Methode zur quantitativen Erkennung von Gänse- und Entenmischfedern mittels Hyperspektralkamera

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.