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繊維産業では,ガチョウ羽根とアヒルの羽根が優れた保温特性により,高級保温製品の製造のための高品質の原材料となっています.市場価格の違いが大きい良心のない商人は,高い利益を追求して,しばしば優劣な製品を高品質なものとして宣伝するために,アヒルのダンをガチョウのダンを混ぜます.消費者の利益を損なうだけでなく,市場秩序を乱す精密かつ効率的な量的な検出を行うことが特に重要です.近年,この検出問題に対する革新的な解決策を提供しました.
I. 試料の調製: 純粋なガチョウ羽根とアヒルの羽根のサンプルを大量に採取し,その源が信頼性と代表性を確保する.高精度 の 電子 秤 を 用い て 精確 な 割合 で 計る, 既知のミックス比でサンプルを準備し,例えば,5%,10%,15%,... 95%の異なるミックス比でサンプルをセットします.実験の精度と信頼性を向上させるため,複数の複製サンプルをそれぞれ特別に設計されたサンプルプラットフォームに,準備された混合したサンプルを均等に分散し,重複やギャップのない均等な分布を保証します.超スペクトルカメラが包括的で正確なスペクトル情報を得られるように.
II. 超スペクトル画像取得: 本論文では,400-1000nmのスペクトル範囲を持つ超スペクトルカメラが適用されました. ハン州 Cai Pu Technology Co., Ltd の製品 FS13関連研究に使える波長解像度は2.5nmより良く,1200のスペクトルチャンネルまで.全スペクトル範囲の取得速度は128FPSに達する.そしてバンドの選択後, 最大速度は3300Hz (多地域帯域選択をサポートする). 混合したフフサンプルごとに複数のショットが取られました.検知誤差を減らすために,異なる角度から画像を取得しました.各ショット後,収集された超スペクトル画像データは データの損失を防ぐために コンピューターに迅速に送信されました.
III. データ予備処理: プロのデータ処理ソフトウェアを使用して,収集されたハイパースペクトル画像データに対する予備処理を行います.カメラそのものの性能差と環境要因による放射線測定誤差を除去するために放射能調整を行う.異なる画像のスペクトルデータが比較可能であることを保証します.カメラの撮影角度やサンプル位置などの要因による画像変形を修正するために幾何学的修正を行う.画像のピクセル点の位置が正確であることを確認し,最後に画像にノイズ削減処理を適用します.フィルタリングアルゴリズムを使用して画像のノイズ干渉を削除する画像の質と明確性を向上させ,次のステップでスペクトル特性をより正確に抽出することができる.
IV.スペクトル特性の抽出:事前処理された超スペクトル画像の場合,特定のアルゴリズムとソフトウェアツールは,それぞれガチョウダウンの領域とダウンの領域のスペクトル特性を抽出するために利用されます.膨大な量の画像データを分析して比較することで特定の波長範囲が,目に見える光から近赤外線のスペクトル領域で,アヒルの羽根を明らかに区別できるこれらの鍵波長では,ガチョウ羽とアヒルの羽の反射値が注意深く測定され,それぞれのユニークなスペクトル特性のデータセットを形成するために記録されます.例えば,複数の実験と分析の後700nm~800nmの波長範囲内で,ガチョウ羽とアヒルの羽の反射率曲線に明らかな差があることが判明しました.この2つのタイプを識別するための重要な基礎として機能します.
V. モデル作成と検証: 機械学習または統計的方法を用いて抽出されたガチョウ羽根とアヒルの羽根のスペクトル特性のデータに基づいて,混ぜたアヒルとアヒルの定量分析のためのスペクトルモデルを確立する一般的なモデリング方法には,サポートベクトルマシン,部分最小正方形等が含まれます.既知の混合比率を持つサンプルデータの一部がモデルを訓練するためのトレーニングセットとして使用されます.ゲスフーンのスペクトル特性とミックス比との内在的な関係を学ぶことができます.訓練に参加していないサンプルの別の部分は,確立されたモデルを検証するための検証セットとして使用されます.検証セットサンプルの高スペクトル画像データはモデルに入力されます.予想されたガチョウ羽毛とアヒルの羽毛の混合比はモデルで計算され,コントラスト分析のための実際に知られている混合比と比較されます.予測値と実際の値の誤差を計算することによって,例えば,平均平方根誤差,平均絶対誤差など,モデルの正確性と信頼性が評価されます.検証結果に基づいてモデルの性能を改善するために,モデルパラメータを調整し,特徴変数を追加または削減など,モデルを調整し最適化します.
VI. 結果分析と評価: すべての混合サンプルの検出結果を要約し,統計的に分析する.平均値,標準偏差,異なる混合比で検出結果の他の統計指標検出方法の安定性と再現性を評価する.超スペクトルカメラの検出結果を従来の検出方法 (化学分析方法など) と比較し分析する.実験データの大量の分析により,この実験は,ハイパースペクトラルカメラの誤差範囲や検出精度などの主要な性能指標を,ダウンの混ぜたアヒルとアヒルの定量検出で取得する.実験結果によると,この方法により,混ぜたダウンに含まれるガチョウダウンとアヒルのダウンの割合を短時間で迅速かつ正確に検出できる.そして検出エラーは,非常に小さな範囲内で効果的に制御することができます高い信頼性と実用性を完全に証明しています.
ハイパースペクトルカメラ技術の適用により,ダウンの混ぜたオカミとアヒルの定量検出の精度と効率が大幅に向上しました.製品品質を保証し,ブランドの評判を維持できる規制当局にとっては,市場における偽造品や劣質品を抑制するための強力な技術的支援を提供します.市場環境の浄化と消費者の正当な権利と利益の保護に寄与するテクノロジーの継続的な発展と改良によりハイパースペクトルカメラの応用は 混ぜたガチョウやアヒルの定量検知やその他の関連分野では より広く,より深く行われると考えられています産業の健全な発展に新たな活力を注ぐ.
