하이퍼스펙트럼 카메라로 거위와 오리 혼합 벨벳의 정량 검출

섬유 산업에서, 거위 덩어리와 오리 덩어리는 뛰어난 열성 특성 때문에 고품질의 열성 제품을 제조하기 위한 고품질의 원료가 되었습니다.거위 덩어리와 오리 덩어리의 시장 가격에 큰 차이가 있습니다.일부 나쁜 상인들은 종종 높은 수익을 추구하기 위해 오리 덩어리를 오리 덩어리로 섞어 소비자의 이익을 손상시킬뿐만 아니라 시장 질서를 방해합니다.특히 가시와 오리 혼합 벨벳의 정확하고 효율적인 수치 검출이 중요합니다.최근 몇 년 동안 초광선 카메라 기술의 발전은 이 탐지 과제에 혁신적인 해결책을 제공했습니다.

一표본 준비: 많은 양의 순수한 거위 똥과 오리 똥 샘플을 수집하여 그 소스가 신뢰할 수 있고 대표적이라는 것을 보장합니다.높은 정확성 의 전자 저울 을 사용 하여 서로 다른 비율 에 따라 가시 덩어리 와 오리 덩어리 를 정확하게 ချိန်, 그리고 알 수 있는 혼합 비율의 거위와 오리 혼합 벨벳 샘플의 일련을 구성, 예를 들어 5%, 10%, 15%를 설정...그리고 실험의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 각 비율에 대해 여러 반복 샘플을 설정했습니다.구성된 혼합 양털 샘플은 겹치거나 빈 공간 없이 균일한 샘플 분포를 보장하기 위해 특별 샘플 테이블에 균등하게 배치됩니다.그리고 하이퍼 스펙트럼 카메라가 포괄적이고 정확한 스펙트럼 정보를 얻을 수 있도록.

二、초전광 이미지 획득: 이 논문은 Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD의 제품인 관련 연구에 사용할 수 있는 400-1000nm 초전광 카메라를 사용합니다.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). 각 혼합 양털 샘플은 샘플의 지역 특징 차이로 인한 탐지 오류를 줄이기 위해 다른 각도에서 이미지를 얻기 위해 여러 번 촬영됩니다.데이터 손실을 피하기 위해 수집된 초광선 이미지 데이터가 컴퓨터로 전송되어 저장됩니다..

三데이터 사전처리: 전문 데이터 처리 소프트웨어를 사용하여 수집된 초광선 이미지 데이터를 사전처리합니다.방사선 보정은 카메라 자체의 성능 차이와 환경 요인에 의한 방사선 오류를 제거하기 위해 수행됩니다., 다른 이미지 사이의 스펙트럼 데이터가 비교 될 수 있도록. 카메라 각도, 샘플 배치 등으로 인한 이미지 왜곡을 수정하기 위해 기하학적 수정이 수행됩니다.이미지의 각 픽셀의 위치가 정확하다는 것을 보장하기 위해이미지는 소음화되고, 이미지의 질과 명확성을 향상시키기 위해 필터링 알고리즘을 통해 이미지의 노이즈 간섭이 제거됩니다.보다 정확하게 스펙트럼 특징을 추출하기 위해.

四스펙트럼 특징 추출:전처리된 초전광 이미지를 기반으로 각각 거위 덩어리의 스펙트럼 특징과 오리 덩어리의 스펙트럼 특징을 추출하기 위해 특정 알고리즘과 소프트웨어 도구가 사용됩니다.많은 수의 이미지 데이터를 분석하고 비교함으로써가시드윈과 오리드윈의 특유 파장 범위가 가시광선에서 적외선 근처 스펙트럼에 걸쳐 현저하게 구별될 수 있다는 것이 결정됩니다.이 핵심 파장에서, 거위 덩어리와 오리 덩어리의 반사 값은 각자의 독특한 스펙트럼 특징 데이터 세트를 형성하기 위해 신중하게 측정되고 기록됩니다. 예를 들어,많은 실험 분석 후에, 700nm-800nm의 파장 범위에서 거위 덩어리와 오리 덩어리의 반사 곡선에는 명백한 차이가 있음을 발견했습니다.이 두 가지를 식별하는 중요한 기초로 사용될 수 있습니다..

五、모델 수립 및 검증: 거위 둥과 오리 둥의 추출된 스펙트럼 특성 데이터를 기반으로,가시와 오리의 양적 분석을 위한 스펙트럼 모델은 기계 학습 또는 통계적 방법을 사용하여 설정되었습니다.일반적인 모델링 방법에는 지원 벡터 기계, 부분 최소 제곱 방법 등이 있습니다. 모델링 과정에서,알려진 혼합 비율의 샘플 데이터의 일부가 모델을 훈련시키기 위한 훈련 세트로 사용됩니다., 그래서 그것은 거위 둥과 오리 둥의 스펙트럼 특성과 혼합 비율 사이의 내부 관계를 배울 수 있습니다.훈련에 참여하지 않은 샘플 데이터의 다른 부분은 설정된 모델을 확인하기 위해 확인 세트로 사용되었습니다.검증 세트 샘플의 초전광 이미지 데이터는 모델에 입력되었고, 모델에 의해 거위똥과 오리똥의 예측 혼합 비율이 계산되었습니다.그리고 실제 알려진 혼합 비율과 비교하여모델의 정확성과 신뢰성은 예측 값과 실제 값 사이의 오류를 계산하여 평가됩니다. 예를 들어 근 평균 제곱 오류 및 평균 절대 오류.확인 결과, 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 매개 변수를 조정하거나 특징 변수를 추가하거나 줄이는 등 모델이 조정되고 최적화됩니다.

6결과 분석 및 평가: 모든 혼합 양털 샘플의 시험 결과는 요약되고 통계적으로 분석되었습니다.서로 다른 혼합 비율의 테스트 결과의 평균 값과 표준 차이와 같은 통계 지수는 테스트 방법의 안정성과 반복성을 평가하기 위해 계산되었습니다.. 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 method많은 수의 실험 데이터를 분석함으로써 오류 범위는가시와 오리 혼합 벨벳의 양적 검출에서 초전광 카메라의 탐지 정확도 및 기타 주요 성능 인덱스가 얻습니다.실험 결과는 이 방법이 혼합 베르베트에서 가시 덩어리와 오리 덩어리의 정확한 비율을 단시간에 빠르고 정확하게 감지할 수 있음을 보여줍니다.그리고 탐지 오류는 매우 작은 범위에서 효과적으로 제어 할 수 있습니다, 이는 높은 신뢰성과 실용성을 완전히 보여줍니다.

하이퍼 스펙트럼 카메라 기술의 적용은 거위와 오리 혼합 벨벳의 정량 검출의 정확성과 효율성을 크게 향상시킵니다.제품 품질을 보장하고 브랜드 명성을 유지할 수 있습니다.; 규제 당국에게는 시장에서 위조 및 품질이 좋지 않은 제품을 단속하기 위해 강력한 기술 지원을 제공합니다.시장 환경을 정화하고 소비자의 합법적 권리와 이익을 보호하는 데 도움이 되는기술의 지속적인 발전과 개선으로,가시와 오리 혼합 벨벳의 양적 검출 및 기타 관련 분야에 하이퍼 스펙트럼 카메라의 적용이 더 광범위하고 심화 될 것으로 생각됩니다.그리고 산업의 건강한 발전에 새로운 활력을 불어넣습니다.