CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd 会社のニュース

木材の水分含有量は木材品質の重要な特徴であり,木材の加工,使用,貯蔵に大きな影響を与えます.木材の水分含有量を測定する伝統的な方法,例えば重量測定方法や抵抗方法は,一定の精度を持っているが,ハイパースペクトル画像は,高速な測定を可能にします.木材の水分含有量を測定する破壊的でない効率的な方法. 一、超スペクトルカメラ試験原理超スペクトルカメラは 木材表面のスペクトル情報を入手し,その中には木材の反射性や異なる波長での伝達性が含まれます.木材の湿度が木材のスペクトル特性に影響するので木材のスペクトル情報を分析することで,水分含有量を推測できます.特に,木材のスペクトルデータをハイパースペクトル画像技術で収集できます.木材の水分含有量とスペクトル情報との予測モデルを事前処理で確立できます木材の水分含有量の迅速なテストを実現するために,抽出とモデリングを機能します. 二、 応用例装置:色スペクトル 内蔵プッシュスイープ FS-17近赤外線高スペクトロメーター補助機器: 常軌光スペクトル光源 - 室内モデリング用光源:線形ハロゲン光源 実験用材料: 異なる水分含有度の木材サンプルが実験用材料として使用されます.この木のブロックは,異なる湿度状態を得るために周期的に乾燥します.. データ取得: 木材サンプルのスペクトル画像取得は,超スペクトル画像システムを使用して実施されました.光の変化がスペクトル情報に及ぼす影響を避けるために,照明条件が安定していることを確保する必要があります.同時に,より正確な結果を得るため,木材サンプルの複数の場所にスペクトル画像を取得することができます.平均値は最終スペクトルデータとして取れます. データ処理: 収集されたスペクトルデータの事前処理,例えばノイズ除去,スペクトル修正など.その後,特徴選択アルゴリズムは,モデルを簡素化し予測精度を向上させるために木の湿度含有量に関連する特徴波長を抽出するために使用されます.. モデル構築:抽出された特徴波長に基づいて,木材の水分含有量とスペクトル情報との予測モデルが作成されました.一般的なモデリング方法には,ガウスプロセス回帰 (GPR) が含まれる.これらのモデルは,木材のスペクトル情報に基づいて木材の水分含有量を迅速に予測することができます. モデル検証: 確立されたモデルは,予測性能と精度を評価するための独立した検証セットを使用して検証されます.共通評価指標には,相関系数 (R2) と平均平方根誤差 (RMSE) が含まれる.. 三、 応用上の利点急速試験:ハイパースペクトルカメラは,木材表面のスペクトル情報を短時間で取得し,木材の水分含有量の急速試験を実現することができます. 非破壊性試験:従来の試験方法と比較して,超スペクトル画像技術では木材に損傷が起こらない.価値のある木材や整合性を維持する必要がある木材をテストするのに適しています. 高度な精度: 高度な予測モデルを確立することで,高スペクトルカメラは木材の水分含有量を高精度で測定することができます.木材加工産業の厳格な品質管理要件を満たす. 四、 適用の可能性ハイパースペクトル画像技術の継続的な開発と改良により,木材の水分含有量試験におけるその応用展望はより広まります.より高精度の超スペクトルカメラが登場することを期待できます品質管理とインテリジェント生産に対する木材加工産業のニーズを満たすため,より高速でより簡単に操作できます.機械学習やディープラーニングなどの先進技術と組み合わせた木材の水分含有量検査の精度と知性のレベルはさらに向上できます. 概要すると,高スペクトルカメラは 木材の水分含有量を検査する上で重要な利点を持ち,木材加工産業に効率的で正確で破壊的でない検査方法を提供しています..

科学技術が急速に発展している現代では 製品の品質管理や芸術創作から科学研究に至るまで 色測定は多くの分野で重要な役割を果たしています先進的な光学装置として超スペクトルカメラは,色測定のための新しい,より正確で包括的なソリューションをもたらします. 一超スペクトルカメラの基本原理 超スペクトルカメラの原理は スペクトル情報の精細な捉え方に基づいています赤い3つのチャンネルの色情報のみを記録できます緑と青の超スペクトルカメラは,スペクトルを目に見える光から近赤外線まで多くの狭い帯に分割することができます. 通常は数百個以上です.例えば測定対象の表面に光が照らされるとき,反射は,光の異なる波長に対する物体の吸収と伝達特性が異なる特殊な光学システムと検出器を通して 超スペクトルカメラは 各帯の光信号の強度を 順番に収集します物体のスペクトル反射曲線を構成するためにこの曲線は,様々な波長で物体の反射性を詳細に記録し,色測定のための基本的なデータ源です.   二、色測定の特定のプロセス (1) カリブレーション カラー測定のために超スペクトルカメラを使用する前に カリブレーションは重要なステップですカメラによってキャプチャされたスペクトルデータと真の色値の間の正確な対応を確立することです既知のスペクトル特性を有する標準ホワイトボードは,しばしば校正基準として使用される.標準ホワイトボードは,様々な波長で安定して正確に知られる反射性を有する.ハイパースペクトルカメラは標準ホワイトボードの写真を撮影します, 各帯域の光信号強度を記録し,標準ホワイトボードの既知のスペクトル反射量データに基づいてカメラの応答機能を計算する.可能なスペクトル偏差を修正するためにカメラの暗電流騒音および他の誤差因子,および,その後の測定データの正確性と信頼性を確保します.   (2) 画像収集 ハイパースペクトルカメラが物体を撮影すると既定のスペクトル帯域と解像度に応じて,オブジェクト帯によって反射された光の強度情報を帯ごとに取得する.例えば,画像のピクセルごとに,複数のスペクトル帯に反射された光のデータが記録されます.カメラがスペクトル帯を200帯に分割すると,それぞれのピクセルには 200 の対応するスペクトル反射値がありますこのデータは3次元のデータキューブを形成し,2次元の平面は画像の空間位置情報 (x,y座標) を表します.そして第3次元はスペクトル帯域情報 (λ)この方法で,超スペクトルカメラは,色と外観の情報を記録するだけでなく,そのスペクトル特性情報を含んでいます.伝統的なカメラよりも豊富なデータを提供する.   (3) データ処理と色計算 最終的な色測定結果を得るには 複雑なデータ処理を経る必要があります まず データを事前に処理し 騒音を除去スペクトル歪曲の修正その他の操作. その後,色は特定の色モデルとアルゴリズムに従って計算されます. 色科学の分野で,一般的に使用される色モデルはCIE XYZ,CIELAB,などです.CIELABの色モデルを例に,それは人間の目の色認識特性に基づいて3つの座標値として色を表します: Lは明るさを表し,aは赤緑の度合いを表します.そしてb * は黄色と青の度数分数を表します標準照明器具 (D65標準光源など) のスペクトル電源分布と,超スペクトルカメラによって収集されたスペクトル反射度データを組み合わせることで,配色関数に従って整数化しますCIELABの色空間内のオブジェクトの座標値を計算し,オブジェクトの色属性を正確に記述することができます. 例えば色深さ,色調,飽和度.,色差は,異なる物体や同じ物体の異なる部分の色座標値を比較することによっても計算できます.濃度や色変化の度合いを評価するために使用される. 三超スペクトルカメラの色測定の利点 (1) 高精度,高解像度 超スペクトルカメラは 非常に高いスペクトル解像度を提供し,色測定で非常に細い色差を捉えることができます. 例えば,色素の精度が非常に高い産業では高級印刷や化粧品製造などで 人目には検出が難しい色違いを 正確に識別できます製品の色と高品質基準の一貫性を確保する高精度の測定結果は,製品の品質管理レベルを向上させ,色偏差による欠陥のある製品の割合を減らすのに役立ちます.   (2) 豊富なスペクトル情報 色のトリスティミュルス値情報に加えて超スペクトルカメラで得られたスペクトル反射率曲線は,測定されたスペクトル範囲全体で物体に関する詳細な情報を含みます.これは,特定の材料やオブジェクトの色解析にユニークな利点があります.例えば,文化遺跡の復元と保護の分野では,文化遺跡の表面の色素のスペクトル特性を分析することで農業では,成長状況,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物,農産物植物の葉のスペクトル反射性の変化に応じて,栄養含有量と植物病害および昆虫害をモニタリングすることができます.光の異なる波長の吸収と反射特性が 植物の異なる成長段階や健康状態で変化するからです   (3) 非接触測定 ハイパスペクトルカメラは,測定対象物と直接接触する必要はありません.これは多くの場合重要です.文化遺物生物学的サンプルなど,接触しない測定は,物体への損傷や汚染を防ぐことができます.同時に,それは,高速,大きな領域の色測定を達成することができます.測定効率を向上させる例えば,大規模な壁画の色検出では,壁画全体の色情報を迅速に入手できます.保護と復元作業のための包括的なデータサポートを提供.   四、色測定における超スペクトルカメラの実験試験 1実験目的下のサンプルのラボ値をテスト 2実験用試験器具のリスト 装置名 モデル番号 構成の詳細 コメント CHNSpecハイパースペクトルカメラ FS-13 スペクトル範囲: 400-1000nmスペクトル解像度 2.5nmスペクトル帯:1200       3実験内容 反射率曲線は400-1000nmハイパースペクトルカメラの外部プッシュスキャン検出によって得られた実験測定手順は下図に示されています. 4結論 客のサンプルを撮影するために 超スペクトルカメラFS-13が使用され 超スペクトル画像分析から 各サンプルのラボ値が得られました色の違いメーターを入れ替えるのに使えます試験標本の採取位置は柔軟で,自動検出を実現するために多点測定が可能でした.

建築科学の分野では,建物の質と安全を確保することは常に研究の中心であり,主要な関心事です.建設産業の継続的な発展と,生活環境に対する人々の要求の増大建物の表面の欠陥を正確に検知し評価することが非常に重要になりました.肉眼で観察したり 簡単な計測ツールなどです高い主観性,低検出効率,潜在的な軽微な欠陥の発見の困難など,多くの制限があります.ハイパースペクトルカメラ技術が登場したことで,建物の表面の欠陥を測定する新しい機会が生まれました超スペクトルカメラは,複数の狭い連続スペクトル帯で物体に関する情報を取得することができ, 家の表面の空間画像だけでなく,異なる材料のスペクトル特性の違いも明らかにしますこのユニークな技術的利点は,住宅表面の欠陥の検出,識別および分析において大きな応用可能性を秘めています.この研究の目的は,応用原理を深く探求することです.建築物表面の欠陥の測定における超スペクトルカメラの方法と実用的な効果建設業界における品質検査と評価のための新しいアイデアと技術的なサポートを提供するために.   FS-23画像高スペクトロメーターを例として,色スペクトルにプッシュスイープを組み込みます. 適用原則超スペクトルカメラは 対象物体から反射された光や 散らばった光を捕捉し 異なる波長のスペクトルデータに分解することで 機能しますこのスペクトルデータは材料の組成を反映しています建物の表面の欠陥を測定する際に,超スペクトルカメラは,老化,損傷,汚染欠陥を正確に特定するために 応用上の利点1高精度識別: 超スペクトルカメラは微妙なスペクトル差を捉えることができ,裂け目,流れる腐食など 2接触のない測定: 超スペクトルカメラは,接触のない測定方法を採用し,ハウスの表面に二次的な損傷を引き起こさない.危険性のある環境との直接的な接触を避ける. 3迅速かつ効率的な:ハイパースペクトルカメラは,短い時間で,家の広い表面のスキャンとデータ分析を完了することができます.測定効率を大幅に向上させる. 4総合的な分析: スペクトル情報と空間情報と組み合わせて,ハイパースペクトルカメラは,家の表面上の欠陥の包括的な分析を行うことができます.種類を含む障害の位置と重さについて,その後の修復作業に強力なサポートを提供します. 応用例住宅検出の分野では,超スペクトルカメラは,音響検出,赤外線検出など,他の近代的な検出方法と組み合わせることができます.総合的な検出システムを形成する. The spectral data obtained through the hyperspectral camera can be integrated with the data of other inspection means to evaluate the structural performance and safety condition of the house more comprehensively. 例えば,家の外壁の塗料の老化を検出する際, 超スペクトルカメラは,塗料表面の老化によって引き起こされるスペクトル変化を捉えることができます.塗料表面の温度分布を測定するための赤外線検出方法と組み合わせた塗料の老化程度と潜在的な安全リスクを包括的に評価することができます.   下の図のように 概要すると,超スペクトルカメラは,建築物表面の欠陥の測定において,重要な応用利点と広範な応用展望を持っています.技術の進歩とコストの削減によりハイパースペクトルカメラは,住宅検査の分野でより広く使用され,促進される見込みです.

鉱石シリケートの研究と応用において,私たちは常に多くの課題に直面しています.鉱石シリケートの鉱物の異なる種類を正確に識別するにはどうすればよいですか?鉱石シリケートの構造と組成の変化を理解する方法鉱物資源を効率的に探査し開発するにはどうすればいいですか? これらの問題は,地質学者や鉱物資源開発者を長い間困惑させてきました.これらの問題は新しい解決策をもたらすようです超スペクトル技術によって 鉱石シリケートの 独特のスペクトル特性を捉えることができます鉱石シリケートの正確な識別を実現することができます鉱物資源の迅速な探査鉱石シリケートにおける超スペクトル技術の応用を調査し,これらの長年の問題を解決することは非常に実用的です.. 一、 応用シナリオ 1鉱石シリケートの識別と分類:鉱物の種類識別: 異なる鉱石シリケート鉱物には独特のスペクトル特性があります.超スペクトル技術により,鉱石に含まれるシリケート鉱物の種類を,これらの特性を分析することで正確に識別できます.例えば,特定の波長範囲内の吸収または反射ピークの位置,強度,形状などの情報を検出することによって,カオリナイトなどの様々な種類のフィルロシリケート鉱物を区別できるモンモリヨナイトとイリライト 鉱石のグレード評価:複数の鉱物成分を含む鉱石の場合,ハイパースペクトロスコピーは,異なる鉱物のスペクトル特性とその相対的含有量に基づいて鉱石の全体的なグレードを評価することができます.これは,鉱石採掘と加工中に鉱石の価値と利用方向を迅速に決定するのに役立ちます. 2鉱石シリケート構造と結晶性分析:構造研究:ハイパースペクトロスコピーは,鉱石シリケート鉱物の構造情報を検出することができます.鉱物における金属イオンと水素基 (-OH) の振動によって生成されるスペクトル特性を分析することによって鉱物の結晶構造,化学結合の性質,カチオンの協調を理解することができる.鉱石シリケートの物理的および化学的性質と形成メカニズムをさらに理解することは非常に重要です. 結晶性判断:結晶性は,シリケート鉱物の性質に影響を与える重要な要因である.超スペクトル技術によって 鉱物のスペクトル特性の変化によって 結晶性を判断できます例えば,結晶性の増加によって,強度,特定の波長範囲内のいくつかの鉱物のスペクトル吸収ピークまたは反射ピークの幅と形が定期的に変化しますこれらの変化を監視し分析することで,鉱石シリケートの結晶性を正確に評価することができる. 3鉱山地域地質地図化と鉱物資源探査地質地図:ハイパースペクトラムは,鉱山地域の地質条件の詳細な調査と分析を行い,高精度の地質地図を作成することができます.異なる岩石や鉱物のスペクトル特性を特定することで地質学的単位を正確に分割し 層構造の境界を特定し 地質学的構造を特定するなど鉱山地域における地質研究と鉱物資源探査のための基本データを提供. 鉱物資源探査:鉱物資源探査において,高スペクトル技術により,鉱山地域の広い領域を素早くスキャンして潜在的な鉱物資源を検出することができる.シリケート鉱物のスペクトル特性を分析することで鉱物の分布範囲と濃縮度を決定します鉱物資源の探査と開発を強く支援する.   二、実用的な応用 使用された機器:色スペクトルFS-23ハイパースペクトルカメラ 試験効果 結論光スペクトル曲線の反射は明らかです ハロゲン光の場合 シリカートを含む部分は明らかに明るくなりますそしてスペクトル曲線は明らかな特徴的なピークを持つ (曝光時間の設定とホワイトの校正は鍵です). 三、 開発展望 超スペクトル機器のスペクトル解像度,空間解像度,信号/ノイズ比は 今後も改善されるでしょうより高いスペクトル解像度により,鉱石シリカート鉱物の細いスペクトル特性をより正確に捉えることができます.鉱物種をより正確に特定し,その構造を分析するのに役立ちます.類似した結晶構造とスペクトル特性のわずかな違いを持ついくつかのシリケート鉱物高解像度のスペクトル機器で より良く区別できます空間解像度の向上により,超スペクトル技術により,より小さな鉱石粒子や鉱物構造を分析し,より詳細な鉱物分布情報を提供できるようになります.鉱石の微小構造と鉱物間の関係の研究に非常に重要である.ハイパースペクトル機器は徐々に小型化と携帯性に向かって発展するこれは,地質調査,鉱山監視,その他の分野におけるハイパースペクトル技術の適用をより便利にするでしょう.地質学者は 鉱山 の 鉱石 を 直接 検出し 分析 でき ます鉱石の鉱物構成,構造,その他の情報をタイムリーに取得し,鉱物資源の探査と開発のためにより迅速かつ正確なデータサポートを提供します.

電源工学の分野では,高電圧線関節の状態モニタリングは,常に電源システムの安全で安定した動作を確保するための重要なリンクです.高圧線接点の運用における潜在的なリスクである.温度,抵抗,火事さえも増加します.電力事故の発生を防ぐために,電力の損失の現象を正確に及時に検出することが非常に重要です.この研究は技術原理に焦点を当てます. application method and practical effect of hyperspectral camera in photographing the high-voltage line joint with a view to providing useful reference for the development of the electric power industry. 一超スペクトルカメラの特徴 高解像度: 超スペクトルカメラは高解像度画像を撮影することができ,複雑な環境における高電圧線接線の詳細な特徴を正確に識別するのに役立ちます. スペクトル分析能力: 超スペクトルカメラは標的物体のスペクトル情報を入手できる.高電圧線接線の材料組成と温度分布を分析するために非常に重要です. 二検知喪失の原則 レイプ検出には,通常,高電圧線接線の温度,抵抗,その他のパラメータのモニタリングが含まれます.超伝導状態の喪失)結合のスペクトル情報を分析することで超スペクトルカメラは,間接的に温度と抵抗の変化を推測することができますレイプ検出を実現するために. 三超スペクトルカメラの適用について 画像取得: 超スペクトルカメラは高電圧のワイヤジョイントを撮影し,ジョイントのスペクトル画像を取得するために使用されます.データ処理: 収集されたスペクトル画像を処理し分析し,関節の温度や抵抗などの重要なパラメータを抽出します. 障害判断: 既定の限界値またはモデルと組み合わせた抽出されたパラメータに基づいて,関節が障害現象を持っているかどうかを判断します. 四、 予防措置と制限 環境因子:光,温度などの環境因子は,超スペクトルカメラの撮影効果に影響を与える可能性があります.したがって,撮影過程で環境要因の制御と修正に注意を払う必要がありますデータ処理能力:ハイパースペクトルカメラによって捕捉されるデータの量は大きく,強力なデータ処理能力が必要である.したがって,応募プロセスで対応するデータ処理機器とアルゴリズムを設定する必要があります.. 五、 応用例と効果 実用的な応用では,高電圧伝送線の関節状態を監視するためにハイパースペクトルカメラを使用しています.分析して処理することで異常な温度上昇,抵抗増加など,故障の発生を防ぐために,合同の異常な状態を時間内に発見することができます. さらに,ハイパースペクトルカメラは,材料の組成や関節の老化程度などの情報も提供できます器具: 色のスペクトル プリッシュスイープ FS-23 便利な高スペクトル 補助装置: 恒常スペクトル光源 - 送信装置 光源:線形ハロゲン光源 概要すると,超スペクトルカメラは,高電圧線接点の検出において,一定の応用可能性と利点を持っています.しかし,実用的な応用では,環境要因の限界や課題にも注意を払う必要があります技術の進歩とコストの削減により,超スペクトルカメラの応用展望は 電力検査と監視の分野では より広くなるでしょう.

科学技術の発展と社会の進歩とともに,個人身分証明とセキュリティ認証はますます注目を集めている.バイオメトリック識別技術としてパームプリント認識は,その安定性と普遍性のために,身元確認とセキュリティ確認の分野で広く使用されています.伝統的な手首の印鑑認識技術は通常,可視光画像のみを使用します.この問題を解決するために,ハイパースペクトラル画像機によって取得された手首の印の画像認識技術が開発されました. ハイパースペクトル画像は,異なる波長で撮影された画像です. パームプリント認識の分野で,ハイパースペクトル画像は,皮膚の色を含むより多くの情報を提供することができます.血管の分布異なる波長の画像を融合することで,手のひらの印の認識の正確性と信頼性が向上できます. ハイパースペクトル画像のパームプリント融合認識では,最初に解決すべき問題は,高品質のハイパースペクトル画像の取得です.従来の超スペクトルカメラは 高価で普及するのは難しいしたがって,高品質のハイパースペクトル画像を得るために既存の機器と技術を使用する方法が研究の中心になっています.一つの方法は,多周波光源と光学フィルターを使用して,超スペクトル画像を取得することですまた,スマートフォンなどの携帯機器を使用して超スペクトル画像を取得することもできます. 高品質の超光スペクトル画像を取得した後 次の問題は 手のひらの痕跡を効果的に抽出する方法です伝統的な手首の痕跡の抽出方法は主に可視光画像に基づいていますしかし,超スペクトル画像にはより多くの情報が含まれているため,新しい特徴抽出方法を開発する必要があります. アプローチの1つは,深層学習技術を使用して,手のひらの印の特徴を抽出することです.もう一つの方法は,ハイパースペクトラル画像で複数の波長情報を使用して手手の紋の特徴を抽出することです. パームプリント認識の分野では,一般的に使用される分類アルゴリズムには,サポートベクトルマシン,ニューラルネットワーク,意思決定ツリーが含まれます.このアルゴリズムには 超スペクトル画像の処理に 問題があります解析の高度な複雑性や不安定な分類結果などの問題があるため,新しい分類アルゴリズムを開発する必要がある.方法の一つは,ディープラーニング技術を使用して分類することです.別の方法として,超スペクトル画像の複数の波長情報を分類するために使用する. ハイパースペクトル画像のハ palmprint融合認識技術には 幅広い応用展望がありますハイパースペクトル画像のパームプリント・フュージョン認識技術が 銀行口座のセキュリティ検証に使えるパームプリント融合認識技術が犯罪捜査,移民管理などに使える,などなど 簡単に言うと ハイパースペクトル画像のパームプリント融合認識は 幅広い応用可能性を秘めた バイオメトリック認識技術です高品質の超スペクトル画像を取得することで,手のひらの印の認識の正確性と信頼性が向上できますテクノロジーの発展と社会におけるセキュリティの需要の増大により,ハイパースペクトル画像のパームプリント融合認識技術は,身元確認とセキュリティ検証の分野でますます重要な役割を果たすでしょう.

シリコン製品は,優れた性能と幅広い応用分野のために,産業や日常生活で広く使用されています.色の管理は極めて重要です高精度な色測定器として,スペクトロフォトメーターは,シリカジェル製品の色管理に強力なサポートを提供します.. 光スペクトロメーターは,光スペクトル技術に基づく色測定器で,明るさ,色差,クロマなど標準サンプルと色を比較することで,色の正確な制御と管理が達成できます.この論文では,シリカジェル製品の色管理におけるスペクトロフォトメーターの応用を紹介しています.. シリコン製品の生産過程では,色管理には主に2つの側面が含まれます.もう"つは生産過程における色モニタリングですこの2つの点でスペクトロフォトメーターは重要な役割を果たします. まず,原材料の色調のマッチングは,シリコン製品の色調管理の重要な部分です.素粒子の色測定と分析によって,正確な色配列を実際のニーズに応じて策定することができます.同時に,色データベースを確立して,異なるバッチ間の色違いを正確に制御することができます.配列とターゲット色を計算するためにこの方法は非常に正確で,完成品の色が設計要件とほぼ同一であることを保証します.色スペクトルとの色マッチングソフトウェアは,需要に応じて設定することができます求められる色の配列を得て,科学アルゴリズムを使用して,需要に近い色を計算し,色偏差を減らす. 第二に,生産過程における色調モニタリングは,シリコン製品の品質を確保するための鍵です.光譜計を通して生産プロセスにおけるシリカジェル製品のリアルタイム測定は,色偏差を時間内に発見し,調整することができます製品色の安定性と一貫性を確保するためです. さらに,スペクトロフォトメーターは,シリコン製品の色と性能との関係を研究するために使用され,製品の性能を最適化するための基準を提供します..例えば,異なる温度と湿度条件下で異なる色のシリコン製品の変化を研究し,製品の性能を最適化します. 簡単に言うと,スペクトロフォトメーターは,シリコン製品の色管理において重要な役割を果たし,生産プロセスにおける正確な色制御に強力なサポートを提供します.光スペクトロメーターを用いてシリコン製品の品質を向上させ,生産コストを削減し,市場競争力を向上させることができる.科学技術が進歩し,応用分野が拡大するにつれシリコン製品の色管理におけるスペクトロフォトメーターの応用展望はより広まります. 杭州コラースペクトル技術株式会社 は,色差計,ベンチ色差計,光スペクトル計塗料,プラスチック,繊維,塗料インク,ガラス,溶液に焦点を当てます.金属塗装色差計,手持ちの色差計, 電気自動車,電気自動車,デスクトップの色差メーターは,すべての種類の物質の色差を満たすことができます色のスペクトル 色の違い 機器の製造者は,すべての色の問題を相談してください.

伝統的中国手工芸品の一つとして,ポルセランは独特の質感と色彩のために愛されています.しかし,様々な理由により,ポルセランの色差があります.色差 は 陶器 の 品質 を 測定 する 重要 な 指標 の 一つ です色計は色を検出するために使用される装置で,色差検出を含む様々な分野で広く使用されています..この 記事 は,ポルセラン の 色差 の 理由 を 詳細 に 答え,ポルセラン の 色差 を 検出 する 方法 を 紹介 し て い ます. まず 陶器 の 色 の 違い の 理由 1グラス差グラゼは,ポルセランの表面に覆われた透明または半透明のガラスのような薄い層であり,その組成と厚さは,ポルセランの色に直接影響する.グラザーの異なるセットや異なる材料によって色差が生じる可能性があります.. 2発射プロセス陶器の焼却過程は,その色にも影響する.異なる炉,焼却温度,焼却時間など,陶器の色違いを引き起こす可能性があります. 3照明条件 ポルセラン の 色 は,照明 の 条件 に よっ て 影響 さ れ て い ます.異なる 光 の 色 と 濃度 に よっ て,ポルセラン は 異なる 色 の 効果 を 示す こと が でき ます. 4視角と視界誤差視角と視覚誤差は,ポルセランの色違いを引き起こす可能性があります.視角に応じて,色は異なります. さらに,人間の目による色認識も疲労によるエラーを引き起こす感情や その他の要因 2つ目は,ポルセランの色違いの色計検出方法 カラーメーターは光学原理に基づいた装置で,物体の表面の色を測定し,その真の色を反映します.ポルセラン の 色差 を 検出 する 色計 を 使用 する 方法 は 次 の よう です: 1適切な色計を選択します.これらの機器は,赤,緑,緑の強度を測定することができます.色データを生成するために物体の表面の青い色. 2標準白色光源を設定する標準白色光源は色測定の基礎です.適切な標準白色光源,例えばD65光源を選択します.測定した色が標準色と一致することを確認する. 3カラーメーターを校正カラーメーターは,カラー測定を行う前に校正する必要があります.これはカラーメーターの正確性を保証し,測定誤差を減らすことができます. 4ポーセランの色を測る測定器の試験ポートは,その領域の色が固い色であることを確認するために,色差を識別する必要がある領域に適合する.面積が計測用機器の試験ポートの大きさよりも大きい場合. 5. 標準テンプレートと比較測定した色データと標準のテンプレートを比較して色違いがあるかどうかを判断します.色違いがある場合は,色差の度合いに応じて評価できる. 結論 結論として,ポルセランの色差の原因は,主にガラスの違い,焼却プロセス,照明条件,視角,視覚誤差などです.色計 を 用い て 陶器 の 色差 を 検知 する こと に よっ て,陶器 の 品質 の 管理 や 評価 が 改善 さ れ ます適切な色計を選択し,標準の白色光源を設定し,色計を校正し,ポルセランの色を測定し,標準サンプルと比較することで,ポルセランの色差を正確に検出できるこれは,日々のポルセランの評価,コレクションの品質の評価,および生産プロセスの管理にとって非常に重要です.   カラースペクトルテクノロジー (ゼジアン) 株式会社は,カラー差計,ベンチ色差計などの光学検査機器の研究,生産,販売にコミットしています.光スペクトル計塗料,プラスチック,繊維,塗料インク,ガラス,溶液に焦点を当てます.金属塗装色差計,手持ちの色差計, 電気自動車,電気自動車,デスクトップの色差メーターは,すべての種類の物質の色差を満たすことができます色のスペクトル 色の違い 機器の製造者は,すべての色の問題を相談してください.

この研究では,400-1000nmの超スペクトルカメラが適用され,杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (LTD) の製品であるFS13は,関連する研究に使用することができる.スペクトル範囲は400-1000nmです.,波長解像度は2.5nm以上で,最大1200のスペクトルチャネルに到達できる.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). 栗は中国の食用ナッツの1つで,高品質で安価で,栄養が豊富で,年間生産量は世界で1位です.シュイゾリンクス (Schizorhynchus) は,栗の外質を評価するための重要な指標の一つですシゾリンクス (Schizorhynchus) は,天然生産条件下で皮が裂けたり,機械的な損傷などの外力によって損傷したりする栗の種です.カスタヌス の 露出 さ れ た 肉 が 食物 安全 に 関する 問題 の 連続 を 容易 に 引き起こす現在,スプリット・マウスのカスタンは主に手動の分類を採用しており,これは主観的で,分類誤差率が高い.切開口栗の検出のための有効で適用可能な方法の研究は,切開口栗の迅速な非破壊的な検出と分類のための基礎を確立することができます.欠陥のあるカスタニッツの識別方法を考えると,研究グループは初期段階でいくつかの研究を行いました.しかし,欠陥のあるカスタニーで口に亀裂がある場合の検出方法については報告されていません.近赤外線スペクトロピーの技術により,農産物の内部品質情報を迅速かつ非破壊的で効果的に検出できます.機械ビジョン技術によって,農業製品の外的特性をよく反映できる農業製品の品質の検出に広く使用されていますが,どちらも農業製品の内部および外部品質の検出の要件を満たすことはできません.科学と技術の急速な発展と コンピュータ技術の急速な発展により超スペクトル画像検出技術では,スペクトルと画像を統合し,農産物の破壊性のない試験分野の研究者によってますます注目されています.超スペクトル画像は,農業製品の質に関する豊富な情報を記録し,農業製品の内部および外部品質の両方を検出するために使用できます国内外の学者たちは,果物,野菜,茶,肉の非破壊性検査にハイパースペクトラル画像技術を適用し,良い結果を得ています.ハイパースペクトラル画像技術による口割れ栗の検出に関する研究はありませんこの論文では,ハイパースペクトラル画像技術を使用して,割れた口の栗を識別し,割れた口の栗と合格した栗のスペクトル曲線を抽出し分析します.特徴的な波長を選択する帯比アルゴリズムを採用し,質感フィルタリングによって協力的な画像を抽出し,数学的形状の連続で組み合わせて,割れた口のカスタニウスの識別を完了します.切り口カスタヌスのオンライン検知に 新しいアイデアを提供できる. この論文では,分口栗の識別に 超スペクトル画像技術を使用しました. 1) 特徴的な波長 (477nm,769nmおよび923nm) は,主要な成分分析によって選択されました.特徴的な波長の異なる組み合わせによって得られたバンド比率画像と特徴的な波長での単一バンド画像を分析して比較しました769mm/923nm帯は画像よりもスプリット・ノズルの領域を最もよく反映し,スプリット・ノズルの特徴の抽出に有利であったことを示しています. 2) 769nm/923nm の帯域比の画像を分析し,協働した質感フィルタリングに基づく画像を抽出した.目標領域は,限界分別と数学形態学の組み合わせによって抽出されました割れた口先の正確な認識率は94.3%で,合格した栗の認識率は96.8%で,全体的な認識率は95.5%に達しました.フィルター型ハイパースペクトラル画像検出システムをベースにしたフィルターは,オンライン画像検出を実現するために設計されています.また,他の農産物の品質の検出にも新しい方法を提供しています.

タトゥー業界では,色のマッチングと調和が タトゥーの成功を決定する重要な要因です.正確な色効果を得るために,タトゥーアーティストは,タトゥーの色を混ぜなければならない.刺青の色彩の仕事のために,過去に経験豊かな色彩のマスターに頼る, 目の色彩の観察,そして今,上昇するコンピュータの色系は,色メーカーにとって非常に強力な色ツールになりました精密に色を調整したい場合は,まず色を測定する必要があります. しかし,タトゥーの色が乾燥しているので,色は亀裂が現れます.測定データが不正確になる湿った色を測定するために接触しない測定方法を使用する必要があります. 色の精度を保証することができます. 非接触スペクトロフォトメーターは,高精度な色測定器で,接触しない方法で物体の表面の色を迅速かつ正確に測定することができます.タトゥー業界のために接触式スペクトロフォトメーターは,サンプルを汚染したり損傷したりすることなく,湿った色のサンプルを直接測定できます. 試験中に乾燥するまで待つ必要はありません.乾燥過程の時間を節約する色比をリアルタイムで調整してコストを節約できます カラー・スペクトル・ノンコンタクト・スペクトロフォトメーターは カラー・システムで 必要なタトゥーの色を 素早く正確に 配置できますタトゥー の 色 を 染める ため に 接触 しない 光谱 計 を 使用 する 前入れ墨の基本色を色混合システムに入力します タトゥーの色素材の基本色が色混合システムに入力された後,この機器を使って色を合わせることができます.タトゥー の 色 を 測定 するソフトウェアは自動的に公式を計算し,その後,公式に従って色をマッチします.タトゥーの色を 選べる色のマッチングのプロセスは完了しました とても便利で速く タトゥーカラーに使用されるだけでなく,非接触スペクトロフォトメーターは化粧品,食品,液体,粉末などの分野でも使用できます.接触式スペクトロフォトメーターは,また,リアルタイムで製品の色を監視するために,組み立てラインとロボットアームにインストールすることができますデータを返信し,製品品質のフィードバックをタイムリーに提供します.

食品産業では,製品の外包の色が製品のイメージと魅力に決定的な役割を果たします.色は製品の視覚効果を向上させるだけでなく,消費者の購入決定にも影響します食品のパッケージの色を正確に制御し測定することが重要です.ポータブルな色差計は,食品包装のための効率的な色検出ツールとして広く使用されています. ポータブル色差計は,製品色を正確に,迅速に測定できる精密光学測定器である.食品 製造 業 者 が 製品 の 梱包 の 色 を 正確 に 検知 し,制御 する よう に 助ける携帯の色差計は,色の明るさ,飽和度,色素を測定するだけでなく,色差を検出します.製品色が目標色の要求を満たすことを保証する. ポータブルな色差計は,持ち運び可能性と柔軟性によって特徴づけられます.測定のためにいつでも生産現場に簡単に持ち運ばれますさらに,色差メーターは,操作が簡単で使いやすいという利点もあります.ユーザは,正確に色データを迅速に取得するために,テストされるサンプルに色差メーターを置く必要がありますこのデータは生産過程で色を制御するのに役立ちます 測定手順の簡潔な説明は以下のとおりです.製品パッケージのサンプルと,測定するためのポータブルな色差計を用意する. まず,対象サンプルの色は携帯の色差計で検出され,色差計のテストポートは測定対象サンプルと一致します.そして色データはボタンを押して1秒で生成されます; 測定色差のインターフェースに切り替える場合,同じく色差の試験口を試験対象のサンプルに押すとき,ボタンを押すとき,仪器は自動的にサンプル間の色差データを計算し,要求事項に準拠するか否かを判断する結果を与える. 生産現場での使用に加えて,ポータブルな色差計は,実験室や研究機関でも使用できます.食品 包装 品 の 色 を 正確 に 把握 する こと は,技術 的 な 課題 だけ で ない携帯の色違いメーターは,製造業者が消費者の買い物行動や製品の販売に対する色の影響をよりよく理解するのに役立ちます.色差測定と色差比較のために色差メーターを使用することで製造者は製品のカラーデザインを最適化し,製品の市場競争力を向上させることができます. さらに,携帯の色差メーターは,食品の品質を検出するためにも使用できます.製品の実際の色と標準色の違いを比較することによって,製品の品質レベルを評価できる製品と標準色の色が大きく違っている場合製品に質の問題があるか,または生産過程のいくつかの側面に問題があることを示唆する可能性があります.この場合,色差計は,製造者が問題を見つけ,その問題を解決するのに役立つので,製品の品質の安定性と一貫性を保証します. 簡単に言うと,ポータブルな色差計は,食品包装の色検出ツールとして,食品産業で幅広い応用可能性を秘めています.食品メーカーが製品パッケージの色を正確に制御し測定し,製品の市場競争力を向上させるのに役立ちます同時に,ポータブルの色差計は,研究機関や研究室で食品の質を検出するためのデータベースも提供できます.食品産業の継続的な発展と 製品品質に対する消費者の要求の向上により携帯の色差計は 将来より重要な役割を果たします

この研究では,400-1000nmの超スペクトルカメラが適用され,杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (LTD) の製品であるFS13は,関連する研究に使用することができる.スペクトル範囲は400-1000nmです.,波長解像度は2.5nm以上で,最大1200のスペクトルチャネルに到達できる.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). ロークワットの栄養価は豊富で,果樹皮は薄く汁みれで,甘く酸っぱい.そしてカイヤンの土壌はセレニウムに富んでいますしかし,ロクワットフルーツはより繊細で,収穫と保管の過程で,果物の質が低下します.糖分の変化は非常に目に見えるローカットの呼吸によって糖分は徐々に増加し,甘さや酸味が低下し,ローカットの味や味に影響を与えます.経済的価値が低下する中国では,果物糖含有量を検出する伝統的な方法が高精度ですが,破壊的で非効率で時間がかかります.経験に基づく果物の質を判断するための統一基準は存在しない果物の質を分類する際には,伝統的な検出方法か 個人的な経験による主観的な判断か中国果物市場における競争優位性を反映するのは困難である.カイヤング・ロクワットは,贵州省の特徴的な果物である.果実の品質分類により,市場価格を正確に特定し,地域ブランドとしての地位を維持できますローカットフルーツの質を監視し,市場価格を導くために,迅速で破壊的でない糖分含有量検出方法のセットを確立することが,実用的に重要であることがわかります.. 果物の質を迅速に非破壊的に検知し,果物の経済価値を向上させるために,可視赤外線/近赤外線ハイパースペクトロスコピーと化学測定を用いた方法が提案され,カイヤングのセー富裕なロクワットの糖分を予測した.まず,ロクワトサンプルのスペクトルデータはハイパースペクトルカメラで得られ,ロクワトサンプルの実際の砂糖含有量を測定しました.標本のスペクトルデータは,SNVとMSCによって抽出され,事前処理された.ロークワットの砂糖含有量を予測するための PCR と PLSR モデルが,元のスペクトルと事前処理されたスペクトルに基づいて作成されました.