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最新の会社ニュース インテリア装飾壁紙は,色差制御を生成します 2023/11/21
インテリア装飾壁紙は,色差制御を生成します
壁紙を内装するために使用することは,現在,より人気のある装飾の種類であり,この装飾は乾燥し,ファッションの感覚ではありません.しかし,内装のために壁紙の使用は,時々色違いを出すのは簡単です理想的な効果を達成するために,内部の空間が明確な階層的な感覚を持っているのは,色差の存在が非常に正常です. しかし,色の違いが一定の限界を超えると人々の願いを満たしていないので,この時点で,色差を調整する必要があります.     室内装飾における壁紙による色差の問題を解決するには,まず,色差の原因を理解し,色差の原因は,概して以下の通りです.:   なぜ?   1草,紙,布繊維などの天然材料の色差は,この色差は避けられません.製品品質の問題ではありません.   2製造プロセスによる色差:例えば温度と湿度の変化,紙底厚さ,密度,水吸収,生産量,設備の整備その他の理由色の違いも生じる可能性があります.   3. 不適切な施工による色差:湿った布で拭いた壁紙が消えるなど. 擦り板が関節を黒く傷つける.接着剤が溢れ出し,関節が白くなり,白い辺が形成されます..   4壁紙の色差が生じます. 壁紙の色差は,壁紙の色差が,壁紙の色差が,壁紙の色差が   ほらどういうこと?ほら 壁紙の装飾によって生じる色差の理由を知った後,上記の理由から色差を制御するための適切な措置を講じることができます.   1壁紙の色差の問題を後期に減らすために壁紙を選択するときに事前に明確に理解してください.   2. 建設の前に,明らかな色差の問題があるかどうかを確認するために,上部の壁を3つカットします. 色の差が明らかでない場合,それは使用する安全です,ビジネスと協調する.   3壁紙の購入は,壁紙の色を検査する必要があります 品質の問題を避けるために.   4壁紙は,建設前に注意を払う必要があります 壁紙の処理,建設は,徐々に,不耐でなければならない.   壁紙の色差を検出するために,色差メーターを使用することができます. 一般的に,L,a,b の3つの値を参照してください.赤 緑,黄色と青,特定の範囲内の色差値 (許容値) だけが適格で,操作はシンプルで便利です.     家の内装は 個人的な美学的な味と密接に関係しています壁紙の色違いを効果的にチェックするには,迅速かつ効率的にあなたが望む室内効果を作成することができます壁紙の色の違い,色違いメーターによってのみ壁紙の間の色違いを検出することができます.壁紙の装飾のプロセス全体を支援するためにより正確で効率的な.
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最新の会社ニュース 輝度計 20度と60度の違い 2023/11/09
輝度計 20度と60度の違い
輝きとは,物体の外観の性質である.輝きとは,物質表面に反射された光の空間的幾何学的分布を記述する.試料表面の輝きを測定するための様々な方法があります.鏡反射は,現在,世界では主に使用されています.標準プレートと測定標本が,それぞれ指定されたインシデンスアングルで光速で照明される.鏡の反射角の指定された受容条件に従って,サンプルと標準プレートの反射光が測定される.   測定条件を特定することから,光輝度測定の鍵となる. 材料の性質と光輝度が異なるため,異なる鏡の角度と光速の発生条件と受容条件を選択する必要があります.異なる材料の光輝度を試験する際には,異なる測定角度を選択すべきであることが,光輝度測定基準からわかる.低輝度サンプルは大きな角度で測定され,高輝度サンプルは小さな角度で測定されます..   ユニバーサル素材では,一般的に60度ユニバーサル光学計を選択します.   高光輝の材料では,一般的に20度光輝計を選択します.   グロソメーター 60° と 20° の適用範囲:   輝度計を使用する際には,輝度測定の角度を選択する方法がよくわからない.すべての光源が表面を反射します.そして反射光量のレベルは表面光輝値と呼ばれます輝度値は,約100GUの標準値に対応する輝度単位 (GU) で測定されます.輝度は3つの一般的な範囲に分けることができます.低輝度,半輝度,高輝度. すべての角度は垂直角度から計算される.各範囲は独自の角度で測定される.どの角度から測定するか判断するには,60°が良い出発点である.結果が10から70GUの間の場合この角度で測定すると,このコーティングは半輝くものと呼ばれる.結果が10GU未満なら,製品は低輝くものと呼ばれ,85°で測定されるべきである.結果が70GUを超えると,製品が輝きが高く,20°で測定される..
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最新の会社ニュース 2023/11/03
"Acta Optica"は,色スペクトル技術による金属塗料に関する論文を発表しました
この年の1月に 中国ジリアン光学大学と電子科学技術大学と杭州色スペクトル技術株式会社, LTDによって発表された"光学ジャーナル"で,共同で研究された論文"金属塗料のフラッシュ効果評価方法と装置研究". この論文では,様々な照明条件下で金属塗料のフラッシュ効果を評価できる測定装置を開発した研究者が説明されています.測定結果と人間の目の評価の相性程度を検証するための視覚実験を設計しました.   第"段階では,実験装置を設置します.鏡から反射された光と観測者の間の角が45°/0°であるとき,試料のフラッシュは観測者にとって最も容易に認識されます.この照明観測コーンは,実験設定のために選択されます. 実験装置は次の構造で設計され,照明源と受容器の角度は 45° に固定され,測定条件が一貫していることを保証する. 2つ目のステップは,実験サンプルと実験データを決定することです.自動車 塗料 工場 で 製造 さ れ た 金属 塗料 塗料 カード から 39 枚 の 金属 塗料 カード が 実験 標本 と し て 選ば れ まし たD65光源と45°/0°照明の観測条件下でのすべてのサンプルの色とフラッシュデータは,BYKmacによって測定されました.実験装置で測定されたサンプル画像データ計算によって,それらの間の相関係数は0です.880既存の研究結果に相当し,わずかに優れている.   第3段階では,視覚実験装置を設置し,視覚実験データを取得します.D65とA光源の下の金属塗料サンプルのフラッシュ状態を評価するためのデータを取得するために,正常な色覚を持つ10人の観測者が選択されました., に対応する. 第4段階では,実験結果を得るため,実験データを計算します.BYKmac で測定されたフラッシュレベルと D65 光源の下の視覚データとの相関係数は 0 です..878実験装置で計算されたフラッシュデータとD65光源の下の視覚データとの相関係数は0である.848BYKmac によって測定されたフラッシュレベルと光源Aの下の視覚データとの間の相関係数は0である.740実験装置によって計算されたフラッシュデータと光源Aの下の視覚データとの相関係数は0である.851.   D65光源下では,実験装置で測定されたデータとBYKmacで測定されたデータの相性度は,人間の目で測定されたデータの相性程度に近い.A光源の下測定データと実験装置の視覚データとの相性度は,BYKmacよりも優れている.   自動車用塗料用で開発した3角スペクトロフォトメトリカルロリメーター CS-390/392を見てみましょう装置は金属塗料に特別に塗装されています表面塗料の粒子と他の産業の色検出. この装置は15°,45°および110°の角の色データを測定することができる.この装置は小さく軽く操作が容易である.自動車塗料業界では,機器は,また,自動車修理公式色測定ソフトウェアと組み合わせることができます車の修理の効率を向上させることができます. 自動車の修理の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 色差計に関する基礎知識 2023/10/30
色差計に関する基礎知識
色差計は,光/電気変換の原理によって色差を正確に測定する精密光学測定器である.測定対象の色データは5つの角度から収集される (15°)測定結果は,収集された標準サンプルデータとサンプルデータを分析して比較することによって得られます.   光学において,色はLab色スケーラーで測定できる. L軸は明るさ軸,0は黒,100は白,A軸は赤と緑の軸,正値は赤,負の値は緑色です,0は中性色;b軸は黄色と青の軸,正値は黄色,負値は青,0は中性色.このスケールは,サンプルと標準サンプルとの間の色差を表すために使用できます通常 Δa, Δb, ΔL を識別子として,ΔE はサンプル全体の色差として定義されますが,サンプル色差の偏差方向を表すことはできません.ΔE の値が大きいほどCIE色素空間のLabとLch原理によれば,色差 ΔE,Δa,Δbは,ΔL の値がサンプルと標準サンプルとの間に測定され表示される.   ΔE は通常,次の式で計算される. Δ E * = [(Δ L *) + (Δ a *) + (Δ b *) 1/2   時には,いくつかの会社では2未満の総色差が必要であり,Lab値も必要です.0, Δa, Δb, ΔL がすべて ≤ 1 であることを推奨します.5ΔEが1であるとき,通常視覚的に区別できる.5Δa,Δb,ΔLは通常固定されていないため,過度に厳しい要求の場合,通常,総色差 ΔE と色差 Δc (明るさ効果を考慮することなく) に要件があります.このとき,次の式で計算できます. ΔE*=[(ΔL*) +(Δa*) +(Δb*) ]1/2 Δc*=[(Δa*) +(Δb*) ]1/2   色差メーターは,CIE色空間のLab,Lch原理に基づいており,測定はサンプルと測定対象サンプルの色差△Eと△Lab値を示します.この製品は,塗料の色検出に広く使用されています.インク,繊維,衣類,革,プラスチック,プラスチック,印刷,コーティング,金属など,色差メーターのLabは何を表していますか? L:黒と白,また浅暗, + は白, - は暗; A:赤緑表示 +:赤緑表示 -:緑表示 B: 黄色と青を表示します +は黄色を表示します -は青を表示します   この3つの値で 3次元地図で色を正確に表現できます. 色の点は,相対値と基準点の差を合計色差 ΔΕ= (Δa2+Δb2+Δl2) 1/2を修正するために得ることができる.   CIE (国際照明委員会) ラボカラースペース 簡潔な紹介: L: (明るさ) 軸は黒と白を表し,0は黒で100は100 a: (赤緑) ポジティブな値は赤,マイナス値は緑,0は中性です. (黄色・青) 軸の正値は黄色で,負値は青で,0は中性です.   標準サンプルと試験サンプル間の色差を表現するためにも使用できます 実験室の色空間で色が認識され測定できます通常は△Eab (総色差) △L △a △b と表される..   例えば,△L は陽性で,試験標本が標準標本 (白色) よりも軽いことを示し,△L は陰性で,試験標本が標準標本 (黒色) よりも暗いことを示します.   例えば:△a は陽性で,試験標本が標準標本 (赤) よりも赤くなることを示します.△a は陰性で,試験標本が標準標本 (緑) よりも緑色であることを示します.   例えば:△b は正であり,試験標本が標準標本 (黄色) よりも黄色であることを示す.△b は負である.試験標本が標準標本より青いことを示す (青)   △Eab ((or △E) は総色差で,色差シフトの方向を示さない.値が大きいほど色差が大きいことを示します.
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最新の会社ニュース カラーメータートピック - アロクロイズム 2023/10/19
カラーメータートピック - アロクロイズム
A標準サンプルとB標準サンプルの色が同じか色差が非常に小さいか,AとBの色は非常に異なりますこの現象は"メタメリスム"と呼ばれています. 異色スペクトルは光源の下で同じ色ですが,スペクトルの組成は異なります.ジャンピングライトとヘテロクロマは,概念である.      異なる光源の下,同じ2つの製品,色表示は異なる   異なる光源の色が違う根本的な理由は 2つの色のスペクトル反射が違うからです   では実際の生産過程で 異色スペクトル現象の発生を どう防ぐか?   まず,物体の表面の色を決定する要素は 3つあることを理解する必要があります. 物体,光源,観測者.この3つの要素がまったく同じである場合のみ表面の色は完全に一致します 観測者はよく同じで メタクロマティズムを避けるために 物体や光源の 変形要素の一貫性を制御する必要があります   最初の方法は 光源を統一することです条件と他の色を達成するために色マッチング作業を実行するためにこの方法では,光源などの高い環境要件があり,メタクロマティズム現象を実際に回避することはできません.   色のスペクトル反射が一貫している限り,光源条件下でも同じ色でなければならない..   色は直感的に見ることができるが,スペクトル反射は肉眼で観測できないので,機器の助けで識別する必要がある.色のスペクトル技術によって開発されたスペクトル色測定シリーズ製品は,視覚的に色値を読むことができるだけでなく色のマッチング作業員の作業量を大幅に削減し,色マッチング作業員の色マッチングの精度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 色スペクトロメーターは色違いをどのように制御するか 2023/10/13
色スペクトロメーターは色違いをどのように制御するか
色差メーターのスペクトル型は,この器具にはスペクトル分散に使用できる光学要素が含まれています.   光スペクトロメーターは,一般的にプリズム,グリッド,干渉フィルター,調節可能または不連続の単色光源のシリーズを使用して光スペクトロメトリを実現する.そして,色数を得るために分散の原則に従って単色情報を分析します光譜計は,内側にある色素空間と計算式に従って色素度情報を表示し,デジタル形式で出力することができます.光谱計は色測定データに基づいて,基礎的なスペクトルデータ情報も分析することができます.   紫外線は目に見えるスペクトルには含まれず 肉眼では捉えられ 観察できませんが 色の変化に影響しますクロマを測定するために使用される紫外線解像度スペクトロフォトメーターがありますより正確な色解析を可能にします   この測定を完了するために,部品はより多くの製品の色情報を測定するのに役立ちます.精度が保証される限り, しかし,その部品は,光の色差計の内部技術を調整しやすく,また,器具の製造コストを削減します.より多くのメーカーが 購入できるようになるように.   光スペクトロメーターは,視覚的色測定データの比較とシミュレーションのために設計され,コンピュータの色マッチングのための重要な補助ツールです.分析を完了するのに役立つ光色差計の利用には,主要なデータ方程式 - 色の許容方程式 - が含まれる.平均的な容量です.工業用批量生産では,迅速かつ合理的に,製品と資格の状況を制御する許容があります.   標準サンプル製品の情報を測定する必要があります. 標準サンプル製品の情報を測定するには,そしてサンプルの色情報を測定実際には,色測定と色管理は全体的に同じですが,スペクトロフォトメーターはより正確でより包括的です.
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最新の会社ニュース 色差メーターの実験値の意味 2023/10/07
色差メーターの実験値の意味
塗料,建材,塗料,塗料,繊維印刷および染料,インク,プラスチック,染料色素の製造CIELABの均一色空間としても知られています.色差測定インターフェースに従ってラボ値を分析しましょう.   ColorMeter Proは異なる色ツールで,強力なパフォーマンス構成で,色測定をよりプロフェッショナルにします. 機器はAndroidまたはIOSデバイスにワイヤレスに接続できます.色測定の応用領域を大きく拡大する. それは,印刷,ペイント,繊維やその他の色カードを置き換え,色読み,色カード検索機能を達成することができます.   色差計の実験値の意味: L: (明るさ) 軸は黒と白 0は黒 100は白 a: (赤緑色) ポジティブな値は赤色,マイナス値は緑色,0は中性色です b: (黄色・青) ポジティブな値は黄色で 負の値は青で 0は中性です   標準サンプルと試験サンプル間の色差を表現するためにも使用できます 実験室の色空間で色が認識され測定できます通常 dE*ab (総色差) dL* と表されます."ダ" "ダ" "ダ"   dE が 0 から 1 までのとき,色差は肉眼では知れません. dEが1〜2の範囲にある場合,人間の目はわずかに認識し,色感度が高くなければ,まだ見えない. dEが2-3の範囲である場合,物質間の色差はわずかにはっきりと識別できますが,それは比較的明らかではありません. DEが3.5-5に達すると 色差が明らかになります 2つの色のように見えます.   色差の宝石データなど dL* は 22.6 陽性で,試験サンプルが標準サンプルよりも明るく (白く) であることを示し,インターフェースは白色と黒色が少ないことを直接表示します.dL* が負であれば,試験標本が標準標本より暗く (暗く) なります. da* は 47.7 陽性で,試験標本が標準標本 (赤色) よりも赤色であることを示し,インターフェースは直接赤色が多く,緑色が少ないことを表示します.逆に,da* が陰性であれば,試験標本が標準標本より緑色である (緑色). Db* は 43.4 陽性で,試験標本が標準標本 (黄色い) よりも黄色であることを示します.インターフェースは直接黄色が多く,青が少なく表示されます.db* がマイナスである場合試験標本が標準標本より青い (青い). dE*ab ((または dE) は総色差であり,色差シフトの方向を示さない.値が大きいほど色差が大きいことを示します.   色差式: dE=[(dL) 2+(da) 2+(db) 2/2. dL=L 試験製品 -L 標準サンプル (明るさ/黒白差) da=a テストされた製品 - 標準サンプル (赤/緑の差) db=b 試験製品 -b 標準サンプル (黄色/青の差) △L+は白色,△L-は黒色 △a+は赤,△a-は緑 △b+は黄色,△b-は青を表示する   全体的に,色差メーターは便利な操作であり,色差機器の直感的なデータ検出,現在,日常生産および生活プロセスでは非常に広く使用されています.上の値の意味を注意深く研究することができます.
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最新の会社ニュース SCI と SCE の違い 2023/09/28
SCI と SCE の違い
SCI は,鏡像反射光モードの加入を指します.一般的に,サンプルメーカーによる表面光輝に付着する色を気にせずに色そのものの性質を研究する人のために使用されます.SCEは,鏡反射光を含まない方法を指します.一般的に直接観測されるサンプルに適しており,測定結果が視界に非常に近い必要があります.家電のホースなどです   SCE測定モードでは,鏡反射光は除外され,拡散光のみが測定されます.このように測定された値は,観測者に見える物体の色と比較できます.SCI モードを使用する場合鏡像反射光は,分散光とともに測定に含まれます.この方法で測定される値は,オブジェクトの全体的な客観色です.そして物体の表面状態とは何の関係もありませんこれらの基準は,計器を選択する際に考慮する必要があります.いくつかの計器は,SCEとSCIの両方のモードで値を測定することもできます.   SCI と SCE オプションは,一般的には,d/8 構造の色測定器の設定にのみ表示されます.                                     表面の輝きが違うので色が違って見えます   同じ角度から異なる方向に反射されるので 鏡像反射光と呼ばれます光は鏡に映るようなものです. 鏡像反射によって反射されないが,すべての方向に散らばる光は分散光と呼ばれる.鏡像と分散光の合計は反射光と呼ばれる.   滑らかで明るい表面では,鏡光は強く,散らばる光は弱くなります.光が薄い粗い表面では,逆のことが起こります.人が物体の色を観察するとき,鏡の反射光を無視するこのようなサンプルを測定する際には,データが物体と同じように見えるようにするために,反射された鏡光を除外し,拡散光のみを測定する必要があります.物体 の 色 は,鏡 から 反射 さ れる 光 の 量 に よっ て 異なっ て い ます.
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最新の会社ニュース 植物塩素素含有量を可視近赤外線スペクトロスコピーに基づく非破壊的検出方法に関する研究 2023/09/22
植物塩素素含有量を可視近赤外線スペクトロスコピーに基づく非破壊的検出方法に関する研究
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技術株式会社 (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ネル.全スペクトルで128FPSまでの取得速度,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) クロロフィルは植物光合成において重要な役割を果たし,その含有量は植物栄養ストレス,光合成能力,成長状態の重要な指標です.植物の塩素素含有量を検知することで,植物の成長と発達を監視することができる.栽培と肥料管理を科学的に指導し,良い作物の成長を確保し,作物の質と収穫を改善するために,精密農業と林業の実践にとって非常に重要なものです伝統的な塩素素含有量を検出する方法は,分析化学法である.つまり,葉は実験室で収集され,化学溶媒で抽出され,そして2つの特定の波長で抽出された液体の吸収量はスペクトロフォトメーターで決定されますこの方法では測定精度が高いが,複雑で,時間がかかり,苦労が伴う.フィールドでの迅速な非破壊的なテストの要件を満たすことはできません.   近赤外線スペクトロコピーは,近年急速に開発された分析と検出方法です.質的または定量的な分析のために,スペクトルデータを全スペクトルまたは複数の波長で完全に利用できる伝統的な分析化学方法と比較して,可視近赤外線スペクトロコピーは,迅速な分析,高効率,低コスト,損傷なし,汚染なしなど,多くの分野で広く使用されていますこの論文では,植物葉の視力近赤外線スペクトル信号は,反射性サンプリングによって得られ,スペクトルデータはスムージングによって事前処理された.第次次差異化と波動変換植物葉のクロロフィール含有量と葉吸収スペクトルを決定するために,部分最小正方形方法 (PLS) が使用されました. この論文では,植物におけるクロロフィルの含有量を可視近赤外線スペクトロスコピーによって決定するための新しい方法が提案されました.反射性サンプル採取方法は,刃のスペクトルを収集するために使用されます.対象でない要因の影響を軽減し,信号/ノイズ比を向上させる.じゃあ部分最小正方形方法を用いて,葉の塩素素含有量と葉の吸収スペクトルの定量分析モデルが確立されました.モデルの予測精度は,実用的な測定アプリケーションの要件を満たしましたこの研究の結果は,葉のクロロフィール含有量を検出するために,視線近赤外線スペクトロスコピーを適用することが可能であることを示しました.葉のクロロフィール含有量を迅速に検出するための基礎を提供した破壊性のない試験機器の将来開発の基礎を築きました.
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最新の会社ニュース ハイパースペクトラル画像と連続投影アルゴリズムに基づいて,ブドウ皮のアントシアニンの検出 2023/09/11
ハイパースペクトラル画像と連続投影アルゴリズムに基づいて,ブドウ皮のアントシアニンの検出
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が関連研究に使用された.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は,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ています.スクリーン検出および他のフィールド.   アントシアニンは,ブドウやワインに含まれる重要なフェノル化合物であり,主にブドウベリーの皮膚下にある3~4層の細胞の真空洞に存在します.ワイン の 感覚 的 な 質 を 決定 する 重要 な 要因伝統的な化学検知方法は検知対象を破壊します.速くて大きなサンプルサイズを検出するのは困難ですしかし,国内外では,ワインブドウに含まれるアントシアニンの素早く検出に関する研究はほとんど行われていません.破壊的でない検査方法としてハイパースペクトル画像技術が広く注目されています超スペクトル画像技術には,従来の近赤外線光谱技術と比較して,独自の利点があります.周波数情報の一点または複数の点のみを毎回取得することができる.超スペクトル画像技術により,分析物の画像を得ることができます.より豊富な情報を提供するだけでなくしかし,スペクトルデータ処理におけるより合理的で効果的な分析方法も提供しています.超スペクトル画像技術を用いたモデル化過程で,部分最小正方形法と組み合わせたPLS 方法の研究の深化により,特徴的な波長や波長間隔を特定の方法でスクリーニングすることで,よりよい定量修正モデルが得られることが判明した..   この実験では, 931 ~ 1700 nm の近赤外線超スペクトル画像システムに基づいて,ブドウベリーの超スペクトル画像を取得しました.連続投影アルゴリズムSPAが波長変数を選択するために使用されました波長236点から20のスペクトル変数を選び,ブドウ皮のアントシアニン含有量の予測モデルを確立するために異なるモデリング方法を使用した.結果は,: (1) 連続投影アルゴリズムSPAは,特徴的なスペクトル変数を効果的に選択し,訂正モデルを簡素化し,訂正時間を短縮するだけでなく,モデルの予測精度も向上しますこれはスペクトル変数の選択のための効果的で実用的な方法です. (2) PLS,SPA-MLR,SPA-BPNN,SPA-PLSという4つの予測モデルの中で,SPA-PLSモデルは予測効果が最も高く,予測相関係数Rが最も高い..9千と0だ5506したがって,ブドウベリーのスペクトルデータとブドウ皮のアントシアニン含有量との相関性は高い.近赤外線 超 スペクトル 画像 技術 に よっ て,ブドウ 皮 に 含まれる アントシアニン の 含有量 を 効果的に 検出 でき 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画像による米のタンパク質含有量の可視化 2023/09/08
ハイパースペクトラル画像による米のタンパク質含有量の可視化
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である.,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). 中国の米生産は世界の米生産の30%以上を占め,ジリン省の"メイヘ米"は中国のジャポニカ米の地理的表示製品です.生産地域は世界の黄金穀物生産帯 (45°北緯) にあります実生活では,多くの種類の米があります.塩素測定やスペクトロフォトメトリなどの化学的方法が通常,様々な種類の米のタンパク質含有量を決定するために使用されます.しかし,これらの従来の化学的方法は,サンプルそのものに破壊的なだけでなく,複雑なステップとあまりにも長い検出サイクルです.米の主要成分 (タンパク質 ≥脂肪β,生粉III,水),しかし,スペクトル情報に基づいて構成要素の含有量を得ることができ,より直感的な表現を達成することはできません.コンテンツの可視化ハイパースペクトルとは 画像情報とスペクトル情報を含む 3次元キューブデータです取得された超スペクトル画像は,米の内部情報 (内部物理構造と化学組成情報) と米の外部情報 (穀物種類) を両方含む.この論文では,3種類の米 (ダオハワ,アキタ・オマチとジジング60) の4つの生産地域から採集された米を検出し,米の対象地域の平均スペクトルを取得するために,ハイパースペクトル画像技術を使用しました.周波数の信号とノイズ比を減らすため,比較的堅牢なモデルを得るために部分最小正方回帰,主成分回帰,エラーバックプロパガンダニューラルネットワークを含む,米のタンパク質含有量の予測モデル3種類収束式滑滑りによって決定されたSPAは,特徴的な波長を選択し,特徴的な波長モデルを確立するために使用されました.異なる品種から米のタンパク質含有量の可視化を実現するために タンパク質含有量の分布地図に米の超スペクトル画像を変換. 米中のタンパク質含有量の分布の可視化可能性は,高スペクトル画像技術を用いて研究された.単純化され効率的なPLSRタンパク質含有量予測モデルが,MCスペクトル前処理方法とSPA特徴帯の選択によって得られた.定量モデルに基づいて,異なる品種と異なる起源の米のタンパク質含有量の分布を視覚化しました.同じ品種間の米の類似した形状のために,普通のRGB画像で米を区別するのは難しいタンパク質含有量の分布を画像化することで,米の起源を特定するアイデアが得られます.異なる品種間の米のタンパク質含有量の分布図を比較すると,後の米品種の繁殖の証拠が得られます.
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