Quantitativer Nachweis von Gänse- und Entenvermischtem Samt mit einer hyperspektralen Kamera

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.