高光譜對塑料材質(zhì)分選,，中藥材分選，水果糖度酸度檢測

塑料材質(zhì)分選

實拍圖

反演效果圖

中藥材分選

實拍圖

反演效果圖

水果糖度酸度檢測

水果糖度反演效果圖

水果酸度反演效果圖

水果成熟度作為衡量水果品質(zhì)和等級的一個重要指標,區(qū)分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘,、包裝,、儲存、運輸?shù)任锪鳝h(huán)節(jié)的損失率,。

高光譜技術(shù)是一種新型光譜技術(shù)和計算機視覺融合技術(shù),它可以從圖像維和光譜維對水果的綜合品質(zhì)進行評價,。

分析了國內(nèi)外將該技術(shù)應(yīng)用于水果成熟度檢測方面的研究進展,提出了利用高光譜圖像技術(shù)檢測棗和梨成熟度的方法,利用不同成熟度的水果

在可見光及近紅外波段的反射率,初步確定了利用高光譜成像技術(shù)檢測棗和梨2種水果成熟度的有效特征波長。

隨著成像技術(shù)和人工智能的發(fā)展,，高光譜成像技術(shù)為中藥分析提供了快速,、無損、智能,、精準的新方法,。重點介紹了高光譜數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理、

高光譜數(shù)據(jù)的智能分析方法以及這些技術(shù)在三坐標測量領(lǐng)域的實際案例,。三坐標測量機領(lǐng)域,。CMM的高光譜數(shù)據(jù)可以同時提供納米級分辨率的光譜信息和豐富的空間紋理信息。

本文總結(jié)了采集過程,，包括黑白板校準和感興趣區(qū)域提取,，以及預(yù)處理方法，包括平滑、微分,、尺度空間和散射校正,。簡要介紹了光譜、空間,、顏色,、紋理等特征提取方法，

總結(jié)了常用的建模方法,。最后,，綜述了上述方法在中藥材真?zhèn)舞b別、產(chǎn)地溯源,、品種識別,、年份鑒別、硫磺熏蒸度測定,、定量測量等領(lǐng)域的應(yīng)用研究案例,。