와 다른 플라스틱은 스펙트럼 특성이 다릅니다.하이퍼 스펙트럼 카메라의 검출을 통해 다양한 유형의 플라스틱 폐기물을 구별하여 정확한 분류 및 재활용을 달성 할 수 있습니다. 플라스틱 폐기물 분류 과정에서 초전광 카메라는 폐기물의 스펙트럼 이미지를 빠르게 얻을 수 있으며 알고리즘 분석을 통해 플라스틱의 종류를 식별 할 수 있습니다.이것은 플라스틱 재활용의 효율성과 품질을 향상시키는 데 도움이됩니다.환경오염을 줄이고 지속가능한 발전을 촉진합니다.   사례 4: 강수 품질 모니터링 하이퍼 스펙트럼 카메라는 강물 질 모니터링에서 중요한 역할을 합니다. 그것은 물의 스펙트럼 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있습니다.   하이퍼 스펙트럼 카메라로 찍은 영상을 통해 물 속 유기물질과 무기물질의 함유량, 그리고 용해된 산소, 흐름을 비롯한 다른 지표들을 감지할 수 있다.이는 강수 품질을 평가할 수 있는 신뢰할 수 있는 근거를 제공합니다.. 예를 들어, 한 강 모니터링 프로젝트에서, 초광선 카메라는 물체 내의 오염 물질을 성공적으로 식별하고 그 분포를 정확하게 판단했습니다.이것은 물체의 생태적 건강을 보장하기 위해 적절한 처리 조치를 취하는 데 도움이 될 것입니다..   하이퍼 스펙트럼 카메라는 접촉 없이 모니터링 할 수 있는 장점이 있습니다. 이는 대규모 실시간 물 품질 모니터링을 실현할 수 있습니다.강 관리 및 환경 보호에 대한 강력한 기술 지원을 제공합니다..   결론적으로, 산업 분류 분야에서 하이퍼 스펙트럼 카메라의 응용 사례는 다양합니다. 그것은 농업 제품, 광물,플라스틱하이퍼 스펙트럼 카메라의 기술적 장점을 활용함으로써 산업 기업은 생산 효율성을 향상시키고 비용을 절감하고 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다.그리고 자원의 합리적인 사용과 환경 보호기술의 지속적인 발전과 혁신으로, 산업 분류 분야에서 하이퍼 스펙트럼 카메라의 응용 전망은 더 넓어질 것입니다.산업 자동화 및 지능 개발에 새로운 기회와 도전을 가져옵니다..

  장치 이름 모델 번호 구성 세부 사항 언급 초광선 카메라 FS-23 스펙트럼 범위: 400~1000nm 스펙트럼 해상도: 2.5nm   보조 장비 전용 삼각대       1실험 내용 400-1000nm 하이퍼 스펙트럼 카메라를 사용하여 차 식물의 페노 타입을 연구했습니다.   실험 측정 과정은 아래 그림에서 나타납니다.     2실험 결과 차 성장 과정에서 빛과 백라이트 측면의 스펙트럼 특성은 NDVI 지수 분석, 안토시아닌 (1/R(550)) - ((1/R(700))...를 포함하여 매우 분명합니다.스펙트럼 분석을 통해, 추가 분석, 물, 비료 등을 필요한지 여부.     3결론 초광선 카메라의 검사를 통해 광선 특성이 분명합니다. 이것은 차 성장, 질병 및 해충 스트레스 연구의 과학적 기초를 가지고 있습니다.물과 비료 부족.