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皮革の生産と品質管理プロセスでは,粘着剤の漏れや擦り傷などの微妙な欠陥が製品分類と市場価値に直接影響します.従来 の 手動 視覚 検査 は,主観 的 な 判断 や 疲労 に よっ て 容易 に 影響 さ れ ます低効率性,不一致な基準,頻繁に見逃された検査などの問題につながります従来の光学試験機器は,主に空間形状情報に依存し,材料の微小変化による光学差異を特定する能力は限られている.精密な品質検査の必要性を満たすことは困難です.
超スペクトル画像技術により 標的の空間画像と連続スペクトル情報を同時に取得できます各ピクセルは,完全な高解像度スペクトル曲線に対応する皮膚の欠陥領域と正常領域の組成と表面構造の違いがあるため,2つの反射スペクトルと色測定パラメータは,特定の帯域で定量化可能な違いを形成する客観的で安定した欠陥識別のためのデータサポートを提供します.
I. 実験計画と装置の構成
このケースでは,CHNSpec FS-13 超スペクトルカメラ皮膚の欠陥検出の検証のために使用された.機器とパラメータの設定は,皮膚サンプルの特性に合わせて調整された.
II.検出プロセスとデータ処理
1データ取得: プッシュブームモードで全皮膚表面をスキャンし,同時に各ピクセルに対してL,a,b,X,Y,Zなどのフルバンドスペクトルデータと色素測定パラメータを収集します.反射曲線はリアルタイムで生成されます統合された"空間+スペクトル"データセットを形成する.
2データの予備処理と分析: 原始データの校正とノイズ削減を行い,欠陥領域と正常領域間の反射率曲線の形態を比較することに重点を置く.カラーメトリックパラメータの違いを定量化する欠陥を識別するために使用できる光学特性を抽出し,安定した識別基盤を確立する.
III. 適用効果と測定された性能
1明確なスペクトル特性の違い: 400~1000nm帯内では,粘着漏れ領域と正常領域の反射率曲線は,ピーク値,傾き,特徴的な波長位置欠陥の決定のための客観的な基礎を提供する.
2.色測定パラメータの良好な識別:D65/10°標準観測条件を例として,L,a,b,粘着剤漏れ面積と正常面積の間の他の値数値の限界値によって欠陥を素早く識別できる.
3精密で追跡可能な欠陥位置付け:空間画像とスペクトル特性を組み合わせることで,欠陥の分布範囲と境界を正確にロックすることができます.視覚検出結果と定量化データが出力される.検知プロセスを再現し,結果を追跡できるようにし,品質管理とプロセス最適化を容易にする.
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