ハイパースペクトラルカメラによる,オカミとアヒルの混ぜたベールトの定量検出
繊維業界では,ガチョウ羽根とアヒルの羽根が優れた熱特性があるため,高品質の熱製品を作る高品質の原材料となっています.市場価格で大きな違いがある悪い商人は高い利益を追求するために 往々にしてダンをガチョウと混ぜます これは消費者の利益に害を与えるだけでなく 市場秩序を乱すのです精確で効率的な量的な検出が特に重要です.近年,超スペクトルカメラ技術の開発により,この検出課題に革新的な解決策が提供されています.
一、サンプル作成: 純粋なガチョウ羽根とダチ羽根のサンプルを大量に採取し,そのソースが信頼性と代表性を確保します.高精度 の 電子 秤 を 用い て,異なる 比例 に かなっ て 精度 を 計る5%, 10%, 15%... 異なる割合のサンプルを混ぜました 95%のダンの羽根など実験の精度と信頼性を向上させるため,各比に複数の繰り返しサンプルが設定されました.構成された混合羊毛サンプルは,重なり合いや空白のない均一なサンプル分布を確保するために,特別なサンプルテーブルに均等に配置されます.そして,超スペクトルカメラが包括的で正確なスペクトル情報を入手できるようにする..
二、超スペクトル画像取得: 本論文は,関連研究のために使用できる400-1000nm超スペクトルカメラFS13を使用しています.400-1000nm のスペクトル範囲です,波長解像度は2.5nmより優れ,1200のスペクトルチャンネルまで到達できる.全スペクトルで取得速度は128FPSに達する.帯域選択の後の最大値は3300Hz (多地域帯域選択をサポートする)混合羊毛の各サンプルは,サンプル内の局所的な特徴の違いによって引き起こされる検出エラーを減らすために,異なる角度から画像を取得するために,複数の撮影を行います.取得した超スペクトル画像データは,データ損失を避けるため,時間内に保存するためにコンピュータに転送されます..
三、データ予備処理: プロのデータ処理ソフトウェアを使用して,収集された超スペクトル画像データを予備処理する.まず,照射修正は,カメラそのものの性能差と環境要因による照射誤差を除去するために行われます.異なる画像間のスペクトルデータが比較可能になるため,カメラの角度,サンプル配置などによって引き起こされる画像歪みを修正するために幾何学的修正が行われます.画像のピクセルの位置が正確であることを確認するために画像の質と透明性を向上させるためにフィルタリングアルゴリズムによって画像内のノイズ干渉が除去され,より正確にスペクトル特性を抽出するために.
四、スペクトル特性の抽出:特殊なアルゴリズムとソフトウェアツールが,先行処理された超スペクトル画像に基づいて,それぞれガチョウダンのスペクトル特徴とダンのスペクトル特徴を抽出するために使用されます.膨大な数の画像データを分析し比較することで見える光から近赤外線のスペクトルで,ガチョウ羽根とアヒルの羽根の特異波長範囲が有意に区別可能であることが決定される.これらの鍵波長では,ガチョウ羽とアヒルの羽の反射値が慎重に測定され,独自のスペクトル特性のデータセットを形成するために記録されます.例えば,多くの実験分析の後700nm~800nmの波長範囲でガチョウ羽とアヒルの羽の反射曲線に明らかな差があることが判明しました重要な基礎として用いられる..
五、モデル作成と検証: 採取されたガチョウ羽毛とアヒルの羽毛のスペクトル特性のデータに基づいて,混ぜたガチョウとアタクの定量分析のためのスペクトルモデルは,機械学習または統計的方法を使用して作成されました.一般的なモデリング方法には,サポートベクトルマシン,部分最小正方形方法などが含まれます.既知の混合比率を持つサンプルデータの一部は,モデルを訓練するためのトレーニングセットとして使用されます.ゲスの羽根とアヒルの羽根のスペクトル特性と混合比の間の内部関係を学ぶことができます.訓練に参加しなかったサンプルデータの別の部分は,確立されたモデルを検証するための検証セットとして使用されました.検証セットのサンプルからの超スペクトル画像データはモデルに入力され,モデルによって,ガチョウ羽とアヒルの羽の予測された混合比が計算されました.既知の混合比率と比較してモデルの正確性と信頼性は,予測値と実際の値,例えば平方根・平均値の誤差と平均絶対値の誤差の計算によって評価される.検証結果によるとモデルの性能を改善するために,モデルパラメータを調整し,特徴変数を追加または削減など,モデルを調整し最適化します.
6結果の分析と評価:すべての混合羊毛サンプルの試験結果が要約され,統計的に分析されました.試験方法の安定性と繰り返し性を評価するために,異なる混合比率下での試験結果の平均値と標準差などの統計指標が計算されました.. 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 method実験データの大量の分析により,誤差範囲はハエとアヒルの混ぜたベルベットの定量検出におけるハイパースペクトルカメラの検出精度および他の主要なパフォーマンスインデックスが得られます実験結果は,この方法により,混ぜたベルヴェットに含まれるガチョウ羽根とアヒルの羽根の正確な割合を短時間で迅速かつ正確に検出することが示されています.検出誤差は非常に小さい範囲で効果的に制御できます高い信頼性と実用性を完全に証明しています
ハイパースペクトルカメラ技術の使用により,オカミとアヒルの混ぜたベルベットの定量検出の精度と効率が大幅に向上します.製品品質を保証し,ブランドの評判を維持できる規制当局にとって,市場における偽造品や劣質な製品に対する対策のための強力な技術的支援を提供します.市場環境を浄化し,消費者の正当な権利と利益を保護するテクノロジーの継続的な発展と改良によりハイパースペクトルカメラの応用は,ガチョウとアヒルの混ぜたベルベットの定量検知やその他の関連分野では,より広く,より深く行われると考えられています産業の健全な発展に新たな活力を注ぐ