CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd Unternehmensnachrichten

Mosaik-Gelenkbehandlung ist ein Dekorationsprodukt, das sich mit den Problemen von unansehnlichen Lücken zwischen Fliesen und der Schmutz und Schwarzheit der Lücken befasst.die beliebteste Art der Mosaik-Gelenkbehandlung auf dem Markt ist der EpoxidhandtypDer epoxyfarbene Sand benötigt keine Vakuumverpackung und kann direkt mit Farben auf der Baustelle des Kunden gemischt werden.Es kann die entsprechende Mosaik-Gelenkbehandlung entsprechend den Bedürfnissen des Kunden und dem Stil der Dekoration entsprechenAufgrund seiner physikalischen Eigenschaft, Luft auf natürliche Weise zu zerstreuen,Die Epoxyfarben Sand Mosaik Gelenkbehandlung kann die Fläche mit dem Mosaik Gelenk gefüllt und die Fliesen so glatt wie möglich aussehen, wodurch die ästhetische Anziehungskraft der Dekoration erhöht wird.   Aktueller Stand der Farbgleichung von Felsgrube:Im Prozess der Fugenarbeit ist der entscheidende Teil, wie die gewünschte Fugenfarbe abgestimmt wird.1 Die Fähigkeit, die Farben der Felsgrube abzugleichen, kann nicht über Nacht erlernt werden.2 Selbst wenn man gelernt hat, die Farbe der Fliesen abzugleichen, dauert der ganze Prozess sehr lange.die die Arbeitszeit der Fugenarbeiten erheblich verlängert;3 In der frühen Phase der Farbvergleichung muss die Formel ständig mit Füllung angepasst werden, wodurch eine große Menge an Rohstoffen verschwendet und die Kosten für die Füllung erhöht werden.   Umwandlung der aktuellen Situation bei der Farbgleichung von Gelenksiegeln:Als Antwort auf die aktuelle Situation bei der Farbmatchung von Gemischten Dichtungsmitteln hat CaiPu Technology ein spezialisiertes Werkzeug für die Gemischte Dichtungsmittelfarbmatchungsindustrie - CaiLu - eingeführt.1 Durch den Einsatz des CaiLu-Verdichtungsmittel-Farbgleichgeräts wurde die Farbgleichzeit von 1 Stunde auf 30 Sekunden verkürzt, wodurch Zeit für die Farbgleichung eingespart wurde.2 Auf der Grundlage der Farbformel, die durch das Miniprogramm CaiLu berechnet wurde, können gemeinsame Dichtungsmittelvorgänge ohne Verschwendung von Rohstoffen durchgeführt werden.3 An Ort und Stelle können die Farben sofort nach den Bedürfnissen des Kunden angepasst werden, sodass der Kunde sofort die Wirkung des Gelenksiegelungsmittels sehen kann.das Vertrauen der Kunden in Ihren Betrieb zu stärken und Ihren Wettbewerbsvorteil in dieser Branche zu verbessern.4 Das CaiLu-Farbgleichgerät für Gelenksiegel kann Ihnen helfen, die Arbeitszeit für Gelenksiegel erheblich zu verkürzen und mehr Kunden an einem Tag zu behandeln.

Im Bereich der Holzverarbeitung ist die Anwendung von Farben wie ein fantastisches magisches Festmahl, das das ansonsten unerhebliche Holz sofort mit einer brandneuen Vitalität erfüllen kann.Das Aufkommen von Farbvergleichssoftware hat zu einer sehr umwälzenden Transformation bei der Anwendung von Holzfarbstoffen geführt.   Bei der Auswahl traditioneller Holzfarben wurde oft auf Erfahrung und begrenzte Referenzen auf Farbkarten zurückgegriffen.Das beschränkte nicht nur den kreativen Raum von Designern und Handwerkern, sondern machte es auch schwierig, die erwarteten Farbeffekte genau zu erreichen.Mit der Einführung von Farbvergleichssoftware ist diese Situation jedoch stark umgekehrt. Die Farbvergleichssoftware hat eine extrem große Farbdatenbank für Holzfarbstoffe aufgebaut, egal ob es sich um warme Erdtöne, frische natürliche Farbschemata oder schillernde modische Farbserie handelt.Sie können alle leicht in der Software gefunden werden. Designer können eine endlose Farbforschung auf der Grundlage verschiedener Holztypen, Texturen und Designanforderungen in der Software durchführen.und Kontrast, können sie für das Holz die am besten geeigneten Farbstoffkombinationen finden.   Bei der Herstellung von Möbeln im Retro-Stil kann eine Farbvergleichsoftware beispielsweise Designern helfen, schnell dunkle Farbschemata zu erkennen, die einen starken historischen Geschmack haben.Für Holzwaren mit modernem minimalistischem Stil, kann die Software einfache und klare Farbkombinationen anbieten.Die Software kann die Farbdarstellung von Holz unter verschiedenen Lichtverhältnissen simulieren, um sicherzustellen, dass der Endfarbeffekt in verschiedenen Umgebungen optimal ist. Darüber hinaus verfügt die Farbvergleichssoftware auch über eine leistungsstarke Farbvergleichsanalysefunktion.Es kann wissenschaftliche und vernünftige Farbvergleichsvorschläge für Holzfarbstoffe auf der Grundlage von Farbpsychologie und ästhetischen Prinzipien liefernSo wie die Wahl komplementärer Farben eine starke visuelle Wirkung erzeugen kann, können ähnliche Farben eine harmonische und einheitliche Atmosphäre gestalten.Holzfärben ist kein blinder Versuch mehr, sondern eine sorgfältige Planung, die auf professionellem Wissen und kreativer Inspiration beruht..   Im eigentlichen Anwendungsverfahren verbessert die Farbvergleichssoftware nicht nur die Effizienz bei der Auswahl von Holzfarbstoffen, sondern senkt auch die Kosten erheblich.Durch die Durchführung virtueller Färbevorgänge in der Software, kann es Materialverschwendung durch unbefriedigende tatsächliche Färbungsergebnisse wirksam vermeiden.Die Software kann auch eng in den Produktionsprozess von Holzverarbeitungsbetrieben integriert werden, um automatische Farbvergleichs- und Färbungssteuerung zu erreichen., wodurch die Produktionseffizienz und die Produktqualität verbessert werden. Zusammenfassend kann gesagt werden, daß die Anwendung von Farbvergleichssoftware auf dem Gebiet der Holzfarbstoffe der Holzverarbeitungsindustrie beispiellose innovative Möglichkeiten eröffnet hat.Es macht die Farben des Holzes leuchtender und bunter, öffnet eine neue Tür zu einem endlosen Kreativitätsstrom für Designer und Handwerker.Es wird angenommen, dass die Farbvergleichssoftware eine entscheidende Rolle im Bereich der Holzfarben spielen wird, die für uns exquisite und großartige Holzprodukte schaffen.  

I. Ursachen für FarbunterschiedeUnterschiede zwischen den RohstoffenEs kann zwischen den verschiedenen Farbchargen leichte Farbweichungen geben, auch wenn sie aus derselben Marke und demselben Modell stammen.die Farbe kann sich aufgrund von Faktoren wie Produktionszeit und Lagerauflagen immer noch unterscheidenDer Stoff der Möbel selbst kann auch die Farbe beeinflussen. Zum Beispiel variieren Textur und Dichte des Holzes, und die Aufnahme von Farbe durch Holz unterscheidet sich ebenfalls.die nach der Anpassung der Farbe Farbunterschiede verursachen.   UmweltfaktorenDie Lichtverhältnisse sind einer der wichtigen Faktoren, die die Farbwahrnehmung beeinflussen.Umweltfaktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit können auch die Trocknungsgeschwindigkeit und Farbstabilität der Farbe beeinflussen, was zu Farbenunterschieden führt.   BautechnikenDie Konstruktionstechniken bei der Nachschneidungsmalerei haben ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Farbenunterschiede.oder wenn die Unterdecke und die Oberdecke nicht richtig übereinstimmenAußerdem können auch die technischen Kenntnisse und Erfahrungen der Maler die Ergebnisse der Nachbesserungen beeinflussen.   II. Methoden zur Lösung von FarbdifferenzproblemenAuswahl der passenden FarbeBevor wir etwas anpassen, sollten wir uns für eine hochwertige und stabile Farbe entscheiden.Wir sollten die Farbart und Farbe auswählen, die mit der Farbe der ursprünglichen Möbel übereinstimmen, basierend auf ihrer ursprünglichen Farbe und ihrem MaterialWir können verschiedene Marken und Modelle von Farben mit einem Farbdifferenzmesser vergleichen, um die Farbe zu wählen, die der Farbe am nächsten kommt.   Kontrolle der BaumgebungUm den Einfluß von Umweltfaktoren auf die Farbwahrnehmung zu verringern, sollten wir das Nachmachen bei geeigneter Temperatur, Feuchtigkeit und Lichtverhältnisse durchführen.Klimageräte, etc., um die Luftfeuchtigkeit und Temperatur der Umgebung anzupassen und direkte Sonnenlicht und starke Lichtbelastung zu vermeiden.   Strenge BautechnikBei der Reinigungsmalerei sollten wir streng nach den Anforderungen der Bautechniken arbeiten.und Trocknungszeit des Sprays, um sicherzustellen, dass die Farbe vollständig trocknen und heilen kannGleichzeitig sollten wir auf den Druck und den Winkel der Sprühpistole achten, um Probleme wie Absacken und Blasen zu vermeiden.   Verwendung eines Farbdifferenzmessers zur EinstellungBei der Nachbesserungsmalerei können wir regelmäßig einen Farbdifferenzmesser verwenden, um die Farbe zu messen und anhand der Messergebnisse Anpassungen vorzunehmen.Ein Farbdifferenzmesser ist ein spezielles Instrument, mit dem Farbdifferenzen gemessen werden. Es kann die X, Y und Z-Tristimulus-Werte der Farbe messen und dann den Farbunterschied zwischen den beiden Farben berechnen.Wir können den Anteil der Pigmente angemessen erhöhen oder verringern oder die Menge an Thinner anpassen, um einen zufriedenstellenden Effekt zu erzielen..   III. AnmerkungenBevor man Möbel neu streicht, ist es ratsam, zuerst auf einem unauffälligen Teil zu testen, um sicherzustellen, daß Farbe und Wirkung der Farbe den Anforderungen entsprechen.Während des Bauprozesses sollte auf die Sicherheit geachtet werden, indem Schutzmittel getragen werden, um Körperschäden durch die Farbe zu vermeiden.   Nach der Neubemalung der Möbel sollte eine angemessene Wartung durchgeführt werden, um den Einfluss von Umweltfaktoren wie direktem Sonnenlicht und Feuchtigkeit auf die Farbe zu verhindern.damit die Lebensdauer der Möbel verlängert wird. Abschließend kann das Problem des Farbunterschieds bei der Möbelmalerei gelöst werden, indem geeignete Farben ausgewählt, die Baumgebung kontrolliert,Strenge Einhaltung der BautechnikenSolange wir auf jeden Schritt achten, können wir die Möbel in ihren ursprünglichen Zustand bringen und unserem Leben mehr Schönheit verleihen.

Ende 2013 veranstaltete Cai Cen Technology erfolgreich eine mit Spannung erwartete technische Demonstrationssitzung für 7 - 12um-Hyperspektralkameras.renommierte Experten und Gelehrte der Zhejiang Universität, die Chinesische Akademie der Wissenschaften, die Tsinghua Universität, das Pekinger Institut für Technologie, die Tongji Universität,Hangzhou Dianzi Universität und China Universität für Metrologie versammelten sich, um gemeinsam Vorschläge und Strategien für die Entwicklung der hyperspektralen Kamera-Technologie zu machen. Zu Beginn des Treffens, Yuan Kun, der Geschäftsführer von Cai Pu Technology,Er hat die Leitung bei der Vorlage eines umfassenden und eingehenden Berichts über die 7 - 12um-Hyperspektralbildsystemlösung für alle anwesenden Experten übernommen.Er erklärte deutlich, wie wichtig dieses Projekt für Cai Pu Technology und die gesamte Industrie ist.Das Projektteam zeigte ausführlich den aktuellen Fortschritt und die mittelfristigen Leistungen des Projekts aus mehreren wichtigen Dimensionen wie dem optischen Schema., Strukturschema, Embedded-Systemschema, Bildverarbeitungs-Algorithmusschema und Testschema an die Experten. Während der Argumentationsphase führten die Experten eine sorgfältige und sorgfältige Diskussion über die von Cai Pu Technology vorgeschlagene Lösung für das 7 - 12um-Hyperspektralbildsystem.Mit ihren tiefgreifenden akademischen Leistungen und reichen Branchenerfahrungen, die Experten ihre eigenen Ansichten äußerten, ausführliche Analysen aus mehreren Aspekten wie technischer Durchführbarkeit, Innovation und Anwendungsperspektiven durchführten,und viele konstruktive Meinungen und Vorschläge vorgelegt.. Um den reibungslosen Ablauf des Projekts und die kontinuierliche Optimierung der Technologie zu gewährleisten, wurde am Treffpunkt ein Projekttechnik-Expertenausschuss eingesetzt.Die Ausschussmitglieder führten eingehendere Diskussionen über Kerninhalte wie das Indexdesign., Schema-Reifigkeit und Testschema des Projekts für ein 7 - 12um-Hyperspektralsystem.Die Sachverständigen waren einhellig der Ansicht, daß dieses Projekt nicht nur sehr hohe technische Herausforderungen mit sich bringt, sondern auch große Marktanwendungsmöglichkeiten bietet.Die Entwicklung von Technologien für die Verarbeitung von Daten und die Nutzung von Daten in der Informationstechnologie sind in den letzten Jahren sehr erfolgreich und werden voraussichtlich in vielen Bereichen bahnbrechende Anwendungen erzielen. Die 7-12um-Hyperspektralkamera-Technologie bietet unersetzliche Vorteile in der militärischen Aufklärung.direkt die Spektralmerkmale der Messobjekte widerspiegelnd, wodurch die Oberflächenbestandteile und -zustände der Ziele genau unterschieden werden und genaue entsprechende Beziehungen zwischen den Informationen der Raumdetektion und den tatsächlichen Bodenzielen erzielt werden,und liefern wichtige Informationen für detaillierte Aufklärungen auf dem Schlachtfeld.In komplexen Schlachtfeldumgebungen kann diese Technologie Militärangehörigen helfen, versteckte militärische Einrichtungen, Waffen und Ausrüstung sowie potenzielle Bedrohungsziele schnell zu identifizieren. Diese Technologie kann außerdem tarnende Ziele effektiv identifizieren.Hyperspektralkameras können militärische Geräte, die getarnt wurden, empfindlich erkennen.Durch die Umkehrung der spektralen Eigenschaftskurven kann die Zusammensetzung des Ziels abgeleitet werden, wodurch es unmöglich wird, dass in verschiedenen Umgebungen versteckte Targets unentdeckt bleiben.In Gebieten mit dichter Vegetation, durch die Nutzung von Spektralmerkmalen wie dem roten Rand-Effekt der Vegetation, können grüne Targets leicht identifiziert werden.erhebliche Verbesserung der Genauigkeit der militärischen Aufklärung. Außerdemdie mit einer 7-12um-Hyperspektralkamera ausgestattete luftgestützte Ausrüstung kann Fernerkundungsvorgänge durchführen, indem sie die meisten Farben in einem breiten Spektralbereich und mit extrem hoher Auflösung unterscheidetEs kann verwendet werden, um verschiedene Materialien und Gegenstände zu identifizieren, zu messen und zu verfolgen, einschließlich der Erkennung von militärischen Aktivitäten mit schwachem Signal und versteckten Hindernissen sowie der Identifizierung gefährlicher Güter,Unterstützung militärischer Operationen. Bei dem Treffen erklärte Cai Pu Technology feierlich, dass die 7 - 12um-Hyperspektralkamera das Top-Projekt des Unternehmens für 2025 ist und große Erwartungen birgt.Integration verschiedener Ressourcen, die FuE-Investitionen zu erhöhen, die Produktqualität streng zu kontrollieren und sicherzustellen, dass sie die ernsthaften Erwartungen aller Experten nicht enttäuscht.Ein weiteres "nationale Waffe" in Chinas Hyperspektralbildfeld hinzufügen und der Entwicklung von Cai Pu neue Vitalität verleihen. Cai Pu Technology hat sich intensiv mit optischen Instrumenten beschäftigt.Sie hat erfolgreiche Ergebnisse bei der Erforschung und Entwicklung von Kameras mit hohem Spektrum und von Messsystemen für unbemannte Luftfahrzeuge mit hohem Spektrum erzielt., verfügt über eine Reihe von patentierten Technologien und hat mehrere wissenschaftliche Arbeiten in renommierten inländischen und ausländischen Zeitschriften veröffentlicht.Die erfolgreiche Durchführung dieses technischen Demonstrationstags ist ein weiterer wichtiger Meilenstein für Cai Pu Technology auf dem Weg der wissenschaftlichen und technologischen InnovationIn Zukunft wird mit der Einführung von 7 - 12um-Hochspektrukameras eine wichtige Rolle bei der Umweltüberwachung, der Fernerkundung in der Landwirtschaft, der Industrieinspektion, derund Biomedizin, die technologische Modernisierung und Entwicklung verwandter Industrien fördern und auch zur weiteren Stärkung der nationalen Verteidigungsstärke Chinas im militärischen Bereich beitragen.

In der Textilindustrie sind Gänse- und Entenflaumen aufgrund ihrer hervorragenden Wärmedämmungs­eigenschaften zu hochwertigen Rohstoffen für die Herstellung hochwertiger Wärmedämmungsprodukte geworden.Es gibt einen erheblichen Unterschied in den Marktpreisen zwischen Gänse- und Enten-DünnEinige skrupellose Kaufleute mischen in ihrem Streben nach hohem Gewinn oft Enten- und Gänsebacken, um minderwertige Produkte als hochwertig zu verkaufen.Dies schadet nicht nur den Interessen der Verbraucher, sondern stört auch die MarktordnungDaher ist es besonders wichtig, eine genaue und effiziente quantitative Nachweisung von Gänse- und Entenmischungen durchzuführen.Die Entwicklung der hyperspektralen Kamera-Technologie hat eine innovative Lösung für dieses Erkennungsproblem geschaffen..   I. Probenvorbereitung: Eine große Menge reiner Gänse- und Entenbackenproben werden entnommen, wobei sichergestellt wird, dass ihre Quellen zuverlässig und repräsentativ sind.Verwenden Sie eine hochpräzise elektronische Waage, um die Gänse und die Ente in unterschiedlichen Proportionen genau zu wiegen, und bereiten eine Reihe von Proben mit bekannten gemischten Verhältnissen von Gänse- und Entenflosse vor, z. B. Proben mit unterschiedlichen Mischverhältnissen von Entenflosse von 5%, 10%, 15%,... 95%,Jedes mit mehreren wiederholten Proben zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Experiments- die vorbereiteten Mischproben gleichmäßig auf eine speziell konstruierte Probenplattform verteilen, um eine gleichmäßige Verteilung ohne Überschneidungen oder Lücken zu gewährleisten,um sicherzustellen, dass die Hyperspektralkamera umfassende und genaue Spektralinformationen erhält.   II. Hyperspektraler Bildgewinnung: In dieser Arbeit wurde eine hyperspektralen Kamera mit einem Spektralbereich von 400-1000 nm eingesetzt.kann für verwandte Forschungszwecke verwendet werdenDer Spektralbereich beträgt 400 bis 1000 nm, mit einer Wellenlänge-Auflösung von besser als 2,5 nm und bis zu 1200 Spektralkanälen.und nach Auswahl des Bandes, die maximale Geschwindigkeit beträgt 3300 Hz (unterstutzt die Auswahl eines mehrregionalen Frequenzbandes).und Bilder wurden aus unterschiedlichen Winkeln erhalten, um Detektionsfehler zu reduzieren, die durch lokale Merkmalunterschiede der Proben verursacht werdenNach jeder Aufnahme wurden die gesammelten hyperspektralen Bilddaten sofort an den Computer übertragen, um Datenverlust zu vermeiden.   III. Datenvorverarbeitung: Verwenden Sie professionelle Datenverarbeitungssoftware zur Vorverarbeitung der gesammelten hyperspektralen Bilddaten.radiometrische Korrektur durchführen, um die radiometrischen Fehler zu beseitigen, die durch die Leistungsunterschiede der Kamera selbst und Umweltfaktoren verursacht werden, so dass die Spektraldaten verschiedener Bilder vergleichbar sind.Geometrische Korrektur durchführen, um die Bildverformung zu korrigieren, die durch Faktoren wie den Schießwinkel der Kamera und die Platzierungsposition der Probe verursacht wird, um sicherzustellen, dass die Position jedes Pixelpunktes im Bild genau ist.Verwendung von Filteralgorithmen zur Beseitigung der Geräuschstörungen im Bild, die Qualität und Klarheit des Bildes zu verbessern, um Spektralmerkmale in den folgenden Schritten genauer extrahieren zu können. IV. Spektral-Feature-Extraktion: Für die vorverarbeiteten hyperspektralen BilderSpezifische Algorithmen und Softwaretools werden verwendet, um Spektralmerkmale für die Gänse- und Entenregionen zu extrahierenDurch die Analyse und den Vergleich einer großen Menge an Bilddatender spezifische Wellenlängenbereich, der die Unterscheidung zwischen Gänse- und Entenpfoten signifikant ermöglicht, wird im sichtbaren Licht bis zum nahen Infrarot-Spektrum bestimmt.Bei diesen Schlüsselwellenlängen werden die Reflexionswerte von Gänse- und Entenfischen sorgfältig gemessen und aufgezeichnet, um ihre jeweiligen einzigartigen Spektralmerkmale zu ermitteln.Nach mehrfachen Versuchen und Analysen, wurde festgestellt, dass es offensichtliche Unterschiede in den Reflexionskurven von Gänsefuß und Entenfuß innerhalb des Wellenlängenbereichs von 700 - 800 nm gibt,und diese Unterschiede können als wichtige Grundlagen für die Identifizierung der beiden Typen dienen. V. Erstellung und Validierung des Modells: Auf der Grundlage der spektralen Charakteristiken von Gänse- und Entenfischen, die mit Hilfe von maschinellem Lernen oder statistischen Methoden extrahiert wurden,Es wird ein Spektralmodell für die quantitative Analyse von Gänse- und Entenmischungen erstellt.. Zu den gängigen Modellierungsmethoden gehören Stützvektormaschinen, partielle Mindestquadrate usw.ein Teil der Stichprobendaten mit bekannten gemischten Verhältnissen wird als Trainingssatz verwendet, um das Modell auszubilden, so daß sie den inneren Zusammenhang zwischen den Spektralmerkmalen von Gänse- und Entenfischen und dem gemischten Verhältnis erfahren kann.Ein anderer Teil der Proben, der nicht an der Ausbildung beteiligt ist, wird als Validierungs-Set zur Validierung des etablierten Modells verwendet.. Die Hochspektraldaten der Validierungsproben werden in das Modell eingegeben,und das vorhergesagte gemischte Verhältnis von Gänse- und Entendünn wird durch das Modell berechnet und mit dem tatsächlich bekannten gemischten Verhältnis für die Kontrastanalyse verglichen.Durch die Berechnung des Fehlers zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert, wie z. B. Quadratwurzel-Mittelwertfehler, absoluter Mittelwertfehler usw., werden die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells bewertet.Auf der Grundlage der Validierungsergebnisse, wird das Modell angepasst und optimiert, z. B. indem Modellparameter angepasst, Merkmalvariablen hinzugefügt oder verringert etc. werden, um die Leistung des Modells zu verbessern.   VI. Ergebnisanalyse und -bewertung: Zusammenfassung und statistische Analyse der Erkennungsergebnisse aller Mischproben. Berechnung der Durchschnittswerte, Standardabweichungen,und andere statistische Indikatoren für die Nachweiswerte bei unterschiedlichen Mischquoten, und die Stabilität und Wiederholbarkeit der Nachweismethode zu bewerten.Vergleichen und analysieren Sie die Detektionsergebnisse der hyperspektralen Kamera mit denen traditioneller Detektionsmethoden (z. B. chemische Analysemethoden), um die Genauigkeit der Hyperspektralkamera-Erkennungsmethode weiter zu überprüfen.die wichtigsten Leistungsindikatoren wie Fehlerbereich und Detektionsgenauigkeit der hyperspektralen Kamera bei der quantitativen Detektion von Gänse und Ente gemischtDie Versuchsergebnisse zeigen, daß mit dieser Methode innerhalb kurzer Zeit der genaue Anteil von Gänse- und Entendünn im gemischten Dünn schnell und genau ermittelt werden kann.und der Erkennungsfehler kann innerhalb eines sehr kleinen Bereichs wirksam kontrolliert werden, was seine hohe Zuverlässigkeit und Praxistauglichkeit vollständig unter Beweis stellt. Die Anwendung der Hyperspektralkamera hat die Genauigkeit und Effizienz der quantitativen Erfassung von Gänse und Ente gemischt erheblich verbessert.es kann die Produktqualität gewährleisten und den Ruf der Marke erhalten- für die Regulierungsbehörden eine leistungsfähige technische Unterstützung bei der Bekämpfung von gefälschten und minderwertigen Produkten auf dem Markt,Unterstützung bei der Reinigung des Marktumfelds und der Wahrung der berechtigten Rechte und Interessen der VerbraucherMit der kontinuierlichen Entwicklung und Verbesserung der TechnologieEs wird angenommen, dass die Anwendung von Hyperspektralkameras in der quantitativen Erkennung von Gänse- und Entenmischdünn und anderen verwandten Bereichen umfassender und tiefergehender sein wird., was der gesunden Entwicklung der Industrie neue Vitalität verleiht.

Mit der umfangreichen Anwendung von Kunststoffprodukten in zahlreichen Bereichen wie Automobil, Elektronik und medizinische Versorgung ist die Kunststoffschweißtechnologie als wichtiges Mittel zur Verbindung von Kunststoffproduktendie Schweißqualität beeinflusst direkt die Leistungsfähigkeit und Lebensdauer des ProduktsDie traditionellen Methoden zur Bewertung der Schweißqualität von Kunststoffen, wie z. B. visuelle Inspektion und destruktive Prüfungen, haben Einschränkungen, darunter eine starke Subjektivität.Unfähigkeit, die interne Qualität umfassend widerzuspiegelnDas Aufkommen von Laserübertragungsmessgeräten hat eine brandneue, effiziente und genaue Lösung zur Bewertung der Schweißqualität von Kunststoffen geschaffen.   I. Arbeitsprinzip des Laserübertragungsmessers Das Laserübertragungsmessgerät arbeitet nach dem Prinzip der Lichtübertragung: Wenn ein Laserstrahl einer bestimmten Wellenlänge auf eine Kunststoffprobe ausgestrahlt wird, wird ein Teil des Lichts absorbiert.Einige sind verstreut.Das Gerät misst durch einen hochpräzisen Lichtdetektor die Einfall- und die übertragene Lichtstärke präzise.Für die Bewertung der Schweißqualität von Kunststoffen, kann der Laserübertragungsmesser den Unterschied in der Durchlässigkeit zwischen den geschweißten und nicht geschweißten Bereichen empfindlich erkennen.und unvollständige Penetration, kann die Mikrostruktur innerhalb des Kunststoffs verändern und die Laserdurchlässigkeit beeinflussen.die zu einer Verringerung der Durchlässigkeit führtDurch die Analyse der Veränderungen in der Durchlässigkeit wird die Lichtverbreitungsbahn verändert.die Schweißqualität kann genau beurteilt werden.   II. Eigenschaften und Vorteile des Farbspektrum-Laserübertragungsmessers TH-20   Der Farbspektrum-Laser-Übertragungsmesser TH - 200 zeigt eine hervorragende Leistung bei der Bewertung der Schweißqualität von Kunststoffen.Es verfügt über ein hochpräzises optisches Detektionssystem, das eine präzise Messung der Laserübertragbarkeit ermöglicht, mit einer Messgenauigkeit von ±0,1%. Diese hohe Präzision ermöglicht es, winzige Veränderungen während des Kunststoffschweißens empfindlich zu erfassen,eine solide Grundlage für eine genaue Bewertung der Schweißqualität. TH - 200 verfügt über einen breiten Spektralmessbereich, der verschiedene häufig verwendete Laserwellenlängen abdeckt, und ist an die Bedürfnisse verschiedener Kunststoffmaterialien und Schweißverfahren angepasst.Ob es für das allgemeine Schweißen von Polypropylen (PP) -Kunststoffen in der Automobilindustrie oder für das Schweißen von Polycarbonat (PC) -Kunststoffen in der Elektronikindustrie verwendet wird, TH - 200 kann seine Laserübertragbarkeit genau messen.   Dieses Gerät ist einfach zu bedienen und ist mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und einer automatisierten Messsoftware ausgestattet.Start des Messprogramms, und das Gerät kann die Messung schnell abschließen und detaillierte Datenberichte erstellen.Dies verbessert die Detektionseffizienz erheblich und eignet sich für die groß angelegte Detektion auf Produktionslinien. Darüber hinaus hat TH-200 eine gute Stabilität und Zuverlässigkeit, kann lange Zeit in industriellen Produktionsumgebungen stabil arbeiten, reduziert die Häufigkeit der Wartung und Kalibrierung von Geräten,und senkt die Nutzungskosten.   III. Innovative Anwendungsmethoden des Lasertransmittanzmeters in der Qualitätsbewertung von Kunststoffschweißverfahren   1.Materialprüfung und -bewertung vor dem Schweißen   Vor dem Schweißen von Kunststoffen wird die Laserübertragbarkeit verschiedener Chargen von Kunststoffrohstoffen mit dem Farbspektrum-Laserübertragbarkeitstester TH-200 getestet.die Partien von Materialien, deren Laserübertragbarkeit den Anforderungen des Schweißvorgangs entspricht, ausgewählt werden können, um die Konsistenz und Stabilität der Rohstoffe zu gewährleisten.TH-200 kann Ingenieuren bei der Auswahl von Kunststoffkombinationen mit passender Laserübertragbarkeit helfen, die Optimierung des Schweißvorgangs und die Verbesserung der Schweißqualität.Auswahl geeigneter Kombinationen aus Kunststoffmaterialien kann Schweißfehler effektiv reduzieren und die Ästhetik und Haltbarkeit der Innenteile verbessern.   2. Echtzeitüberwachung des Schweißprozesses   TH-200 in die Kunststoffschweißanlage integriert und die Veränderungen der Laserübertragbarkeit im Schweißbereich während des Schweißvorgangs in Echtzeit überwacht.Wenn die Schweißprozessparameter schwanken, z. B. instabile Laserleistung oder Veränderungen der Schweißgeschwindigkeit, verursachen abnormale Schmelz- und Verfestigungszustände des Kunststoffs im Schweißbereich,Dies führt zu Veränderungen der Laserübertragbarkeit. TH - 200 kann diese Änderungen schnell erfassen und die Daten an das Schweißsteuerungssystem zurückgeben.Das Steuerungssystem passt die Schweißprozessparameter automatisch anhand der Rückkopplungsdaten an, um die Schließschleife des Schweißprozesses zu steuern und die Stabilität der Schweißqualität zu gewährleisten. beispielsweise auf der Schweißproduktionslinie für elektronische Gerätegehäuse, indem die Laserübertragbarkeit in Echtzeit überwacht und die Schweißparameter umgehend angepasst werden,Es kann die Schrottrate effektiv reduzieren und die Produktionseffizienz verbessern.   3- Umfassende Qualitätsprüfung nach dem Schweißen   Nach Beendigung des Schweißens wird die Laserdurchlässigkeit des geschweißten Gelenks mithilfe von TH-200 ermittelt.Durch Vergleich der Daten mit den Standarddaten vor dem Schweißen und den Echtzeitdaten während des Schweißvorgangs, kann festgestellt werden, ob in der geschweißten Verbindung Mängel wie unvollständige Durchdringung, falsches Schweißen und Poren vorliegen.Die Ursachen können weiter analysiert und entsprechende Verbesserungsmaßnahmen ergriffen werdenDarüber hinaus kann TH-200 auch indirekt die Festigkeit des geschweißten Gelenks bewerten.Untersuchungen zeigen, daß eine gewisse Korrelation zwischen der Laserdurchlässigkeit des geschweißten Gelenks und der Schweißfestigkeit bestehtDurch die Erstellung eines mathematischen Modells der Laserübertragbarkeit und der Schweißfestigkeit und unter Verwendung der mit TH - 200 gemessenen Daten zur Laserübertragbarkeit kann die Festigkeit des geschweißten Gelenks vorhergesagt werden.eine umfassendere Grundlage für die Bewertung der Produktqualität.   The innovative application of the color spectrum laser transmittance instrument TH - 200 in the quality assessment of plastic welding brings a new quality control method to the plastic welding industryDurch Materialüberprüfung vor dem Schweißen, Echtzeitüberwachung während des Schweißvorgangs und Qualitätserkennung und -bewertung nach dem Schweißen,TH - 200 kann die Qualität des Kunststoffschweißens effektiv verbessern, die Produktionskosten zu senken und die Produktionseffizienz zu steigern.die Anwendungsmöglichkeiten von Laserübertragungsgeräten im Bereich des Kunststoffschweißens werden noch größer seinEs wird weiterhin die Entwicklung der Plastikschweißtechnologie fördern und die Produktinnovation und Qualitätsverbesserung in verschiedenen Branchen stark unterstützen.

Im modernen Bereich der Kunststoffverarbeitung wird das Schweißen von Kunststoffen als entscheidende Verbindungstechnologie in zahlreichen Branchen wie der Automobilindustrie, der Elektronikindustrie, derund MedizinprodukteWährend des Kunststoffschweißprozesses wird die Messung der Lichtdurchlässigkeit allmählich zu einem wichtigen Aspekt, der nicht ignoriert werden kann.Was ist die wissenschaftliche Grundlage und praktische Bedeutung hinter dieser?   Das Prinzip des Kunststoffschweißens besteht darin, Energiequellen wie Wärme, Druck oder Ultraschallwellen zu nutzen, um die Verbindungsteile von Kunststoffbauteilen zu einem geschmolzenen Zustand zu bringen,so wird die molekulare Fusion erreicht.Bei verschiedenen Schweißverfahren wird das Laserschweißen aufgrund seiner hohen Präzision, der geringen Hitzebelastung und der guten Dichtungsleistung bevorzugt.Ein Laserstrahl muss durch die obere Plastikschicht gehen., die von der unteren Schicht absorbiert und in Wärmeenergie umgewandelt wird, wodurch das Schweißen erreicht wird.   Schematisches Diagramm des Schweißprozesses für Kunststoffe   Die Übertragbarkeit beeinflusst unmittelbar die Übertragungseffizienz der Laserenergie in Kunststoffmaterialien.die Laserenergie kann nicht effektiv durchdringen und die untere Schicht des Kunststoffs erreichen, wodurch es schwierig wird, ausreichend Wärme zu erzeugen, um ein gutes Schweißen zu erreichen.die auch die Schweißfestigkeit beeinflusstEine geeignete Durchlässigkeit kann die präzise Verteilung der Laserenergie in Kunststoffmaterialien gewährleisten und hochwertige Schweißergebnisse erzielen.für das Schweißen von Innenteilen von Fahrzeugen, sind die Anforderungen an die Schweißfestigkeit und die Erscheinungsqualität äußerst hoch.Vermeidung von Mängeln wie falschem Schweißen und Abtrennen. Wie kann man also die Durchlässigkeit von Kunststoff genau messen? Hier kommt das neue Produkt von Color Spectrum, der Laser-Überlässigkeitsmesser, ins Spiel.Dieses Gerät ist speziell für die Anforderungen an die Durchlässigkeitsmessung im Bereich des Kunststoffschweißens konzipiert und weist viele herausragende Merkmale auf.Es verwendet fortschrittliche Laserlichtquellen und hochempfindliche Detektoren, um die Durchlässigkeit verschiedener Kunststoffmaterialien unter spezifischen Wellenlängenlasern schnell und genau zu messen.Die Messgenauigkeit ist extrem hoch., die eine präzise Messung bis zu mehreren Dezimalstellen ermöglicht und somit die Zuverlässigkeit der Messergebnisse erheblich verbessert.   Interface der tatsächlichen Messsoftware   Der Farbspektrum-Laser-Übertragungsmesser ist einfach zu bedienen und kann von Nichtprofis beherrscht werden.die Messdaten sofort verständlich machenAußerdem verfügt es über leistungsfähige Datenspeicher- und Analysefunktionen, die statistische Analysen an mehreren Messdaten durchführen können.Bereitstellung starker Datenunterstützung für die Optimierung von KunststoffschweißprozessenIn der Praxis müssen die Bediener die zu messende Probe nur auf die Messplattform des Geräts legen und den Messknopf drücken.Genaue Daten zur Übertragbarkeit können ermittelt werdenDiese Bequemlichkeit erhöht die Produktionseffizienz erheblich und reduziert die Zeitverschwendung durch umständliche Messungen.   Bei der Kunststoffschweißung wird die Durchlässigkeit mit Hilfe des Chroma Spectra Laser Transmittance Meter genau gemessen.Unternehmen können Kunststoffmaterialien anhand der Messergebnisse screenen und optimierenFür Kunststoffe mit einer Durchlässigkeit, die nicht den Schweißanforderungen entspricht, können Verbesserungen durch Anpassung der Formel, Hinzufügen von Zusatzstoffen oder Änderung der Verarbeitungstechnologie vorgenommen werden.während des Schweißvorgangs, kann die Überwachung der Veränderungen der Übertragbarkeit in Echtzeit potenzielle Schweißprobleme, wie Materialvariantenunterschiede, Ausfall von Geräten usw., rasch erkennen,und rechtzeitige Anpassungsmaßnahmen treffen, um die Stabilität und Konsistenz der Schweißqualität zu gewährleisten.   Abschließend ist die Messung der Durchlässigkeit beim Kunststoffschweißen von entscheidender Bedeutung.Es ist nicht nur ein Schlüsselfaktor für die Gewährleistung der Schweißqualität, sondern auch ein wichtiges Mittel zur Förderung der kontinuierlichen Optimierung und Innovation von KunststoffschweißverfahrenDer Chroma Spectra Laser Transmittance Meter mit seiner fortschrittlichen Technologie, hervorragenden Leistung und bequemen Bedienung,bietet eine zuverlässige Lösung für die Durchlässigkeitsmessung in der Kunststoffschweißindustrie, die Unternehmen bei der Verbesserung der Produktqualität und der Produktionseffizienz im harten Marktwettbewerb unterstützen und einen höheren Wert schaffen.

In der Forschungs- und Produktionspraxis der KohleindustrieEs ist sehr wichtig, genaue Informationen über die verschiedenen Eigenschaften von Kohle zu erhalten, um die Kohleverwertung zu optimieren und die Produktqualität zu verbessern.Die Hyperspektralbildtechnologie kann als ein leistungsfähiges Analysemittel reichlich Informationen über die innere Struktur und Zusammensetzung von Kohle liefern.und seine Anwendung basiert auf effizienten und genauen Methoden zur hyperspektralen Bildgewinnung und Verarbeitung von Kohlenproben. Die Hyperspektralbildtechnologie ist eine fortschrittliche Technologie, die Optik, Elektronik, Informatik und andere Disziplinen miteinander verbindet.,Durch hyperspektrale BildgebungseinrichtungenWir können die Reflexionsinformation von Kohle im kontinuierlichen Spektralbereich erhalten, die wie der "Fingerabdruck" von Kohle ist und reichhaltige Materialzusammensetzung und Strukturinformationen enthält.die hyperspektralen Bildgebungstechnologien haben eine höhere Spektrallauflösung und können bis zur Wellenlängendifferenz auf Nanometerebene genau sein, die die Spektralleigenschaften verschiedener Bestandteile in Kohle detaillierter erfassen kann. In diesem Papier wird eine 900-1700nm-Hyperspektralkamera verwendet, und FS-15, ein Produkt der Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD., kann für verwandte Forschung verwendet werden.Kurzwellen-Nein-Infrarot-Hyperspektralkamera, die Erfassungsgeschwindigkeit des gesamten Spektrums bis 200 FPS, wird weit verbreitet bei der Zusammensetzungserkennung, Stofferkennung, Bildverarbeitung, Qualität landwirtschaftlicher Erzeugnisse,Bildschirmerkennung und andere Felder. Die Anwendung der hyperspektralen Bildgebungstechnologie bei der Erfassung des Kohlenwärmewerts ist relativ einfach und effizient.Die Daten für die Überspektralbilder werden durch das Scannen von Kohleproben mit einer Überspektralbildausrüstung gewonnen.Die Anwendung der hyperspektralen Bildgebungstechnologie bei der Erfassung des Kohlenwärmewerts ist relativ einfach und effizient.Die Daten für die Überspektralbilder werden durch das Scannen von Kohleproben mit einer Überspektralbildausrüstung gewonnen..   Schnittstelle für die hyperspektralen Bildgewinnung   Diese Daten enthalten Informationen über die Reflexionsfähigkeit von Kohle bei verschiedenen Wellenlängen.das richtige Spektrum, etc., um die Qualität der Daten zu verbessern. (a) Das Originalbild (b) Interessengebiet Auswahl von Interessengebieten für Kohlehyperspektralbilder   Mittelspektralkurve der Interessengebiete   Sieben Punkte SG-Glanzfilterung   Aufgrund der Eigenschaften des Geräts selbst und des Einflusses von Umweltfaktoren kann das gesammelte Spektrum einige Probleme wie Wellenlängenverschiebungen und Intensitätsdeviationen aufweisen.Der Zweck der Spektralkorrektur besteht darin, diese Abweichungen so zu korrigieren, dass sie die tatsächlichen Spektralmerkmale von Kohleproben genau widerspiegeln könnenZu den gängigen spektralen Kalibriermethoden gehören die Wellenlängenkalibrierung und die Strahlungskalibrierung.Wellenlängenkalibrierung Kalibriert die Wellenlängengenauigkeit des Bildspektrometers mit Standardmaterialien mit bekannten Spektralleigenschaften, wie Quecksilberlampen und Neonlampen, um sicherzustellen, dass der Wellenlängenwert für jedes Pixel genau ist.Bei der radiometrischen Kalibrierung wird der Grauwert des Bildes in den tatsächlichen Reflexionswert umgewandelt, indem das Standardbrett mit bekannter Reflexionsfähigkeit gemessen wird, wodurch der Einfluß von Faktoren wie Messgerätesign und ungleichmäßiger Beleuchtung auf die Spektralintensität eliminiert wird. Die Ergebnisse der multivariaten Streuungskorrektur sind in der Abbildung dargestellt. Ergebnisse der Multivariate-Streuungskorrektur   Standardnormale Umwandlung Ergebnis der Standardnormaltransformation   Die Erfassung und Verarbeitung hyperspektraler Bilder von Kohleproben ist ein kompliziertes und kritisches Verfahren.Optimierung des Erfassungsprozesses und Verwendung fortschrittlicher Bildverarbeitungsmethoden, können aus hyperspektralen Bildern reichlich und genauere Informationen über Kohle gewonnen werden, was eine starke technische Unterstützung für die Forschung, Produktion und Qualitätskontrolle der Kohleindustrie bietet.Mit der kontinuierlichen Entwicklung der Technologie, werden die Anwendungsperspektiven der Hyperspektralbildtechnologie im Kohlenbergbau breiter sein und neue Durchbrüche für die Entwicklung der Kohleindustrie mit sich bringen.

In der Textilindustrie sind Gänse- und Entenflaumen aufgrund ihrer hervorragenden thermischen Eigenschaften zu hochwertigen Rohstoffen für die Herstellung hochwertiger thermischer Produkte geworden.Es gibt einen großen Unterschied im Marktpreis zwischen Gänse- und Entenbaum.Einige schlechte Kaufleute mischen oft Enten mit Gänse im Streben nach hohem Gewinn, was nicht nur den Interessen der Verbraucher schadet, sondern auch die Marktordnung stört.Eine genaue und effiziente quantitative Erkennung von Gänse- und Enten-Vermischt-Velvet ist besonders wichtig.In den letzten Jahren hat die Entwicklung der hyperspektralen Kamera-Technologie eine innovative Lösung für diese Erkennungs-Herausforderung geschaffen. 一、 Probenvorbereitung: Eine große Anzahl von reinen Gänse- und Entenfischenproben werden entnommen, um sicherzustellen, dass ihre Quellen zuverlässig und repräsentativ sind.Verwenden Sie hochpräzise elektronische Waagen, um Gänse- und Entenbacken in unterschiedlichen Proportionen genau zu wiegen, und konfigurieren eine Reihe von Gänse- und Entengemisch-Samtproben mit bekannten Mischungsanteilen, z. B. 5%, 10%, 15%... Proben unterschiedlicher Anteile, z. B. 95% Entenfolie, wurden gemischt,und mehrere wiederholte Proben wurden für jeden Anteil festgelegt, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Experiments zu verbessernDie konfigurierte Mischwollprobe wird gleichmäßig auf die spezielle Probentafel gelegt, um eine einheitliche Probenaufteilung ohne Überschneidung und Leerstände zu gewährleisten.und um sicherzustellen, dass die Hyperspektralkamera umfassende und genaue Spektralinformationen erhält. 二、Hyperspektraler Bildgewinnung: In dieser Arbeit wird eine 400-1000nm-Hyperspektralkamera verwendet, die für verwandte Forschungen verwendet werden kann FS13, das Produkt der Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD.Der Spektralbereich beträgt 400-1000 nm., die Wellenlänge ist besser als 2,5 nm und bis zu 1200 Spektralkanäle können erreicht werden.und die maximale Frequenz nach der Bandwahl beträgt 3300 Hz (Mehrregion-Bandwahl unterstützt)Jede Mischwollprobe wird mehrfach fotografiert, um Bilder aus verschiedenen Winkeln zu erhalten, um Detektionsfehler zu reduzieren, die durch lokale Merkmalunterschiede der Probe verursacht werden.Die erfassten hyperspektralen Bilddaten werden rechtzeitig zum Speichern auf den Computer übertragen, um Datenverlust zu vermeiden.. 三、Datenvorverarbeitung: Die Verwendung professioneller Datenverarbeitungssoftware zur Vorverarbeitung der gesammelten hyperspektralen Bilddaten.Die Strahlungskorrektur wird durchgeführt, um den Strahlungsfehler zu beseitigen, der durch den Leistungsunterschied der Kamera selbst und Umweltfaktoren verursacht wird., so dass die Spektraldaten zwischen verschiedenen Bildern vergleichbar sind. Geometrische Korrektur wird dann durchgeführt, um die Bildverzerrung zu korrigieren, die durch den Kamerawinkel, die Probenplatzierung usw. verursacht wird,um sicherzustellen, dass die Position jedes Pixels im Bild genau istDas Bild wird denoisiert und die Lärminterferenz im Bild wird durch Filteralgorithmen entfernt, um die Qualität und Klarheit des Bildes zu verbessern.so dass die Spektralmerkmale genauer extrahiert werden. 四、Spektralmerkmalentnahme:Spezifische Algorithmen und Softwaretools werden verwendet, um die Spektralmerkmale der Gänse- und Enten-Regionen auf der Grundlage der vorverarbeiteten hyperspektralen Bilder zu extrahieren.Durch die Analyse und den Vergleich einer großen Anzahl von BilddatenEs wird festgestellt, dass der spezifische Wellenlängenbereich von Gänse- und Entendünn im sichtbaren Licht bis zum nahen Infrarot-Spektrum deutlich zu unterscheiden ist.Bei diesen Schlüsselwellenlängen werden die Reflexionswerte von Gänse- und Entendünn sorgfältig gemessen und aufgezeichnet, um ihre eigenen einzigartigen Spektraldaten zu bilden.Nach vielen experimentellen Analysen, wurde festgestellt, dass es bei Gänse- und Entenfuß im Wellenlängenbereich von 700-800 nm offensichtliche Unterschiede in den Reflektionskurven gibt,Die Kommission ist der Auffassung, daß die. 五、Einführung und Prüfung des Modells: Auf der Grundlage der gewonnenen Spektralcharakteristiken von Gänse- und Entendünn,Das Spektralmodell für die quantitative Analyse von Gänse- und Entenmischung wurde mit Hilfe von maschinellem Lernen oder statistischen Methoden erstellt.. Allgemeine Modellierungsmethoden umfassen Support-Vektor-Maschine, partielle Mindestquadrat-Methode und so weiter.ein Teil der Probendaten mit bekanntem Mischungsverhältnis wird als Trainingssatz zum Trainieren des Modells verwendet, so daß sie die interne Beziehung zwischen den Spektralmerkmalen von Gänse- und Entenfischen und dem Mischungsverhältnis erfahren kann.Ein weiterer Teil der Stichprobendaten, der nicht an der Ausbildung teilgenommen hat, wurde als Verifizierungssatz zur Überprüfung des etablierten Modells verwendet.. Die hyperspektralen Bilddaten der Validierungsproben wurden in das Modell eingegeben und das vorhergesagte Mischungsverhältnis von Gänse- und Entendünn durch das Modell berechnet.und verglichen mit dem tatsächlichen bekannten MischverhältnisDie Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells wird durch Berechnung des Fehlers zwischen dem vorhergesagten Wert und dem tatsächlichen Wert, wie z. B. dem Quadratwurzel-Mittelwert-Fehler und dem durchschnittlichen absoluten Fehler, bewertet.Nach den Prüfresultaten, wird das Modell angepasst und optimiert, z. B. indem Modellparameter angepasst, Merkmalvariablen hinzugefügt oder verringert etc. werden, um die Leistung des Modells zu verbessern. 6Analyse und Bewertung der Ergebnisse: Die Testergebnisse aller Mischwollproben wurden zusammengefaßt und statistisch analysiert.Um die Stabilität und Wiederholbarkeit der Prüfmethode zu bewerten, wurden statistische Indizes wie Mittelwert und Standarddifferenz der Testergebnisse bei unterschiedlichen Mischverhältnissen berechnet.. The results of hyperspectral camera detection were compared with those of traditional detection methods (such as chemical analysis) to further verify the accuracy of the hyperspectral camera detection methodDurch die Analyse einer großen Anzahl experimenteller Daten wurde der Fehlerbereichdie Detektionsgenauigkeit und andere wesentliche Leistungsindizes der Hyperspektralkamera bei der quantitativen Detektion von Gänse- und Entengemisch erhalten werden,Die Versuchsergebnisse zeigen, daß mit dem Verfahren in kurzer Zeit schnell und genau der Anteil von Gänse- und Entendünn in gemischtem Samt ermittelt werden kann.und der Erkennungsfehler kann in einem sehr kleinen Bereich effektiv kontrolliert werden, was seine hohe Zuverlässigkeit und Praxistauglichkeit voll und ganz unterstreicht. Die Anwendung der Hyperspektralkamera verbessert die Genauigkeit und Effizienz der quantitativen Detektion von Gänse- und Entengemisch erheblich.es kann die Produktqualität gewährleisten und den Ruf der Marke erhalten■ Für die Regulierungsbehörden bietet sie eine starke technische Unterstützung bei der Bekämpfung gefälschter und minderwertiger Produkte auf dem Markt,die zur Reinigung des Marktumfelds und zum Schutz der berechtigten Rechte und Interessen der Verbraucher beiträgtMit der kontinuierlichen Entwicklung und Verbesserung der TechnologieEs wird angenommen, dass die Anwendung von Hyperspektralkameras bei der quantitativen Erkennung von Gänse- und Entengemisch und anderen verwandten Bereichen umfassender und tiefergehender sein wird., und neue Vitalität in die gesunde Entwicklung der Industrie zu bringen.

Walnuss ist eine wichtige Nussbaumfrucht und holzige Ölbaumart in China. Mit seinem einzigartigen Geschmack und seinem reichen Nährwert steht Walnuss an erster Stelle unter den vier getrockneten Früchten der Welt.Die Fruchtentwicklungsphase ist die erste Phase der Entwicklung von Walnussfrüchten, wie z.B. eine unzureichende Ernährung in diesem Stadium, wirkt sich direkt auf die Qualität und den Ertrag der späteren Früchte aus.Die Überwachung und Diagnose des Stickstoffgehalts von Walnussfrüchten im Ausbaustufe ist von großer Bedeutung für die Kontrolle des Baumwachstums und die rechtzeitige Anpassung des feinen Bewirtschaftungsplans. In dieser Studie wurde eine 400-1000nm-Hyperspektralkamera eingesetzt, und FS60, ein Produkt der Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., konnte für verwandte Forschung verwendet werden.,die Wellenlängen-Auflösung ist besser als 2,5 nm und bis zu 1200 Spektralkanäle können erreicht werden. Die Akquisitionsgeschwindigkeit kann im gesamten Spektrum 128 FPS erreichen,und die maximale Frequenz nach der Bandwahl beträgt 3300 Hz (Mehrregion-Bandwahl unterstützt). 一、Vorbereitung Um den Stickstoffgehalt von Walnussbaldachin durch eine UAV-Hyperspektralkamera abzuschätzen, ist zunächst eine Datenerhebung erforderlich.und Flugbetriebe gemäß der vorgegebenen Route und Höhe über dem Walnut Garden ausführenWährend des Fluges nimmt die Hyperspektralkamera in einem bestimmten Zeit- oder Raumintervall den Walnussdach ab, um eine große Menge von Hyperspektralbilddaten zu erhalten.um die Richtigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten, ist es auch notwendig, einige Referenzdaten gleichzeitig am Boden zu sammeln, z. B. den Stickstoffgehalt von Walnussblättern und die mit herkömmlichen Methoden ermittelten Strukturparameter des Baldachin. 二、Ergebnisse und Analyse Bestimmung des Canopy-Bereichs, Extraktion des Canopy-Spektrums und Genauigkeitsprüfung Wie in Abbildung 2 gezeigt,Boden und Schatten überlappen sich in gewissem Umfang in der gesamten Bandbreite des Fernerkundungsbildes des 5 Jahre alten WalnusswaldesIn der Bandbreite von 520 bis 600 nm beträgt die Spektralreflexibilität der Schatten weniger als 0.10: der Spektralreflexionsunterschied von Walnuss und Boden überlappt sich offensichtlich nicht, und die Spektralreflexionsfähigkeit beider ist in diesem Bereich größer als 0,10.die Spektralreflexibilität von WalnussDie Spektralreflexibilität der Walnuss beträgt im Bereich 740-900 nm mehr als 0,7.und die Spektralreflexibilität anderer Nichtzielvegetation kleiner als 0 ist..7Da die Spektralreflexibilität von Walnuss in grünem Licht und im nahen Infrarotband von anderen nicht Zielpflanzen unterschieden werden kann, aber nicht in einem oder einigen Bändern, kann sie nicht in ENVI5 berechnet werden.3 SoftwareUm den reibungslosen Extraktionsprozeß der Walnusskanopfen zu erleichtern,Die maximale Spektralreflexibilität des Walnussdachs im grünen Licht und im nahen Infrarotband wird in dieser Studie ausgewählt Bw(550.7) und B ((779.4) wurden klassifiziert und identifiziert, um den Baldachinbereich zu bestimmen. Walnussbaum, Boden und Schatten werden in der ENVI5.3-Software definiert, d.h. wenn die Spektralreflexibilität bei B ((550.7) ist kleiner als oder gleich 0.10 und die Spektralreflexibilität bei B ((779.4) ist größer oder kleiner als 0.20, wird der Schatten ermittelt und beseitigt. Wenn die Spektralreflexibilität bei B ((550.7) größer als 0,10 und B ist; Wenn die Spektralreflexibilität bei (779.4) kleiner oder gleich 0 ist.70, wird es als Erde identifiziert und entfernt; wenn die Spektralreflexibilität bei B ((550.7) größer ist als bei0.10, ist die Spektralreflexibilität bei B ((779.4) größer als 0.70, Walnussbaum als Zielvegetation identifiziert. Darüber hinaus wurde eine Stütz-Vektormaschine mit guter Verallgemeinerungs- und Klassifikationsgenauigkeit zur Extraktion des Baldachinbereichs eingesetzt.und die Genauigkeit der Abnahme des Baldachinbereichs auf der Grundlage von Spektralmerkmalen verglichen wurdeIn der ENVI5.3-Software werden die Bodenobjekte in Fernerkundungsbildern zuerst in Walnussbaum und zwei weitere Arten (Abbildung 4) unterteilt, wobei die rote Fläche den Walnussdach ist,und die grüne Fläche ist die andereDie Trennbarkeit zwischen den beiden Probentypen betrug 1.998, und dann wurde der SVM-Klassifikator für die beaufsichtigte Klassifizierung ausgewählt, um die ursprünglichen Klassifikationsergebnisse zu erhalten (Abb. 5a).Es gab häufig einige kleine Flecken in den Klassifikationsergebnissen., und ihre Genauigkeit war schwierig, um den Zweck der endgültigen Anwendung zu erreichen. Daher wurde die Methode der Majority Small Patch-Verarbeitung zur Verarbeitung der vorläufigen Einstufungsergebnisse angewendet,und die Klassifikationsergebnisse, die den tatsächlichen Anforderungen entsprechen, erzielt wurden (Abbildung 5b)Die Genauigkeit der Klassifikationsergebnisse wurde überprüft, und der Kappa-Koeffizient betrug 0.997, und die Kartengenauigkeit der Zielvegetation war 99,65%.Bei dieser Studie wurde eine Matab2014b-Software verwendet, um den auf der Grundlage von Spektralmerkmalen ermittelten Baldachinbereich mit den durch die Support-Vektor-Maschine-Methode ermittelten Baldachin-Bereichspixeln zu überlappen.Es gab 4257 überlappende Pixel im Canopy-Bereich, und die Anzahl der auf der Grundlage von Spektralmerkmalen ausgewählten Canopy-Bereichspixel betrug 96.77% der Anzahl der Pixel in der Stütz-Vektormaschine, mit einer Kartengenauigkeit von 96,43%, hoher Präzision, Überlappungsergebnisse sind in Abbildung 6 dargestellt Derzeit befindet sich die Anwendung der UAV-Hyperspektralkamera bei der Schätzung des Stickstoffgehalts von Walnussbaldachin noch in der Phase der kontinuierlichen Entwicklung und Verbesserung.Mit dem kontinuierlichen Fortschritt der Technologie, die Leistung der hyperspektralen Kameras wird weiter verbessert, die Spektrallauflösung und die Bildqualität werden höher sein,und die Datenverarbeitung und -analyse werden intelligenter und automatisierterGleichzeitig wird die Entwicklung der Multi-Source-Datenfusionstechnologie, wie die Kombination von Hyperspektraldaten mit Lidar-Daten und thermischen Infrarotdaten,wird in der Lage sein, umfassendere und genauere Wachstumsinformationen über Walnussbäume zu erhaltenDie Kommission hat eine Reihe von Maßnahmen ergriffen, um die Qualität der landwirtschaftlichen Erzeugung zu verbessern und die Präzision und Zuverlässigkeit der Stickstoffschätzung weiter zu verbessern.Es wird erwartet, dass die UAV-Hyperspektralkamera-Technologie im Bereich der Walnusspflanzung stärker eingesetzt wird, die eine starke technische Unterstützung für die nachhaltige Entwicklung der Walnussindustrie bietet. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die UAV-Hyperspektralkamera als fortschrittliche Fernerkundungstechnologie eine große Aussicht und ein großes Potenzial für die Anwendung der Stickstoffgehaltschätzung im Walnussdach hat.Eine genaue und schnelle Schätzung des Stickstoffgehalts im Walnussdach kann den Walnusszüchtern eine wissenschaftliche Grundlage für die Entscheidung über die Düngung bieten, eine genaue Düngung zu erreichen, die Düngemittelnutzung zu verbessern, die Verschwendung von Ressourcen und die Umweltverschmutzung zu verringern und die qualitativ hochwertige Entwicklung der Walnussindustrie zu fördern.

Die Orangenschale hat einen guten wirtschaftlichen und medizinischen Wert, aber das Phänomen der Fälschung und Qualität auf dem Markt ist ernst.die Genauigkeit und Effizienz der manuellen Erkennungsmethoden sind geringIn diesem Papier wurde die Hyperspektral-Bildgebungstechnologie in Kombination mit der Deep-Learning-Methode verwendet, um eine schnelle und zerstörungsfreie Identifizierungsmethode für das Alterungsjahr von Orangenschalen zu entwickeln.一、Materialien und Methoden Die eingekauften Orangenschalenproben wurden je nach Alterungsjahr in 1 Jahr, 5 Jahre, 10 Jahre und 15 Jahre unterteilt. Wie in Abbildung 1 dargestellt, wurden für jedes Jahr 120 Orangenschalenproben gesammelt.und insgesamt 480 Orangenschalenproben wurden entnommen.Die Orangenschalenproben jedes Jahres wurden nach dem Zufallsprinzip in einem Verhältnis von 7 geteilt:3, bei denen 84 Proben in das Trainings- und 36 Proben in das Test-Set eingegeben wurden. In diesem Papier wird eine 900-1700nm-Hyperspektralkamera verwendet, und FS-15, ein Produkt der Color Spectrum Technology (Zhejiang) Co., LTD., kann für verwandte Forschung verwendet werden.Kurzwellen-Nein-Infrarot-Hyperspektralkamera, die Erfassungsgeschwindigkeit des gesamten Spektrums bis 200 FPS, wird weit verbreitet bei der Zusammensetzungserkennung, Stofferkennung, Bildverarbeitung, Qualität landwirtschaftlicher Erzeugnisse,Bildschirmerkennung und andere Felder. 二、Ergebnisse und Analyse Die Spektralkurven von Orangenschalenproben in verschiedenen Jahren sind in Abbildung 3 dargestellt.Die ursprünglichen Spektralkurven in Abbildung 3 zeigen offensichtlich, daß die Absorptionsspitzen in der Nähe von 1200 m und 1450 nm liegen.Die Absorptionsspitze bei 1200 nm wird hauptsächlich durch die spektrale Absorption von Bindungspaaren verursacht, und die Absorptionsspitze bei 1450 nm wird hauptsächlich durch die spektrale Absorption von Wasser verursacht.Die Bands der NIR-Spektren aller Arten von Proben dicht überlappen, war die Gesamtentwicklung nahezu gleich und der Absorptionsspitzenwert fast in derselben Position, ohne dass ein deutlicher Unterschied zu verzeichnen war.Es war schwierig, die vier Arten von Orangenschalenproben mit bloßem Auge zu unterscheiden. 三、Spektralvorbehandlung Die Vorbehandlung der hyperspektralen Daten von Orangenschalen umfasst mehrere Schritte, die Bildsegmentierung, Spektrumschnitt und Spektrumsvorverarbeitung sind.Das ursprüngliche durchschnittliche Spektrum der Orangenschalenproben in verschiedenen Jahren und die durchschnittlichen Spektralkurven nach der SG+D1-Vorbehandlung sind in Abbildung 4 dargestellt.Aus den Abbildungen 4a und 4b geht hervor, daß das kombinierte Vorbehandlungsverfahren SG+D1 den Einfluß der Spektraldrift an der Ausgangslinie wirksam beseitigen und die Spektralkurve glätten kann.Damit wird die Genauigkeit der Identifizierung des Orangenschalenjahres verbessert.. Die schnelle Identifizierung von Orangenschalen mit Hilfe einer hyperspektralen Kamera hat eine breite Anwendungsmöglichkeit in der chinesischen Medizinindustrie.Es kann den Herstellern und Händlern chinesischer Medizin helfen, die Qualität und das Jahr der Orangenschalen genau zu kontrollieren., und vermeiden wirtschaftliche Verluste und Reputationsrisiken, die durch Fehleinschätzung des Jahres verursacht werden.die entsprechenden Stellen können die Technologie zur schnellen Probenahme von Orangenschalenprodukten auf dem Markt nutzenMit der kontinuierlichen Verbesserung und Popularisierung der Technologie wird es möglich sein, die Produktion zu verbessern und die Produktion zu fördern.Es wird auch die wissenschaftliche Forschung und die Qualitätsbewertung von Orangenschalen stark unterstützen., und fördern die Entwicklung der Orangenschalenindustrie in einer standardisierteren, standardisierteren und wissenschaftlicheren Richtung.

Bei der Beurteilung der Milchernährung ist der Proteingehalt der wichtigste Indikator dafür, daß Milch eine wesentliche Quelle für die Proteinaufnahme im täglichen Leben der Menschen ist.Die Gesundheit der Verbraucher und die Entwicklung der Milchindustrie hängen eng mit der Qualität der Milch zusammen.Die Feststellung des Milchproteingehalts ist daher ein sehr wichtiges Element, denn herkömmliche Nachweisverfahren verbrauchen viel Zeit, verschwenden viel Personal und führen zu einer Verschlechterung der Umwelt..Daher ist es von großer Bedeutung, eine schnellere und genauere Methode zur Bestimmung des Milchproteingehalts zu finden.Diese Arbeit verwendet maschinelles Lernen in Kombination mit hyperspektraler Bildgebungstechnologie, um den Milchproteingehalt quantitativ zu bewertenDie spezifischen Forschungsarbeiten und Schlussfolgerungen sind wie folgt:   一、 Versuchsmaterialien Wir kauften sieben verschiedene Marken reiner Milch, darunter Mengniu, New Hope, Yili und Guangming, und lagerten sie im Kühlschrank. 二、 Versuchsausrüstung In dieser Arbeit wird eine 400-1000nm-Hyperspektralkamera verwendet. FS13, ein Produkt der Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD., kann für verwandte Forschung verwendet werden.die Wellenlänge ist besser als 2.5nm und bis zu 1200 Spektralkanäle erreicht werden können.und die maximale Frequenz nach der Bandwahl beträgt 3300 Hz (Mehrregion-Bandwahl unterstützt). 三、Verfahren zur Versuchsanpassung Die hyperspektralen Bilder der Milchproben wurden mit Hilfe des hyperspektralen Spektrometers gesammelt.und dann wurde ein klares Bild aus ENVI5 ausgewählt.3Das gesammelte Spektralbild hatte eine Auflösung von 777x1004 Pixel. Die Belichtungszeit des hyperspektralen Bildmachers betrug 10 ms, die Pixelmischzeiten waren 6, die Auflösung 4,8 nm, die Auflösung von 3,8 nm, die Auflösung von 3,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm, die Auflösung von 4,8 nm,Das durchschnittliche Intervall betrug 0.8nm, der vertikale Abstand 30cm, und die Aufnahmebedingungen waren Raumtemperatur (23~25°C).und die durchschnittlichen Spektraldaten der Milch werden aus dem Hyperspektralbild mit der ENVI-Software abgeleitet." 四、Extraktion und Vorverarbeitung von hyperspektralen Daten Das extrahieren von hyperspektralen Reflexionsdaten aus hyperspektralen Bildern ist die Grundlage der traditionellen Maschinellen Lernmodellierung.die Spektralreflexionsdaten der Proben werden durch Abzug der durchschnittlichen Spektralreflexionsdaten aller Pixel in der Interessengebiet (ROD) ermitteltIn dieser Arbeit wurde die ENVI-Software verwendet, um das korrigierte Hyperspektralbild einer Milchprobe zu öffnen.und das Pixel in der Nähe der Mitte jedes hyperspektralen Bildes wurde als ROI mit dem Rechteck-Tool ausgewählt. Insgesamt 30 ROI und 7 hyperspektralen Bilder wurden ausgewählt, und 210 ROI wurden ausgewählt. Die durchschnittliche Spektralreflexibilität aller Pixel in ROI wurde als Spektraldaten der Probe berechnet,insgesamt 210 Spektraldaten. Die Spektraldaten werden im ASCI-Format gespeichert. Die folgende Abbildung zeigt den Prozess der Extraktion von ROI. In diesem Papier wurde zur Vorhersage des Milchproteingehalts eine hyperspektralen Bildgebungstechnologie in Kombination mit maschinellem Lernen eingesetzt, um die Genauigkeit der Vorhersage des Milchproteingehalts zu verbessern.Wir bauten ein hyperspektrales Bildgebungssystem., wurden Hyperspektralbilder von 7 Milchmarken auf dem Markt gesammelt, Spektraldaten wurden mit der ENVI-Software extrahiert, ein Milchhyperspektraldatensatz wurde erstellt,und 210 Hyperspektraldaten wurden endgültig extrahiert. Die Technik der hyperspektralen Bildgebung hat ein großes Potenzial auf dem Gebiet der Erfassung des Milchproteingehalts gezeigt, obwohl es in diesem Stadium einige Herausforderungen gibt.aber mit der Integration interdisziplinärer TechnologieinnovationenDurch die kontinuierliche Optimierung des technischen Systems und die Lösung praktischer Anwendungsprobleme wird die herkömmliche Milchdetektionsmethode allmählich revolutioniert.Die Hyperspektralbilder werden ein unverzichtbares und leistungsfähiges Instrument für die Qualitätskontrolle von Milchprodukten werden, die wirtschaftlichen und sozialen Vorteile der Milchindustrie zu verbessern und der wachsenden Nachfrage der Verbraucher nach hochwertigen Milchprodukten gerecht zu werden.