高光譜成像技術是一種新興的檢測技術，融合了成像和光譜技術的優點。它具有無損、無接觸、快速等技術特點，并能夠同時獲取被檢測對象內、外部品質特征的光譜信息和空間信息。這項技術最初主要被用于空間遙感和測量，但近年來已被逐漸應用于精準農業、工業分選、生態環境、資源勘探、生物醫學等領域。

利用高光譜成像技術并結合機器學習模型訓練方法，可以在不損傷物質的情況下準確地鑒別物質，為工業化批量檢測提供了一種高效而科學的檢測手段和依據。這種方法可以用于物質分類、定級和自動分選等場景。

①精密電子

機器視覺在精密電子檢測應用廣泛，隨著檢測要求的提高，目前遇到很多技術瓶頸，非可見光部分的物質特性難以獲取。采用光譜視覺將大大增強檢測的準確度，可以將傳統機器視覺無法獲取的一些關鍵信息采集并進行實時分析判別處理。

通過光譜相機采集被檢產品獲取其光譜信息，根據檢測指標要求，進行標注和訓練，輸出按檢測線要求的標注圖像或檢測結果信號。

1)Mini LED檢測

2)LED屏檢測

3)PCB檢測

②煙葉分選

煙葉分級目前主要依賴人工操作，業界也正在研發利用機器視覺、深度學習等自動化分檢設備，目前了解到分檢正確率只能到50%。高光譜成像里的光譜信息除了含有顏色、光澤等信息外，還含有物質成分和結構的信息，如油分、厚度等信息，是非常適合煙葉分級的技術選擇。

煙葉高光譜曲線圖

煙葉高光譜偽彩圖

不同級別煙葉的曲線分布差異

平均識別準確率達85%或以上

③塑料回收

④泄漏檢測

⑤雜質檢測

高光譜成像技術，現已逐步在工業檢測領域普及，針對針對精密電子、分級分選、塑料回收、雜質檢測等工業領域多場景均可覆蓋，檢測結果更精準，更有科學依據。