高光譜成像技術在蔬菜無損檢測中的應用
發布時間:2023-10-25
瀏覽次數:479
高光譜成像技術具有高精度、高速度、非接觸等特點,在蔬菜無損檢測領域中得到了廣泛的應用。在檢測中,可以使用賽斯拜克高光譜成像儀,從而提高蔬菜品質的檢測效率和準確度。
高光譜成像技術具有高精度、高速度、非接觸等特點,在蔬菜無損檢測領域中得到了廣泛的應用。在檢測中,可以使用賽斯拜克高光譜成像儀,從而提高蔬菜品質的檢測效率和準確度。
?
高光譜成像技術的基本原理及數據處理方法
高光譜成像技術是利用光譜學理論研究物質的光譜特性,對被測物體進行高速掃描和成像,形成一幅包含大量波段信息的圖像,從而實現對物體的無損檢測。高光譜成像技術是以光譜為基礎來研究對象,通過對不同波段的光譜反射率或透過率進行分析,獲取物體的光譜信息,這種方法只憑光譜,不論是固體還是液體,只要有光學特性,都可以實現無損檢測。
賽斯拜克高光譜成像儀在400-1700nm波段具有較高的靈敏度和穩定性,通過輔助相機實現對掃描區域的監控,可實現快速架設完成數據采集作業。可實時獲取樣品光譜及影像信息,將掃描結果存儲為圖像、表格等各種格式,數據可以被多種第三方專業的數據分析軟件調用,極大的擴展了儀器的使用范圍。
?
高光譜成像技術在蔬菜無損檢測中的應用
1.??品質檢測
高光譜成像技術可對蔬菜的顏色、質地、甜度、硬度等特征進行快速有效的檢測。利用高光譜成像技術,可以將蔬菜的光譜信息與對應的物理量關聯,從而設計出一種可識別蔬菜品質的算法,實現對不同蔬菜品種、不同品質的檢測。
2.??營養成分鑒定
通過高光譜成像技術,可以對蔬菜中維生素、糖類、氨基酸等主要營養成分進行快速準確的檢測。利用高光譜成像技術分析蔬菜不同波長處反射率的差異,可以獲取蔬菜中不同成分的特征光譜,從而實現對蔬菜營養成分的鑒定。
3.?面板估計
面板估計是一種用來預測未來可能的結果,通過建立模型和數據樣本的擬合來實現。利用高光譜成像技術,可以對某些農作物進行面板估計,預測其未來的產量及質量,進而指導農民有針對性地管理,提高蔬菜產量和質量。
在高光譜成像的數據處理方面,主要包括光譜預處理、特征提取和數據建模三方面內容。其中,光譜預處理是為了消除噪聲、消除背景光等干擾信息,從而可以為后續的特征提取和建模提供干凈的數據。特征提取通常采用有監督或無監督的方法,通過對數據進行降維、選擇、提10:47取等處理,以達到更好的分類效果。最后,對特征提取后的數據建立分類模型,進行性狀無損檢測。
?
高光譜成像技術在蔬菜無損檢測中的應用研究進展
高光譜成像技術是近年來農業無損檢測領域中的研究熱點。在蔬菜性狀無損檢測中,高光譜成像技術已經得到了廣泛的應用。例如,在蔬菜品質檢測方面,已經有研究報道,利用高光譜成像技術可以進行蔬菜的質地、色澤、甜度等特征的檢測。通過光譜反射率與物理量之間的關聯模型,可以實現對不同蔬菜品種、不同品質的檢測。在蔬菜營養成分鑒定方面,高光譜成像技術已經被用來檢測蔬菜中糖類、維生素、氨基酸等主要營養成分。通過分析蔬菜不同波長處反射率的差異,可以獲取蔬菜不同成分的特征光譜,從而實現對蔬菜營養成分的鑒定。
同時,高光譜成像技術也在面板估計中得到了廣泛的應用。采用面板估計的方法,可以預測農作物的產量和質量,從而有效地指導農民進行有序的玉米種植管理。
?
高光譜成像技術在蔬菜無損檢測中的應用研究趨勢
高光譜成像技術在蔬菜性狀無損檢測領域的應用非常廣泛,但仍有很多問題需要解決。未來應加強數據采集和分析,深入研究高光譜成像技術在蔬菜性狀無損檢測中的應用,定量分析不同參數對檢測精度的影響,探索敏感參數的篩選方法,建立更為準確可靠的檢測模型。
除此之外,要注意提高設備的靈敏度和速度,盡可能減少對蔬菜的擾動,發展高光譜成像技術的自動化和智能化,為實現蔬菜性狀無損檢測提供更為優質的服務。
?
相關產品
-
紅外光譜的發展、原理、特點、分類
紅外光譜的發展、原理、特點、分類紅外光譜的技術在各領域中的應用相繼經歷了很長時期,逐漸完善著自身技術在領域中的應用,且將低成本高性能作為發展與創新的主要方向。本..
-
近紅外光譜技術的優缺點和應用范圍
?由于近紅外光譜在光纖中良好的傳輸性,近年來也被很多發達國家廣泛應用在產業在線分析中。近紅外定量分析因其快速、正確已被列人世界谷物化學科技標準協會和美國谷物化學..
-
高光譜數據常見預處理方法有哪些?
高光譜在采集數據時會有成百上千個不同的波段數據,數據量巨大從而增加了數據處理的難度。而且在高光譜圖像采集過程中會有來自儀器與環境的干擾,獲得的光譜信號易存在噪聲..
-
高光譜成像儀光譜數據特征波長的選取方法介紹
高光譜成像儀?在對樣品進行側臉時,會采集多波段的光譜數據,全波段數據有較多的冗余信息,因此就需要采用一定的方法來選取樣本光譜的特征波段與紋理特征的重要變量。本文..