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最新の会社ニュース パイプの色差を測定するには? 2024/08/16
パイプの色差を測定するには?
現代の工業生産では,製品の色一貫性は,製品の品質と市場競争力と直接関係しています.特にパイプ材料などの製品では,色の一貫性は外見に影響するだけでなく精度の高い計測ツールとして,色差メーターは,企業に製品の色の一貫性を確保し,製品の品質を改善するのに効果的に役立ちます.この記事では,色差計を用いてパイプ材料の色差を測定する手順を詳細に紹介し,その重要性と必要性を議論します. 一、試験前の準備 色差測定を行う前に,色差計が校正され,正常な動作状態にあることを確認する必要があります.同時に,均一で安定した試験環境を選択し,測定結果に対する外部の光の干渉を避ける..   二同じパイプの異なる位置の色差の測定 代表的なパイプを試験標本として選択する. 傾斜した測定角が測定結果に偏差をもたらす可能性があるため,色計の測定探査機をパイプ表面に垂直に配置することが重要です. 管の端から始め,管の長さに沿って,測定点の数が均等に選択されます.例えば,10cmごとに1つの測定点を選択できます.   各測定点で,色差計を安定させ,測定ボタンを押して測定データを記録します. 三他のパイプの色差の測定 他のパイプも同じように測定します.   また,測定探査機がパイプ表面に垂直であることを確認する必要があります.測定点の選択と分布が,効果的な比較のために最初のパイプと一致していること.   四、 機器フィードバックの色差とラボ値分析 色差測定が完了した後,残された差とラボ値をフィードバックします.色差は通常 ΔE と表されます.2つの色間の差の全体的な程度を反映する実験室値は,それぞれ色の明るさ (L),緑から赤 (a),青から黄色 (b) の範囲を表します. ΔE と Lab の値を分析することで,色差の大きさと方向を定量化することができる.例えば,ΔE の値が小さい場合,それは,2つのパイプの間の色差が小さいと色一貫性が良いことを意味しますΔE値が大きい場合,色差は有意である.ラボ値を比較することで,明るさ,赤緑,青黄色方向の特定の色の変化を理解することができます.   最初のパイプの測定結果は,およそL1 = 30,a1 = -2,b1 = -9で,異なる位置での色差 ΔE値は約0である.5. これは許容範囲内です.第2パイプの測定結果は約L2 = 30,a2 = -5,b2 = -6です.異なる位置での色差 ΔE も 0 周りに変動すると計算されます.5同じパイプの色差は小さいが,異なるパイプの色差 ΔE は5以上に達する. 特定のラボ値から見られるように,第2パイプは明るさで等価である (L2はL1にほぼ等しい),赤と緑の方向に緑 (a2b1).   色差メーターを使用することで,色差を正確に測定し定量化することができ,企業が製品各バッチの色一致性を確保するのに役立ちます.定期的なテストとモニタリングを通じて,企業では色差を及ばなく発見し修正し,色差による品質問題を回避できます.企業は,製品の色が顧客の要求を満たし,顧客満足度と忠誠度を向上させることができる.   色差を及ばなく検知し調整することで,色不一致によって引き起こされる再加工と廃棄率を削減し,生産コストと資源を節約できます.同時に,正確な測定によって生産プロセスを最適化し,生産効率を向上させることができます.
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最新の会社ニュース 家具塗料の塗装方法,家具塗料産業における色相性ソフトウェアの適用 2024/08/10
家具塗料の塗装方法,家具塗料産業における色相性ソフトウェアの適用
家具の塗料の色は家具の製造と装飾の過程で重要な部分であり,家具にユニークな外観と色効果を与えるだけでなく,パーソナライズされ 多様性のある科学と技術の発展とともに,家具塗料産業における色相応化ソフトウェアの適用は,色相応化作業に大きな便利性と革新をもたらしました. 家具の塗料の基本原理と方法家具の塗料の基本原理は,3つの主要な色 (赤,黄色,青) とそれらの相互混合関係に基づいています.選択してください.実際には,通常,以下の方法があります.   手動色混合:色混合の最も伝統的な方法であり,色調師は,自分の経験と視覚判断で,ペストまたは色素を徐々にベースペイントに追加します.理想の色が得られるまで 絶えず混ぜてこの方法には色調師の高い経験とスキルが必要であり,人間の要因によって容易に影響され,色調の混合の精度と繰り返しの限界がある.   機器の色マッチング: 対象色を測定・分析し,色染色パラメータ (色素,明るさ,飽和度など) を取得するためにスペクトロフォトメーターやその他の機器を使用する..),次にこれらのパラメータに基づいて必要な色ペスト式を計算します. 色マッチング ソフトウェア 色マッチング 方法とプロセス1. 色のマッチングデータベースを作成基本データ収集:これは,反射力またはL,aの正確な測定と記録を必要とする,色マッチングプロセス全体の基礎です.b 異なる濃度比で各基色塗料の色素値これらのデータは色マッチングの計算の基礎として使用され,色マッチングの正確さに直接影響します.データベースの更新: 材料,環境,または機器が変化するにつれて,データベースの情報はもはや正確ではない可能性があります.配色の継続的な正確性を確保するために,データベースを定期的に更新することが不可欠です..   2, 標準サンプル色に関連するデータを入力します標準色源:標準色は,顧客または製造者がどのように提供するかによって,物理的なオブジェクト,クロマ値またはスペクトル曲線である可能性があります.標準値設定:標準サンプルの標準値を確立し,次の色マッチングのための参照を提供するために,標準サンプルの色マッチングシステムに標準サンプルの色の関連データを入力する.   3. 色マッチングソフトウェアの操作とスキーム選択配色計算:配色ソフトウェアは入力標準サンプル色データに基づいて計算します.色のマッチングデータベースの情報とユーザーによって設定された制限 (色差△Eなど)色のマッチングコスト,色のペイント特性など).スキーム選択: システムはさまざまなオプションの色スキームを与えることができます.ユーザーは実際の状況 (コスト,実行可能性など) に基づいて選択する必要があります.   4塗料の配列の防腐と色彩開発公式の選択: 企業が必要に応じて,プローフィングのための最高の塗料の公式を選択します.均一 な 色 の 分布: 漆器 の スプリンが 真 の 色 の 効果 を 反映 する よう に 均等 に 分布 し て いる こと を 確かめ なさい.   5色の測定と分析色測定器具:プロの色測定器具を使って,データ正確性を確保するために,色測定器具の色を測定します.色差の計算:測定した色値と標準サンプル色の標準値を比較し,2つの間で色差値△Eを計算する.   6公式の修正と繰り返しは繰り返しの修正:色差値△Eに従って,満足のいく家具塗料公式が得られるまで,初期塗料式を繰り返す.試験を繰り返す.最初の訂正後,公式が要件を満たしていない場合は,試験と訂正のためにステップ4と5を繰り返す.   7公式アーカイブと色安定性公式のアーカイブ: 満足のいく最終的な家具塗料の公式は,将来の生産と複製のためにアーカイブされます.ファイルの内容: ファイルには,基本塗料の名前,塗料配列の割合,試料の厚さ,試料処理時間及び他の重要な情報により,家具の塗料段階の安定性を確保する..   企業では,色相性ソフトウェアを選択する際には,ソフトウェアの機能,パフォーマンス,使いやすさ,価格,販売後のサービスを考慮する必要があります.また,ソフトウェアが企業の生産設備とプロセスに適合し,企業の実際のニーズを満たすことができるようにする必要があります.. 色のスペクトル コンピュータの色マッチングソフトウェアの利点は,コストと実際の状況に応じて選択できる様々な配列を提供できることを意味します. 同時に,サンプルデータと公式データは電子です.労働コストを削減し,安定した生産を確保します. シンプルな操作,制限なし,迅速な手,正確な公式. 高色のマッチング効率は,廃棄物を使用することができます.節約コスト.
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最新の会社ニュース 色のマッチングソフトウェア: ネイルロックの製造者に色のマッチングを助ける 2024/08/02
色のマッチングソフトウェア: ネイルロックの製造者に色のマッチングを助ける
ネイルラックの生産分野では,色マッチングソフトウェアは,生産者が製品の競争力を高めるために,徐々に重要なツールになっている.生産プロセスを最適化し,市場の多様なニーズを満たすネイルラックの製造者にとって,色合わせソフトウェアはまず製品開発段階において重要な役割を果たします.製造 者 は,色 の 組み合わせ を 素早く シミュレート し,テスト する ため,色 を 合わせる ソフトウェア を 用い ます新しい製品の開発サイクルを大幅に短縮する.様々なピグメントのパラメータと特性ソフトウェアは,特定の色効果を達成するために必要な色素の公式を迅速に計算することができます市場動向と消費者の好みに合わせて,新しい色や新しいシリーズ製品を正確に開発する研究開発チームを支援します. ネイルラック用粘着剤の 伝統的な色合わせプロセスは 多くの場合 デザイナーの経験と直感に頼りますしかし,すべての色のマッチングの正確性と革新性を保証することも困難です. 色のマッチングソフトウェアは,高度なアルゴリズムと豊かな色ライブラリを通じて,強力な色マッチングツールでデザイナーを提供します.デザイナー は シンプル な 操作 で 色 の 種類 を 選べる設計効率を大幅に向上させていますソフトウェアのインテリジェント推奨機能は,設計者の好みと市場の需要に応じて,自動的に新しいユニークな色彩を生成することができますデザインの創造的なインスピレーションを刺激します 生産過程で,色相応化ソフトウェアは,色素の使用を正確に制御し,コストを最適化します.ソフトウェアは,注文によって要求される色式に従って,それぞれの色素の正確な量を計算します同時に,異なるピグメントのコストと性能を分析することで,ソフトウェアは,最も低コストで最高の品質の色彩を製造者に提供することができます生産コストを効果的に削減し,製品のコストパフォーマンスと市場競争力を向上させる. パーソナライズされたカスタマイゼーションは 市場の主流のトレンドになりました ネイルクリーム製剤メーカーが 色のマッチングソフトウェアを通じてより豊かな色選択とより正確な色マッチングサービスを顧客に提供することができます顧客は,自分の好みやニーズに応じてソフトウェアで色を選択したり,カスタマイズしたり,リアルタイムで効果をプレビューすることができます.消費者の多様なニーズを満たすだけでなく顧客の参加感と満足感を高め ブランドイメージと忠誠心を高めます ネイルラック用粘着剤の製造業者における色相応化ソフトウェアの適用は,研究開発,生産,品質管理から市場拡大に至るまであらゆる側面をカバーしています.製造業者にとって大きな経済的利益を生み出し,強力な競争優位性を構築する. カラースペクトルコンピュータカラーマッチングソフトウェアの利点は,コストと実際の条件に応じて選択できる複数の配列を提供できる能力に反映されています.さらに,サンプルデータと公式データは電子化されており,労働コストを削減するだけでなく,生産の安定性を保証します. ソフトウェアは操作が簡単で,限界はありません.使いやすい配色効率が優れていて,廃棄物や古い材料も配色に使ってコストを節約できます. テクノロジーの進歩と 市場の需要の変化によりネイルラック産業における色マッチングソフトウェアの適用は,より深く,より広範になると考えられています.産業全体が新たな発展段階に進んでいくよう促す.
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最新の会社ニュース 果物の質を非破壊的に検査する際の超スペクトルカメラの適用 2024/07/27
果物の質を非破壊的に検査する際の超スペクトルカメラの適用
農業技術の継続的な進歩により,果物の質検定の需要も増加しています.従来の果物の質検定方法では,しばしばサンプルを破壊する必要があります.時間がかかり 労苦を伴うだけでなく画像技術が進歩しているためハイパースペクトルカメラは,独特の利点を持つ果物品質の非破壊的な試験分野での大きな応用可能性を示しています. 超スペクトルカメラの技術原理超スペクトルカメラの基本原理は,対象物のスペクトル情報を画像情報に変換するためにスペクトル画像技術を使用することです.異なる波長で標的物体の反射や放出スペクトルを測定することで対象物体のスペクトル特性を取得し,対象物体を認識し分類します.超スペクトルカメラは,超スペクトル画像を生成するために,スペクトル画像技術と画像技術を組み合わせます対象物の空間情報だけでなく,そのスペクトル情報も含んでおり,対象物の多次元分析を実現します. 超スペクトルカメラの特徴1超スペクトル解像度:超スペクトルカメラは 標的物体のスペクトルデータを 数百,あるいは何千もの波長で取得し, 標的物体の精密な識別と分析を達成できます. 2高空間の解像度:この技術はスペクトル情報を入手するだけでなく,高精度の位置付けを達成するためにターゲットオブジェクトの空間の情報を正確に取得することができます. 3高い感度:ハイパースペクトルカメラは,低照明条件下でも明確なハイパースペクトル画像を得ることができ,対象物の認識能力を向上させます. 4多次元情報融合:スペクトル情報は空間情報と融合して多次元超スペクトル画像を生成する.画像処理と分析のために豊富な情報を提供する. 果物の質を非破壊的に検査する際のハイパースペクトラルカメラの適用1熟期検出果物 の 熟熟 性 は,果物 の 品質 や 味 を 決定 する 主要 な 要因 です.伝統 的 な 方法 は,通常,外見,色,触覚 に よっ て 判断 さ れ ます.しかし,この 方法 は 客観 的 で,誤り に 容易 な もの です.ハイパースペクトルカメラは,異なる波長で果物のスペクトル特性を捉えることができます果実の熟成度を正確に判断するために使用できます 2害虫と病気の特定害虫や病気は果物の質に影響を与える重要な要因です.ハイパースペクトルカメラは,病害や害虫によって引き起こされる,果物の表面や内部におけるスペクトル変化を捕捉し,病害や害虫の正確な識別を実現しますこれは害虫や病気を早期に発見し,果物の生産性と質を向上させるための 適切な措置をとるのに非常に重要です. 3品質評価熟しや害虫に加えて,果物の質は甘さ,酸性,水分含有量など多くの側面を含んでいます.果物の多次元スペクトル情報を取得することができますこれらの品質指標は,対応するアルゴリズムモデルと組み合わせて正確に評価できます.ハイパースペクトル技術を使用して,甘いリンゴや紅枣の表面損傷などの欠陥を特定することができます果物の分類と販売の科学的根拠となる. 果物品質の非破壊的な試験におけるハイパースペクトルカメラの応用には広い展望があります.この技術により多くの種類の果物検出に 応用される予定です同時に,人工知能とビッグデータ分析技術を組み合わせることで 検出の正確性と効率がさらに向上できます果物品質検知の知能と自動化を実現する.   しかし,ハイパースペクトルカメラは,果物の品質の検出にもいくつかの課題に直面しています.例えば,異なる果物のスペクトル特性はかなり異なります.異なる果物の検出モデルを確立する必要があります同時に,光や気温などの環境要因も検出結果に影響を与える可能性があるため,それらを修正するために対応する措置を講じなければならない.   要するに,ハイパースペクトラルカメラは,先進的な画像技術として,果物の品質を非破壊的に検査する分野で,大きな応用可能性と広い見通しを示しています.FigSpec® シリーズ イメージング 超スペクトルカメラは,スペクトル画像の迅速な取得を実現することができます野菜や果物の分析と検出だけでなく,スペクトル分析,材料の分類,農業リモコンセンシング,産業検出などの分野でも広く使用されています.テクノロジーの継続的な開発と改良により超スペクトルカメラは将来,農業生産においてより重要な役割を果たすと考えられています果物の質を向上させ,農業の持続可能な発展を促進する.
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最新の会社ニュース 超スペクトル カメラ:色 の 背後 に ある 科学 に つい て 新しい 視野 を 開く 2024/07/12
超スペクトル カメラ:色 の 背後 に ある 科学 に つい て 新しい 視野 を 開く
超スペクトルカメラは,先進的な光学画像装置として,近年,多くの分野で大きな応用可能性を示しています.同時に 豊富なスペクトル情報も得られます科学研究と実用的な応用のためのユニークで貴重なデータを提供します. 超スペクトルカメラとは?超スペクトルカメラは,標的物体から反射または放出される光に関する情報を複数の連続的および狭いスペクトル帯域で捉えることができる画像装置である.伝統的なカメラや 人間の目が見得る限られた色彩の範囲とは違います超スペクトルカメラは紫外線から赤外線までの広いスペクトル領域をカバーし,豊富なスペクトル情報を含むデータキューブを生成することができます.このデータは,ターゲットオブジェクトの空間位置情報を記録するだけでなく (二次元画像)異なる波長で各ピクセルのスペクトル応答特性 (三次元のスペクトル情報) を含んでいる.対象物のより包括的で深い分析を達成するために. 超スペクトルカメラ の 機能超スペクトルカメラの機能は光譜技術に基づいています つまり,光を分割する装置を使って 波長が異なる単色光に分解します複雑な光学システムと検出器を介して対象物体からの反射または放射強度を各波長で測定する.このデータは,後の処理と分析のために3Dデータキューブに統合されます.高解像度 の スペクトル 特性 に よっ て,超 スペクトル カメラ は 従来の カメラ が 検知 でき ない 微妙 な スペクトル 差 を 捉え ます物質の表面の化学的組成,物理的状態,環境条件などの情報を明らかにします.   超スペクトルカメラの応用分野1.農業と林業葉,果物,作物の他の部分のスペクトルデータを分析することで,農作物の成長状態を正確に評価できます林業では,高スペクトルカメラを使用して,森林覆いの変化を監視し,樹種を特定し,森林の健康を評価することができます. 2.環境監視と保護: 超スペクトルカメラは,水中の石油汚染,重金属汚染,空気中の有害ガスなどの様々な環境汚染物質を特定し定量化することができます.土地の劣化を監視するためにも使用できます気候変動の自然環境への影響について 3.鉱物資源の探査: 超スペクトルカメラは,地表岩石,土壌,植生物の特定の鉱物成分を検出し,鉱物資源の探査のための重要な手がかりを提供します.超スペクトル画像のスペクトル特性を分析することで鉱山の大きさや質を迅速に特定し,評価することができます. 4.軍事・防衛: 軍事分野では,超スペクトルカメラは標的の識別,カモフラージュ検出,戦場の環境監視に使用できます.高解像度のスペクトルデータにより 兵士は敵の標的を より正確に識別できます戦闘場状況を評価し 対応する戦術戦略を策定します 5.文化遺産の保護文化遺産の保護にも重要な役割を果たします. 文化遺物の表面のスペクトルデータを分析することで,文化遺跡の生産プロセスと歴史的変化が明らかになる文化遺跡の修復,保護,展示のための科学的基盤を提供する. 超スペクトルカメラは 独特のイメージング能力と 幅広い応用の可能性を備えて 現代科学研究と技術の応用において 明るいスターになっていますFigSpec®FS1Xシリーズの超スペクトルカメラは可視光 (400-700nm) を含みます.近赤外線 (400~1000nm) と近赤外線 (900~1700nm) の3つのスペクトル領域で,印刷,繊維,その他の工業製品の表面の色質感検出に広く使用されています.部品の識別物質識別,機械ビジョン,色検出,農業製品の品質など. 技術の進歩とコストの徐々に削減により,超スペクトルカメラは より多くの分野で重要な役割を果たします人類社会の持続可能な発展に より多くの知恵と力を寄与します
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最新の会社ニュース 果物の質を非破壊的に検査する際の超スペクトルカメラの適用 2024/07/05
果物の質を非破壊的に検査する際の超スペクトルカメラの適用
農業技術の継続的な進歩により,果物の質検定の需要も増加しています.従来の果物の質検定方法では,しばしばサンプルを破壊する必要があります.時間がかかり 労苦を伴うだけでなく画像技術が進歩しているためハイパースペクトルカメラは,独特の利点を持つ果物品質の非破壊的な試験分野での大きな応用可能性を示しています. 超スペクトルカメラの技術原理超スペクトルカメラの基本原理は,対象物のスペクトル情報を画像情報に変換するためにスペクトル画像技術を使用することです.異なる波長で標的物体の反射や放出スペクトルを測定することで対象物体のスペクトル特性を取得し,対象物体を認識し分類します.超スペクトルカメラは,超スペクトル画像を生成するために,スペクトル画像技術と画像技術を組み合わせます対象物の空間情報だけでなく,そのスペクトル情報も含んでおり,対象物の多次元分析を実現します.   超スペクトルカメラの特徴1超スペクトル解像度:超スペクトルカメラは 標的物体のスペクトルデータを 数百,あるいは何千もの波長で取得し, 標的物体の精密な識別と分析を達成できます. 2高空間の解像度:この技術はスペクトル情報を入手するだけでなく,高精度の位置付けを達成するためにターゲットオブジェクトの空間の情報を正確に取得することができます. 3高い感度:ハイパースペクトルカメラは,低照明条件下でも明確なハイパースペクトル画像を得ることができ,対象物の認識能力を向上させます. 4多次元情報融合:スペクトル情報は空間情報と融合して多次元超スペクトル画像を生成する.画像処理と分析のために豊富な情報を提供する. 果物の質を非破壊的に検査する際のハイパースペクトラルカメラの適用1熟期検出果物 の 熟熟 性 は,果物 の 品質 や 味 を 決定 する 主要 な 要因 です.伝統 的 な 方法 は,通常,外見,色,触覚 に よっ て 判断 さ れ ます.しかし,この 方法 は 客観 的 で,誤り に 容易 な もの です.ハイパースペクトルカメラは,異なる波長で果物のスペクトル特性を捉えることができます果実の熟成度を正確に判断するために使用できます 2害虫と病気の特定害虫や病気は果物の質に影響を与える重要な要因です.ハイパースペクトルカメラは,病害や害虫によって引き起こされる,果物の表面や内部におけるスペクトル変化を捕捉し,病害や害虫の正確な識別を実現しますこれは害虫や病気を早期に発見し,果物の生産性と質を向上させるための 適切な措置をとるのに非常に重要です. 3品質評価熟しや害虫に加えて,果物の質は甘さ,酸性,水分含有量など多くの側面を含んでいます.果物の多次元スペクトル情報を取得することができますこれらの品質指標は,対応するアルゴリズムモデルと組み合わせて正確に評価できます.ハイパースペクトル技術を使用して,甘いリンゴや紅枣の表面損傷などの欠陥を特定することができます果物の分類と販売の科学的根拠となる. 果物品質の非破壊的な試験におけるハイパースペクトルカメラの応用には広い展望があります.この技術により多くの種類の果物検出に 応用される予定です同時に,人工知能とビッグデータ分析技術を組み合わせることで 検出の正確性と効率がさらに向上できます果物品質検知の知能と自動化を実現する.   しかし,ハイパースペクトルカメラは,果物の品質の検出にもいくつかの課題に直面しています.例えば,異なる果物のスペクトル特性はかなり異なります.異なる果物の検出モデルを確立する必要があります同時に,光や気温などの環境要因も検出結果に影響を与える可能性があるため,それらを修正するために対応する措置を講じなければならない.   要するに,ハイパースペクトラルカメラは,先進的な画像技術として,果物の品質を非破壊的に検査する分野で,大きな応用可能性と広い見通しを示しています.FigSpec® シリーズ イメージング 超スペクトルカメラは,スペクトル画像の迅速な取得を実現することができます野菜や果物の分析と検出だけでなく,スペクトル分析,材料の分類,農業リモコンセンシング,産業検出などの分野でも広く使用されています.テクノロジーの継続的な開発と改良により超スペクトルカメラは将来,農業生産においてより重要な役割を果たすと考えられています果物の質を向上させ,農業の持続可能な発展を促進する.
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最新の会社ニュース 塗料の色違いを検出するために色差メーターを使用する方法 2024/06/28
塗料の色違いを検出するために色差メーターを使用する方法
工業生産や日常生活において 色の精度はますます重要になってきています.自動車製造,化粧品製造,家庭装飾などです.色の正確さは,製品の品質と市場への受け入れに影響を与える色の正確性を確保するために,多くの産業は色差測定器を使用して色差を検出し始めました.この 記事 は,色差 計 を 用い て 塗料 の 色 が 色差 を 持っ て いる か ない か を 検知 する 方法 を 説明 し ます.   一色差計の動作原理色差計は,物体の表面の色鮮度,飽和度,色彩を測定することによって色差を評価する機器である.数値値に変換することができます.色差計は,通常光源,受信機,プロセッサから構成される.   二色の違い計を使用する手順 1試料の準備 代表的な塗料サンプルを選択し,紙の上に均等に塗り,表面に反射する光の偏差を避けるために,サンプル表面が滑らかであることを確認します.冷たい場所で乾燥して,粘りし,計測器を汚染し,測定結果に影響を及ぼさないようにします.. 2測定段階 標本表面に色差計を置き,光源が標本に垂直に照らすように角を調整します.測定キーを押して,色差メーターは自動的にサンプルの色を測定し,データを生成します通常,色差メーターは L,a,b の3つの値を出力します. L は色明るさ,a は赤緑の値,b は黄色青の値を表します. 3データの分析 色差計のデータと標準色差データを比較して色差を計算する.一般的に,色差値が小さいほど,標準色に色が近いほど一般に用いられる色差式は ΔEab, ΔE00などである. 4結果報告 計算された色差値に基づいて,サンプルの適合性を評価する.色差値が許容範囲内であれば,塗料の色が要件を満たしていることを示します.;色差値が許容範囲を超えると,色差計のデータに従ってサンプル式を調整することができる.そして,そのサンプルが要求を満たすように取得できます.(評価範囲はシステム自体で設定できます)   三│ 予防策1調節器を清潔に保つ:使用期間を延長するために,色差計は使用前と使用後,清潔に保ち,維持する必要があります.2正確な操作:使用前に使用説明書を注意深く読み,操作手順に従って測定します.3カリブレーション:測定結果の正確性を確保するために,使用前に計器がカリブレーションされたかどうかを確認する必要があります.
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最新の会社ニュース ハイパースペクトラルカメラによるライスシート病の特定 2024/06/21
ハイパースペクトラルカメラによるライスシート病の特定
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FS23は,関連研究に使用できる.FigSpec® シリーズ画像化超スペクトルカメラは,高 difr クション効率のトランスミッショングリートビーム分割モジュールと高感度表面配列カメラを使用します組み込みのスキャニング画像と補助カメラ技術で伝統的な超スペクトルカメラを解決するには 外部プッシュスキャン画像メカニズムと複雑な焦点化やその他の難しい問題が必要です標準のCインターフェイス画像レンズや顕微鏡と直接統合してスペクトル画像の迅速な取得を実現できます. 精密農業は 低消費,高効率,高品質,農業の安全を 達成するための重要な方法です安定した収穫量と米の高収穫量は,常に農業生産の焦点でした安定した収穫と高い収穫を達成するための重要な保証です.米葉病は米の3つの主要な病気の1つです.被害を受けた作物の原因と被害程度が,米病の初期段階に検出できる場合繊細な農業における変数的な適用と組み合わせると,米病感染の病率を効果的に減少させ,害範囲を絞ることができます.稲の収穫は効率的に増やすことができます変数的な適用は,主に,作物害虫や病気の情報に基づいて,影響を受けた作物の原因と損害の程度を適時に診断することを指します.適切な病気治療法に従って化学剤の適用化学剤の使用を削減し,適時予防と制御の目的を達成するため, この研究では,ハイパースペクトラル画像技術を使用して,米殻病を認識しました.PLS-DA差別性分析モデルは,元のスペクトルの異なる予備処理の後,そして良い結果が得られましたSG,SNVおよびMSC予備処理方法では,予測サンプル差別の精度はそれぞれ82.8%,92.1%および89.1%であった.SNV前処理スペクトルによって確立されたPLS-DAモデルは,最も高い精度を持っていたこの3つの方法が実行可能であるため,この3つの方法が実行可能である.MNF 特徴情報抽出に基づく LDA と BPNN 識別モデルの予測セットの精度は 95 です..3%と98.4%で,すべての帯域に基づくPLS-DAモデルよりも優れている.MNF の特徴情報抽出に基づく BPNN モデルでは,最適な識別効果が得られる.実験結果は,ハイパースペクトラル画像技術を使用して米粒の枯れを特定することが可能であることを示しています.,MNF アルゴリズムを使って 元のスペクトルを表現する特徴情報を抽出し 計算量を大幅に削減できますこのアルゴリズムは,大米病の迅速な認識とモデリングのプロセスで幅広い応用の可能性を持っています..
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最新の会社ニュース 超スペクトル画像による黒色中性ペン検出に関する研究 2024/06/15
超スペクトル画像による黒色中性ペン検出に関する研究
人間の目 は 目に見える範囲 の 光 に 敏感 で,色 を 基 に し て 物質 を 区別 する.しかし,人間 は 同じ 色 の 二つ を 区別 する こと が でき ませ ん.黒い 中性 的 な 墨 は 安定 し て い ます.文字は消えない多くの重要な文書は黒い中立ペンで書かれています.契約書,領収書,証明書,チェックなど,これらの文書の番号,時間,テキストなどです.簡単に追加したり 改造したりできます改造された手書きの識別と覆われた手書きの複製は,刑事訴訟において重要な証拠であり,したがって,ほとんどの民事および刑事事件において,多くの文書の識別には,黒い中立ペンの手書きの識別が必要です.手書きの識別には2つの主要方法があります 損失検出と非破壊検出です近年,農業製品の識別に広く使用されています.この論文では,手書き認識のより効果的な方法を探求するために,市場で販売されている18種類の黒色の中性ペンを対象としています.手書きの犯罪調査と特定のための研究基盤を提供する.   本論文では,400-1000nmの超スペクトルカメラが使用されている. 杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (株) 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,波長解像度は2より優れている.5nm,最大1200スペクトルチャネルまで到達できます. 獲得速度は全スペクトルで128FPSに達できます.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).     1材料と設備   実験材料と実験サンプルの準備   実験標本には 市場で人気のある 18 種類の黒い中性ペンと 18 種類の中性ペンを入れ替えて 覆いました18種類の中立ペンで""を書き24時間後には他のブランドのネutral penによって"40"が変更され 306個の試料の改ざん実験が行われました(a) と (b) は,ペン1がペン2で改ざんされた前の写真と,ペン1が改ざんされた後の写真です.図"からわかるように,ペン1が同じ色のペン2で改ざんされた後,改ざんした痕跡は肉眼では完全に見えません.18種類のニュートラルペンを用いてそれぞれの数値シリアル番号を書きました24時間後に他のブランドの中性ペンで覆われ,306個のマスキング実験サンプルが作成されました.封筒を覆う前と後に図"からわかるように 隠された文字は肉眼では完全に認識できません     2結果と議論   手書きの改ざんや再現された識別結果の隠蔽   例えば,図2に示されているように,ペン1とペン17は (a) デジタル写真であり, (b) 背景除去なしに主要な成分分析処理の結果です.(c) 背景除去なしで主要な成分分析処理の結果である.,d) は偽色合成処理の結果である.図2から見られるように,背景情報の干渉を除去すると処理結果はより明確である.大量のデータ分析は,偽色の合成は,手書きの改ざんに対する最高の認識効果を持っていることを示しています元のデータを見ていない人は 改ざんされた手書きを成功裏に識別できます つまりサンプルグループを識別できます 図3 (a) は,標本のデジタル写真で,標本を標本13号で覆う例として,無性ペン2号を用い,(b) 背景除去なしで主要な成分分析処理の結果である(c) 背景除去なしで主要な成分分析処理の結果であり, (d) 偽色合成処理の結果である.背景を削除した主要なコンポーネント分析処理は,手書きの再現を覆い認識に最も良い効果があることを示す.     3結論 (1) 720-1000nm帯では,異なるブランドのニュートラルペンのスペクトル反射性が非常に異なっており,手書きを認識するのに最適な帯です.   (2) 国産ペンとニッサンペンの認識効果は100%に達し,商品の偽造のための理論的基盤を提供します.   (3) 研究によると,背景情報を取り除くと,再分析と処理後,識別効果が明確に更新されます.   (4) この論文では,手書きはノイズ削減,ISOデータ,眼のマスクの設置,背景の除去,PCA分析によって認識されます.異なるサンプルデータが認識されます.ブラックニュートラルペンの試料のデータのうち306グループのうち,232つのデータグループが識別可能となり,認識率は75.8%であった.175 のデータ グループ を 複製 する こと が でき た.認識率は57.3%に達した.   (5) 研究結果は,超スペクトル画像技術を使用して,異なるブランドの黒色中性ペンとの間の改ざんや隠蔽を特定することが可能であることを示しています.刑事捜査と手書きの識別のための研究基盤を提供します.
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最新の会社ニュース 乳色計CS-821Nの検出例 2024/06/07
乳色計CS-821Nの検出例
牛乳産業では,牛乳の色が重要な品質指標であり,その成分,新鮮度,加工を反映しています.牛乳の品質と安全性を評価するのに非常に重要です例えば,過剰な熱処理や酸化により,通常望ましくない黄色いミルク色が生まれます.基準と規制に準拠していることを確認するために,厳格な品質管理が必要です伝統的な色評価方法は,人間の要因,環境照明,観察者の主観性によって影響を受け,評価に大きな偏差をもたらします. 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 parametersこの論文では,デスクトップスペクトロフォトメーターを用いてミルクの色差を測定する方法を紹介しています.   デスクトップスペクトロフォトメーターの動作原理デスクトップスペクトロフォトメーターは,その色の反射または伝播された光を測定することによって,物体の色を評価する機器である.この装置は,物体から反射される光を 単色光の異なる波長に分割し,各波長で光の強度を測定します対象物の色と対象色を測定することで,デスクトップスペクトロフォトメーターは両者の色違いを計算し,その後牛乳の質を判断することができます.   測定手順一、材料を準備する(1) 色スペクトル デスクトップスペクトロフォトメーター CS-821N(2) 標準乳サンプル(3) 試験対象の乳サンプル(4) カラーメトリック 皿その中でも,デスクトップ用スペクトロフォトメーターCS-821Nは牛乳の色を測定するために使用される主要な機器であり,円形色測定皿は牛乳サンプルを保持するために使用される機器です.   二、試料の準備(1) 牛乳 を かぼちゃ に 倒す (牛乳 が かぼちゃ の 容量 の 3/4 以上 に 倒さ れ て いる よう に し て ください)   三、サンプル測定(1) デスクトップ用スペクトロフォトメーターCS-821Nをオンにする(2) 設定パラメータ:反射測定モード,D65光源,10°観察者角度等を選択する(3) 反射測定モードで黒と白の校正を実行(4) CS-821N を,テストポートを上向きに測定するように立てます(5) 標準ミルクに注入した色測定皿を試験口に配置し,試験口を完全に覆うようにします.(6) 測定キーを押して,計器が測定を完了して結果が表示されるのを待つ.   (7) 測定結果を記録する(8) 次の測定に備えるため,比較器と計器を清掃します.   四、結果分析この実験では,検査対象サンプルと標準サンプルとの間の色差を比較することで,検査対象サンプルの色差を評価することができます.このアプローチは,ミルク生産者が製品の品質を確保し,消費者の体験を改善するのに役立ちます. 新しい製品開発の段階では,色調調整と最適化は重要なステップです.研究者は,市場や消費者の期待に応えるために,新しい製品の色を正確に測定し調整することができます.  
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最新の会社ニュース 露天鉱山における鉱石の白度分類の検出に色スペクトル超スペクトルカメラの適用 2024/05/31
露天鉱山における鉱石の白度分類の検出に色スペクトル超スペクトルカメラの適用
一、 紹介鉱物の有効利用と精密加工に決定的な影響を及ぼす露天鉱山での鉱石の白さの分類を試験することは重要な仕事です.伝統的な検出方法は主に手動操作に依存しています効果がなく,主観的な要因にも敏感です.鉱石の白さを分類する検出の正確性と効率性を向上させるために先進的な検出技術を採用することが非常に重要です.この論文は,露天鉱山における鉱石の白度分類の検出における色スペクトルハイパースペクトルカメラの適用を紹介しています.   二、背景顧客は大きな領域で鉱山鉱石の白さをテストする必要があるが,手動または手持ちの白度計による検出効率は低い.より効率的な検出方法が緊急に必要です. この分類検出には400-1000nmの超スペクトルカメラが使用され,関連研究にはカラースペクトルテクノロジー (ゼジアン) コ.,LTDの製品であるFS13が使用された.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).     三、 実験室での検査400-1000nmで異なる白さのカルシウム炭酸物の反射性は,4つの鉱石を伝送プラットフォームに置きFS-13で試験した後得られた.     図4から見られるように,主白色と二次白色は類似している.全体的な波形に応じて,主白色と二次白色を1つのカテゴリーに分類することができる.,3段階から4段階の白色は高く,3段階の白色は低くステージ1とステージ2の差は大きく簡単に区別できます   四、現場での検出撮影時間:15時002023年11月7日   図5   図5には,現場に設置された高スペクトルカメラFS-23と検出用のベンチが示されています.   図6   6図の2度目の白さを持つカルシウム炭酸物を選んで 50mほど離れたところから撮影しましたバンド曲線は,図の鉱石を逆転するように校正されました.   図7   図7は20mで二次カルシウム炭酸塩校正のフィールド撮影マップと反転効果マップを示しています.   図8   図8は,20mで最初のカルシウム炭酸塩校正のフィールド撮影マップと反転効果マップを示しています.   図9   図9は,50mで最初のカルシウム炭酸塩の校正のフィールド撮影マップと反転効果マップを示しています.   図 10   図10のように,パラメータ値 (類似性限界値) を50mで0.993から0.99に調整した後,逆選択後,類似の帯域における原始カルシウム炭酸物の割合は大きく増加する.   図11   図12   図11と図12では,逆効果のために二次カルシウム炭酸物の白さの調整しきい値が50m離れた場所に選択されています.   五結論 1実験室での検査400-1000nmの超スペクトルカメラFS-13+プラットフォームを使用して,カルシウム炭酸物の白さの分類を検出することができます. これは識別の実行可能性の観点から完全に実行可能です.同時に素白と二次白の反射差が非常に小さいことが判明し,次の図のように2つの小さな差しかみられない.     2現地検査携帯型ハイパースペクトルカメラFS-23は,フィールド状況を撮影し,特定の位置を逆転するために使用することができ,主に初次および二次カルシウム炭酸を逆転します.モデルの限界値が調整された場合,精度は徐々に向上し,この領域の主要なおよび二次的な白さが一般的な領域に逆転することができます.デメリットは,単一のモデルを使用することです.精度も向上する余地があります.   3UAV超スペクトル検出未来に,大規模な領域でカルシウム炭酸物の白度レベルを効率的に検出する必要がある場合,UAVベースの超スペクトル測定システムは検出に使用できます.UAVベースの超スペクトル測定システムは,高効率で低電力消費の特徴を持っています高安定性スペクトル画像取得を可能にします.     露天鉱山における鉱石の白さの分類における色スペクトル超スペクトルカメラの適用は,一定の成功を収めている.色のスペクトルのハイパースペクトルデータを取得し分析することで精度と効率が向上し,手動操作の誤差が減少します.テクノロジーの発展とともに露出鉱石の白度分類検出にもより大きな役割を果たす.鉱物資源の効率的な利用と精密加工のためのより強力な技術支援を提供.
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最新の会社ニュース 効率的な作物表型分析のためのUAVハイパースペクトラルリモートセンシング 2024/05/25
効率的な作物表型分析のためのUAVハイパースペクトラルリモートセンシング
一、 背景   食糧不足,人口増加,気候変動などの課題に直面して 収穫量を増加させるのが緊急です農作物の成長と環境との関係を深く理解することで 収穫を改善するための貴重な情報を提供します.   二伝統的な方法の問題:伝統的な車両搭載プラットフォームは,時間と労力,限られたスペースカバーなど,サンプルテストや作物特性パラメータの決定にいくつかの問題があります.農作物科学の研究の発展を制限する.   三農業におけるUAVハイパースペクトラルリモコンセンシングの応用 カラースペクトルテクノロジーの無人ハイパースペクトル測定システム (FS-60) は,作物のフェノタイプ化に効率的で正確なソリューションを提供します.   この技術の主な特徴と応用は以下の通りです 1UAVハイパースペクトル測定システム (FS-60): 色のスペクトル技術のFS-60は,高度な柔軟性を持つ高出力近地遠隔センサーフェノタイププラットフォームです.低コストで広範囲に及ぶフィールドフェノタイプ情報を入手する効果的な方法になります.   2システム構成と特性: Dji M350RTKが飛行ベアプラットフォームとして採用される. 超高速スペクトルスキャン画像装置は,信号とノイズの比率が高く,非常に安定したスペクトル画像取得を可能にします.   自社開発した高効率で低消費量の画像処理アルゴリズムで 機体の飛行時間を延長し システムの消費電力を削減します 400~1000nmの波長範囲で動作し,スペクトルと空間解像度が高く,感度が高く,信号とノイズの比率が高い.     3応用シナリオ このシステムは,植物,水体,土壌,その他の地面物体のスペクトル画像情報をリアルタイムで測定できます.農作物の成長と収穫の評価森林害虫の監視と火災予防の監視,海岸線と海洋環境の監視,湖や流域の環境の監視,その他の分野.   4農作物フェノタイプ分析 標準化植生指数 (NDVI) と植物老化反射指数 (PSRI) は,異なる時期の小麦のスペクトルデータを収集することによって評価することができます.これらの指標は,作物の窒素需要を判断するために使用できます.肥料の適用を指導し,収穫時間を決定します.   四、価値と応用 展望: UAV超スペクトル測定システムは,農業生産における高い価値と幅広い応用見通しを持っています.その高スペクトル解像度は,害虫や病気を早期に発見し,作物におけるその進化を監視するのに役立ちます農作物の成長の保護と予測に強い支援をします 農学研究者は 農作物の生育条件を より包括的で 深く理解できます農業生産における科学的な意思決定のための強力なツールとデータサポートを提供する.
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