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

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.  

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.

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.

一序言ハーズメーターは,工業生産および実験室の研究において,透明性または半透明性の材料のハーズと伝導性を測定するために広く使用される機器である.GB/T 2410-2008規格は設計に関する詳細な仕様を提供します.この記事では,この基準を満たす3つの異なるモデルを紹介します.   二霧計モデル導入   1カラーハズメーター CS-700   波長範囲: 400~700nm ASTMとISOのダブルスタンダードを満たす 照明源:ハロゲンワルフスタンランプ 霧,スペクトル伝達性,総伝達性,伝送色素 ラボ値,黄色,白色,ガードナー,プラチナ・コバルト色と色参数など数十種類 A,C,D65種類の測定光源の選択を提供,色測定のための24種類の測定光源を提供透過性の補償測定を達成し,より正確な透過性の試験結果を提供します. 強力な霧,色,伝達量測定と分析ソフトウェアを提供します. コンピュータで操作され,テストレポートを印刷できます.7インチのAndroidオペレーティングシステム,タッチスクリーンタッチ,より便利な操作,よりスムーズな体験を達成するために 異なるサンプルに応じて水平または垂直の測定を行うことができます. 異なる形式のシートと液体サンプルの測定ニーズを満たすための多くのフィクチャーアクセサリーを提供   2霧計TH-100 垂直光学経路設計は,サンプルを直接配置測定を容易にすることができます,追加の固定装置はありません ASTMとISOのダブルスタンダードによる霧伝達量測定を満たす 照明源:LEDランプ 任意のサイズのサンプルを測定するために使用できるオープンな測定領域を有する 測定結果に外部環境照明が干渉しないようにするユニークな信号処理技術 温める必要ない テスト時間はわずか1.5秒   3手動霧計 DH-12 サイズが小さい 携帯可能 照明源:LEDランプ リチウム電池で動いた移動測定 カリバーの切り替えの種類をサポートする,磁気交換は,より便利です 携帯電話の小さなプログラムの接続をサポートしてデータクラウドストレージを達成する コンピュータのQCソフトウェアの接続をサポートし,プロのデータレポートを輸出する   三結論3つの霧計はすべてGB/T 2410-2008に準拠しており,検出範囲,操作の容易さとカスタマイズオプションの点でユニークな利点を提供します.適切な霧タイミングを選択する際には,測定の正確性と安定性を確保するために,ユーザーはこれらの特性を特定のニーズとアプリケーションシナリオに応じて考慮することができます..カラースペクトル霧計製品について詳しくは カラースペクトルテクノロジーの公式サイトをご覧ください.

包装印刷では,色管理は包装印刷において極めて重要です.それはブランドイメージを維持し,消費者を引き寄せ,品質を制御し,色精度を確保し,生産効率を改善するのに役立ちます.そしてサプライチェーンのあらゆる側面を調整するカラーマネジメントの仕事は カラー差メーターの使用なしではできません 包装や印刷における カラー差メーターは どんな役割を果たすのでしょうか?   1色の測定と分析:DS-220の色差メーターは,パッケージ印刷物の色を正確に測定し,色の数値表示を提供します.これは,Lab*値を分析することができます.RGB値,または色空間の他のパラメータは,色の正確な特徴を決定するのに役立ちます.   2測定した色と標準色を比較することで,DS-220の色差計は,印刷物が意図した色とどの程度一致するかを評価することができます.色差値 (デルタ E) を提供できます質基準が満たされているかどうかを判断するのに役立つ色差の程度を示す.   3品質管理: 梱包印刷の過程で,DS-200色差メーターは,リアルタイムで色の一貫性を監視することができます.異なるバッチで生産された印刷物との間の色違いを検出することができます異なるプレスまたは異なる時間により,製品の色素が安定しています.   4. カラー調整と校正: カラー差計が提供するカラーデータに従って,オペレーターは色を調整し校正することができます. インク比率などの要因を最適化するのに役立ちます.,印刷プロセスにおける紙の選択により より正確な色を再現が可能になります   5サプライチェーンカラー管理:パッケージングと印刷のサプライチェーンでは,材料,印刷,加工に異なるサプライヤーが関与することがあります.DS-220色計は,すべてのリンクに色一致性を保証します供給链の違いによる色の問題を軽減します   6迅速な決定と通信:色差メーターは客観的な色データと測定結果を提供し,意思決定者が色質について迅速な判断を行うのに役立ちます.顧客との効果的なコミュニケーションも促進します設計者やサプライヤーに色要求が正確に理解され,満たされていることを保証します.   DS-220色差計を色測定に使用する際には,測定した色と標準色との間に色差があるかどうかを確認するだけでなく,色差の偏見についても 助言できます顧客が色をうまく混ぜられるようにするのに とても便利です The color deviation guide in the measurement results of the DS-220 color difference meter (as shown in the figure below) means that the instrument can indicate the direction of the difference in color parameters between the measured color and the standard colorDS-220の色差計の測定により,顧客は赤,緑,黄色など色差バイアスの特定の情報を得ることができます. この色偏差ガイドは,色を混ぜる過程で顧客に非常に役立ちます.それは顧客が,彼らが使用している色とターゲット色との間のギャップをより正確に理解するのに役立ちます.必要な調整の方向性顧客はDS-220色差メーターが提供するガイドラインに従って,より正確な色マッチングを達成するために,色素,染料,その他のトーニング材料の量を調整できます.   概要すると the color bias guidelines in the results of the DS-220 color difference meter provide customers with valuable information to help them better understand the color differences and adjust the color accordingly to achieve the desired color goals.  

超スペクトルカメラは先進的なスペクトル画像技術として,産業分類分野での幅広い応用可能性を示しています.高解像度の物体スペクトル情報を入手できますこのスペクトルデータの分析と処理により 異なる材料の迅速で正確な分類を実現できます下記では,工業の分類におけるハイパースペクトルカメラのいくつかの応用事例を紹介する..   ケース1:害虫の監視 超スペクトルカメラは先進的な監視技術として,作物のスペクトル情報を入手することで,害虫や病気の迅速かつ正確な監視を実現できます.損失のない利点がありますハイパースペクトルカメラを使って 害虫を監視する際は カメラを作物に向け 作物のスペクトル情報を 素早く取得するだけですこのスペクトル情報は作物の健康状態を反映します農作物に害虫や病気が影響しているかどうかを正確に判断できます超スペクトルカメラは 病気や害虫の発生を監視するだけでなく病気や害虫の進化傾向をリアルタイムに監視し,農業生産のための早期警告と制御措置を適時に提供します.ハイパースペクトルカメラは,また,作物の大面積の監視を実現することができます監視の効率性と精度を向上させる.     ケース2:鉱山探査 探査 の 間 に,ハイパースペクトラル カメラ が 地質 分析 に 用い られ まし た.この カメラ は,鉱山 地域 の 岩石 や 土壌 の 超スペクトラル 画像 を 撮影 し,色々な スペクトラル 情報を 記録 し まし た..この 情報 は 地質 学 者 たち に,銅 と 鉄 を 含め て 異なる 鉱物 鉱山 の 種類 を 正確 に 特定 する 助け に なり まし た.静脈の微妙な変化を検出することができました探査作業を進めるための重要な手がかりです 実際には,超スペクトルカメラは,探査の効率と精度を向上させるだけでなく,コストとリスクを削減します.より早く大量のデータを取得し,より短い時間で複数の領域を監視できます鉱山が採掘活動をよりうまく計画し,資源の利用を改善し,持続可能な開発を達成できるようにします.   このケースは,鉱山探査におけるハイパースペクトルカメラの実用的な応用と驚くべき結果を示しています.鉱山の科学的な意思決定と資源管理を強くサポートします探査の成功率と経済的利益の向上に貢献します.   ケース3:プラスチック廃棄物の分類 プラスチック製品の普及により,プラスチック廃棄物の分類とリサイクルがますます重要になります.様々な種類のプラスチックを分類し,リサイクルする. プラスチックのスペクトル特性は,材料と組成に関連しています.例えば,ポリエチレン (PE),ポリプロピレン (PP) とポリビニル塩化物 (PVC) と他のプラスチックには異なるスペクトル特性があります超スペクトルカメラの検出により,さまざまな種類のプラスチック廃棄物を区別して正確な分類とリサイクルを実現できます. プラスチック廃棄物の分類プロセスでは,超スペクトルカメラは廃棄物のスペクトル画像を迅速に取得し,アルゴリズム分析を通じてプラスチックの一種を特定することができます.プラスチックのリサイクル効率と質を向上させるのに役立ちます環境汚染を削減し,持続可能な開発を促進する.   ケース4:川水質の監視 河川の水質モニタリングにおいて,超スペクトルカメラは重要な役割を果たし,水質パラメータを分析するために,水質のスペクトル情報を迅速かつ正確に取得することができます.   超スペクトルカメラで撮影された画像を通じて,水中の有機物質と無機物質の含有量,溶けた酸素,曇りやその他の指標を検出することができます.川の水質を評価するための信頼できる基盤となります. 例えば 河川の監視プロジェクトでは 超スペクトルカメラによって 水域内の汚染物質を 特定し 精密に分布を判断することができました水域の生態学的健康を確保するために 適切な処理措置を講じられるようにする.   超スペクトルカメラは 接触のないモニタリングの利点があり 大規模なリアルタイム水質モニタリングを実現できます川の管理と環境保護に強力な技術支援を.   産業用分類におけるハイパースペクトルカメラの応用事例は多様で,農業製品,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,鉱物,プラスチック超スペクトルカメラの技術的優位性を活用することで,産業企業は生産効率を向上させ,コストを削減し,製品の質を向上させ,資源の合理的な利用と環境保護を実現する技術の継続的な開発と革新により,産業の分類分野における超スペクトルカメラの応用展望はより広まります.産業自動化とインテリジェンス開発に新たな機会と課題をもたらす.

  装置名 モデル番号 構成の詳細 コメント イメージング・ハイパースペクトルカメラ FS-23 スペクトル範囲: 400-1000nm スペクトル解像度 2.5nm   補助機器 専用三脚       1実験内容 400-1000nmの超スペクトルカメラを使って茶の木のフェノタイプを研究しました   実験測定手順は下図に示されています.     2実験結果 茶の成長過程で,光とバックライトのスペクトル特性は非常に明らかです,NDVIインデックス,アントシアニン (1/R(550))-(1/R(700)) の分析を含む...スペクトル解析によって肥料などが必要かどうか,さらに分析します.     3結論 超スペクトルカメラの検査により スペクトル特性が明らかになり 茶の生育や病気や害虫の影響を 研究するための 科学的根拠となっています水と肥料の不足.    

紹介   光スペクトル反射力は,物体の反射された太陽光の波長分布の指標であり,物体のスペクトル吸収特性によって影響を受ける.表面構造超スペクトル画像技術が先進的な検出方法として,射出する光を分割するために分散要素 (グリッドやプリズムなど) を使用する.画像システムを通して検出器上の物体をイメージし,高精度な分析を実現します.   このレポートでは 超スペクトル画像技術の原理を詳細に紹介しますこの技術の応用効果を検証し,実験試験でガザに酸溶液の存在を検出する.実験中に,我々は,超スペクトルカメラを使用して,酸溶液で覆われたガゼと空白のコントロールガゼのスペクトル反射を検出します.実験結果を分析しますこの報告書は,関連分野における研究と応用のための有用な参考文献を提供できると期待されています.   1スペクトル反射性 光スペクトル反射は,物体によって反射される太陽光の波長分布を指し,それは物体のスペクトル吸収特性に関連している.物体の表面構造対象の滑らかさと環境照明条件について   2超スペクトル画像の原理 分散型超スペクトルカメラ - 格子 分散型タイプ: 分散型要素 (格子またはプリズマ) を用いて光を照射し,その後画像システム画像を検出器に表示する.上記の画像は,ラスター分散型超スペクトルカメラの特定の原則を示しています.   図の葉の各点の 超スペクトルデータを測定したい場合 落ちる光が 格子平面に反射されますこの点の射入光は,異なる波長でエネルギー分布に分解されます.異なる波長のエネルギーを 複数のセンサーピクセルで測定します この画像は 光を分割するために 反射格子や伝送格子が必要であることを示しています   このアプローチの利点は,線上のすべての点を一度に処理できるということです. 各点のエネルギーが異なる波長で,一度測定できます. したがって,ほとんどのラスター型超スペクトルカメラは,ラインスキャンカメラとして設計されています.各点の異なる波長でスペクトルデータが同時に得られるので,この点の異なる波長のスペクトルデータは同時に計算できますこれは,ラスター型の非常に重要な特徴です.ラスター型ハイパースペクトルカメラは,特に色測定,果物の分類と品質,砂糖含有量検出,プラスチック廃棄物のリサイクルにおけるプラスチック分類これらのアプリケーションでは 各点で異なる波長データを同時に計算し 求められる結果を計算する必要があります   3実験実験   3.1 実験目的 繊維を酸溶液に 検査する   3.2 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 超スペクトルカメラ FS-17 スペクトル範囲: 900~1700nmスペクトル解像度: 8nm   試験台 FS-826 測定台 10*15cm   材料反応剤:低塩酸溶液,ガザ   3.3 実験内容 2つのガザ片のうちの1つに低塩素酸を塗り,マークし,もう1つを空白コントロールとして使用しました.酸のない領域と酸のない領域のスペクトル反射をガザで測定した..   ガスに酸が含まれているかどうかを実験的に測定する手順は,下図に示されています.   3.4 実験結果 900~1700nm近赤外線スペクトル画像を通して,物体の表面に酸溶液があるかどうかを直接観察することができます.   4結論 上記の2つのサンプル取りの結果を通して,900~1700nmは酸溶液があるかどうかフィードバックすることができます.低赤外線スペクトロコピーを用いて 布に酸溶液があるかどうかを検出できます.  

PVCシリコンの色相応化に適した計測器を選択する際には,次の主要な要因を考慮する必要があります. 1測定器の精度と精度は,色のマッチングに非常に重要です.色の違いとマッチの正確な評価を確保するために正確な色測定データを提供する機器を選択.   2.スペクトル解像度:より高いスペクトル解像度により,色のスペクトル特性をより正確に分析することができ,微妙な色差を識別し区別するのに役立ちます.   3測定モード: 一般的な測定モードには反射と伝播が含まれます.PVCシリカゲルのサンプル特性によると,正確な色データを得るため,適切な測定モードが選択されます..   4互換性と拡張性: 測定器が既存のワークフローやソフトウェアシステムと互換性があり,他のデバイスやソフトウェアとの統合のために拡張性があることを確認してください.   5ブランドと評判: 信頼性の高い製品と技術サポートを提供できる有名なブランドと評判の良い計測器のサプライヤーを選択します.   6ユーザーフレンドリー: シンプルな操作と使いやすい計測器は,作業効率を向上させ,誤操作の可能性を軽減します.   7価格と予算: 計測器の価格を考え,予算に応じて適切な機器を選択します.価格とパフォーマンスとの関係をバランスさせる必要があります.   測定器を選ぶ前に,異なるブランドやモデルの特徴を理解し,他のユーザーの評価と経験を参照することが最善です.また,サプライヤーとのコミュニケーションも重要で,製品の利点や販売後のサービスを理解できます.可能な限り,実際のテストのためにいくつかの機器を試したり借りたりして,あなたのニーズに最適な測定機器を決定してください.カラースペクトル技術は,国内で主要なカラー検出機器メーカーです商品の性能も良し 価格も優れていますカラースペクトル技術のウェブサイトに行って,対応する技術スタッフの連絡先を相談できます..

超スペクトル画像技術とは 画像技術とスペクトル技術を組み合わせた 最先端技術ですその原理は主に物体のスペクトル吸収と反射特性に基づいています光が物体の表面に当たると,異なる波長の光波が物体に吸収または反射され,特定のスペクトル特性を形成します.超スペクトル画像システムは,複数の帯域のスペクトルを連続的に測定することによって,異なる帯域のオブジェクトのスペクトル情報を取得することができますこれらのスペクトルデータは,スペクトル解混と特徴抽出によって,物質の化学組成と物理特性についての詳細な情報を明らかにするためにさらに使用されます.   一超スペクトル画像技術の概要 超スペクトル画像は,画像とスペクトロコピーを組み合わせた高度な方法である.近赤外線,赤外線および可視波長でスペクトル分析と画像を行う.異なる帯域の物体のスペクトル情報を得ることで超スペクトル画像技術により,物体を迅速に識別し,定量的に分析できます.この技術には,高空間解像度,高スペクトル解像度,高感度という利点があります.. 二文化遺跡の分野における高スペクトル画像の研究状況 近年,文化遺跡の分野では,超スペクトル画像技術によって,文化遺跡の損傷,気象化,腐食を検出できます.文化遺跡の保護と復元を強く支援する同時に 文化遺物の中に隠された情報を 明らかにすることもできます 例えば古代壁画や絵画や書法遺物の中の 色やパターンなどです研究者が歴史や文化についてより深く理解できるよう. 2015年6月 研究者たちは 超スペクトル技術を使って タンカの真性を確認しました北京テレビ局のドキュメンタリー"タンカの冒険"で放送されました. 2016年1月にCTV-9で放送されたドキュメンタリー『禁城で文化遺跡を修復する』第3話で it was mentioned that researchers of the Chinese Academy of Sciences used hyperspectral remote sensing technology to provide important technical support for the restoration of calligraphy and painting cultural relics in the Forbidden City.   三実験機器とデータ 1機器の使用: 色スペクトル FS-IQ 超スペクトルカメラ 2. 光源を使用:ハロゲン光源 3射撃効果 異なる波長で偽色の画像 4このソフトウェアは 文化遺跡の表面の細部や変化を 詳細に観察するために使用され 視覚的強化,隠された情報マイニング,保護監視文化遺跡の特徴をより正確に特定するのに役立ちます.   四文化遺跡の検出における高スペクトル画像の利点 まずハイパースペクトル画像技術が 非侵襲的で 非破壊的です この特性により 美術品を触らずに スキャンして分析できます美術品の損傷を最小限に抑える非接触検知方法により,高スペクトル画像は,検知過程であらゆる形態の損傷を回避し,文化遺物の安全性と整合性を保証することができます. 2つ目は,超スペクトル画像技術により 豊かなスペクトル情報を得ることができます. 文化遺跡の表面に 異なる波長の光の反射と散乱を捕捉することで,超スペクトル画像は材料の組成などの詳細な情報を得ることができますこの情報は,研究者が材料の理解を深めるのに役立ちます.文化遺物の生産プロセスと歴史的背景文化遺産の特定と保護のための重要な参考文献です   さらに,超スペクトル画像技術には高空間解像度と高スペクトル解像度が特徴です.微細な細部や 表面の変化を捉え 異なる物質のスペクトル差を正確に識別できるのです文化遺跡の特徴をより正確に特定し,潜在的な損傷や病気を発見するのに役立ちます.文化遺跡の復元と保護のための科学的基盤を提供します. 超スペクトル画像技術も高速で効率的な検出能力を有します 高速のスキャンとデータ処理によりハイパースペクトル画像は 短時間で 膨大な量の文化遺跡情報を 入手できます発見効率を大幅に向上させ,研究者が文化遺物の状態をより迅速に理解できるようになります.文化遺物へのさらなる被害を防ぐために適切な保護措置を講じること.   文化遺跡の検出には大きな利点があります 侵襲的で破壊的でない 豊富なスペクトル情報を含む高空間解像度と高スペクトル解像度これらの利点により,超スペクトル画像は文化遺跡の検出において重要なツールになります.文化遺跡の保護と研究を強く支援する.

この研究では400-1000nmのハイパースペクトルカメラが使用され,杭州カラースペクトルテクノロジー株式会社 (Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD) の製品が使用されます.FS13は関連研究を行っています.スペクトル範囲は400-1000nmで,波長解像度は2.5nmより良く,1200nmまで2つのスペクトルチャンネル.全スペクトルで128FPSまで,バンド選択後3300Hzまで (マルチゾーンサポート)ドメイン帯域選択) 牛肉の質は,通常,その丸め,生理的成熟度,筋肉色,脂肪色によって評価される.その中で,丸めの豊かさは最も重要な評価指標である.コンピュータと画像処理技術の発展とともに機械ビジョンは,牛肉のマーブル化画像の分割,特徴抽出,自動品格決定に広く研究され,適用されています.マシンビジョン技術を用いて牛肉のマーブルグレードの自動決定において牛肉の品種の自動決定の基礎は,精度の高い断片化です.光源のために,マーブルリングの不正確な分割の問題はまだ存在しています現在,多光スペクトル画像技術は多くの研究分野で使用されています.農産物の検出に関する研究報告が 広く行われていますこの論文では,高スペクトル画像とスペクトル情報技術による牛肉のマブルリングの分割に関する研究が報告されていません.牛肉の超スペクトル画像で脂肪と筋肉のスペクトル情報を採掘し分析することで牛肉のマーブル分割に適した最適なバンド画像を抽出し,その後オツゥー自動スロージングル法でマーブル分割を行った.細分化の精度が比較され分析されました. 異なる帯域では,牛肉の超スペクトル画像における脂肪領域と筋肉領域のスペクトル反射強度は明らかに異なる.脂肪領域と筋肉領域間のスペクトル反射強度の比率は主に465 ~ 580nm帯に集中しています.534 nm の波長では,脂肪領域と筋肉領域間のスペクトル反射強度の比率が最大値です.牛肉の色元の画像と 534nmの特徴の波長画像のマーブルセグメント化のために同じ画像処理方法が使用されました特徴の波長画像のマブルリングセグメンテーション精度 η=0.928は,元の画像よりも1に近いし,平均正方形誤差も小さい.したがって,元の画像と比較して牛肉の特徴的な波長画像の断片化により,より高い断片化精度を得ることができます.

この研究では,900~1700nm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技術株式会社 (LTD) の製品であるFS-15は,関連研究に使用できます.短波近赤外線超スペクトルカメラ, 200FPSまで全スペクトルを取得速度, 広く成分識別,物質識別,機械ビジョン,農業製品の品質に使用されます.スクリーン検出および他のフィールド. メイプルスクープは薬用ダンドロビウムの初期加工製品です. 製造プロセスは,ダンドロビウムの新鮮な茎の根の一部を切り取ることです.スパイラル形やスプリング形に曲がる間に熱しますメイプルバケツは,主にチンのメイプルバケツと紫のメイプルバケツを含む,私たちの国で有名なトニックです.金属のメープルバケツで 善良な陰と血東中国,南中国,特に香港,台湾,日本の外国,東南アジア,一般的に 高級の医療用品と考えられています市場需要は大きい. dendrobium officinaleは,中国の薬典で収集された唯一の加工源です.野生の資源は非常に限られています.農作物の栽培の規模が あるもののしかし,現在の市場需要を満たすことができず,価格が高く,しかし,他のデンドロビウム加工の多くの原因もデンドロビウム officinale混同製品.デンドロビウムデンタート (通常は紫色の皮のデンドロビウムとして知られる) と,いわゆる"鉄のメープルバケツ"の他の原材料の加工異なる源から得られるDendrobium officinaleの薬効性は非常に異なっており,これは商品の品質の安定に深刻な影響を与えるが,消費者の権利にも害を与える.Dendrobium officinaleの効果的な識別方法を確立することは非常に意味がありますまた,異なる原産物のデンドロビウム オフィシネルの価格と薬効性は大きく異なります.Dendrobium officinaleの起源を迅速に識別する技術の研究が非常に必要だ. この論文では,簡単に混同される3種のデンドロビウム種の識別は,小型近赤外線スペクトロメーターを用いて研究されました.そしてDendrobiumの物事インターネット識別システムが構築されました. (1) 本研究では,異なるサンプルサイズがNIRスペクトルに与える影響を調査し,異なるサンプルサイズを持つSIMCAモデルの作成と評価を行った.試料の大きさの増加により試料の反射スペクトル (log1/R) が大きいほど吸収強度が高く,NIR吸収強度は試料の粒子の大きさと正関関係を示した.80眼スペクトルで確立されたモデルは 40眼と60眼スペクトルで確立されたモデルよりも優れています. (2) SIMCA モデリングによって,未使用および粉砕されたメープルバケットの近赤外線拡散反射スペクトルが迅速に特定されました.結果は,異なる予備処理方法の後,完全なサンプルスペクトルに対する最良の事前処理方法は,NAS+S-Gスムーズ化+1次元のS-G派生物です圧縮されたサンプルスペクトルに対する最良の事前処理方法は,S-Gスムーズ化+1順次S-G派生+平均集中化である.完全なサンプルと粉砕されたサンプルの両方に確立されたモデルの正しい認識率と拒絶率は100%である.3種類のメープルバケツの迅速な識別を実現し,より実用的な応用に適しています. (3) 他のサンプルを識別するために,フェンドー全サンプルと粉砕されたサンプルのスペクトルによって構築された最良のモデルを使用して,結果はすべてのモデルの拒絶率が100%であることを示します.信頼性が良さそうです.