CHNSpec Technology （Zhejiang）Co.,Ltd

Jour 2 de l'exposition. La chaleur ne diminue pas, l'excitation continue! CHNSpec attend votre visite au CHINAPLAS Shanghai

Alors que le CHINAPLAS 2026 Shanghai International Rubber and Plastics Exhibition entre dans sa deuxième journée, les salles d'exposition de 390.000m2 continuent d'affluer avec des foules.Des milliers d'exposants nationaux et étrangers s'affrontent sur la même scèneLa chaleur devant le stand CHNSpec (5.2B27) reste ininterrompue, avec un flot sans fin de visiteurs consultants.Avec des solutions professionnelles de détection des couleurs, il est devenu un point incontournable de l'exposition! Sur place, l'équipe technique du CHNSpec est de service pendant tout le processus,fournir des consultations professionnelles individuelles pour les invités en fonction des besoins de détection des couleurs des différents maillons de la chaîne de l'industrie du caoutchouc et des plastiques; en outre, plusieurs histoires de coopération réconfortantes et accrocheuses ont émergé.Il y avait un client qui tenait un dépliant promotionnel d'un concurrent qui était venu spécialement pour la comparaison et a été profondément attiré par le rapport coût-efficacité élevé de nos produitsIl y avait aussi un ancien client qui utilisait des équipements concurrents depuis 3 ans, qui reconnaissait nos avantages techniques,et clairement prévu d'organiser une démonstration sur place après l'exposition pour obtenir un remplacement total de l'équipementQu'il s'agisse du contrôle de la normalisation des couleurs des plastiques recyclés, des tests de conformité des plastiques médicaux,ou analyse de la différence de couleur de haute précision des composants en caoutchouc et en plastique pour l'automobile, l'équipe a combiné les problèmes de l'industrie pour personnaliser les solutions adaptées et a répondu minutieusement à diverses questions telles que le fonctionnement des instruments, la gestion des données et la garantie après-vente,obtenir une reconnaissance unanime sur place avec professionnalisme et patience. La chaleur du deuxième jour représente la reconnaissance, et plus encore, l'attente!produisant des résultats fructueux: un client comparé à un modèle concurrent a clairement exprimé son intention d'acheter le lendemain,un ancien client du Vietnam a racheté des équipements et a ajouté une nouvelle demande pour un système de correspondance des couleurs, un distributeur thaïlandais a pris l'initiative de s'informer sur la liste des produits à vendre en ligne, et les professeurs d'université ont également montré un fort intérêt pour nos solutions d'analyse des matériaux hyperspectraux.L'exposition est toujours en cours., et notre enthousiasme n'a jamais faibli; nous traitons chaque consultation au sérieux et nous donnons tout pour chaque échange. Si vous n'êtes pas encore arrivé sur les lieux, why not take advantage of the remaining heat of the exhibition to keep a date with technology—whether you have special needs such as online color measurement in the printing industry or real-time detection of masterbatches, ou si vous souhaitez comparer les concurrents et rechercher des solutions à haute performance, vous pouvez trouver des réponses au stand CHNSpec, expérimenter le charme de la technologie de détection de couleur CHNSpec de près,et débloquer le nouveau code pour l'amélioration de la qualité dans l'industrie du caoutchouc et des plastiques; si vous avez déjà visité, vous êtes invités à revenir pour discuter en profondeur de la coopération avec nous et façonner ensemble le nouvel avenir de l'industrie! Coordonnées du stand du CHNSpec:Le centre national des expositions et des congrès (Shanghai) · [5.2B27] Heures d'exposition:Du 21 au 24 avril La chaleur continue, l'excitation ne s'arrête jamais!Nous sommes impatients de nous tenir aux côtés de vous pour nous lancer ensemble dans le nouveau voyage de développement de haute qualité dans l'industrie du caoutchouc et des plastiques..

Quelle marque est bonne pour les détecteurs PL de panneaux photovoltaïques ?

Le choix d'une marque pourDétecteurs PL de panneaux photovoltaïquesnécessite une prise en considération complète de la force technique de la marque, des performances du produit, de l'adaptabilité aux scénarios et du service après-vente,éviter les marques avec une technologie immature ou sans garantie après-venteCombiné à la réputation de l'industrie et aux retours d'applications réels, CHNSpec est une marque de haute qualité dans le domaine des détecteurs PL de panneaux photovoltaïques et mérite le choix prioritaire des utilisateurs. CHNSpec possède une profonde expérience technique dans le domaine de la détection optique, combinant la technologie d'imagerie hyperspectrale avec des algorithmes intelligents d'IA.Les détecteurs PL de panneaux photovoltaïques (série CS-EP) qu'elle a lancés sont entièrement adaptés à différents scénarios de détectionQu'il s'agisse de l'exploitation et de la maintenance des centrales électriques, de la production de modules ou de la R & D en laboratoire, des produits correspondants peuvent être trouvés. En termes de performances du produit, les détecteurs PL à panneau photovoltaïque CHNSpec possèdent des avantages importants: équipés d'un système d'imagerie hyperspectrale avancée, la plage de pixels est de 1,3 à 5 millions,qui peut clairement détecter les défauts subtils tels que les micro-fissures, des grilles cassées, des débris et des courts-circuits à l'intérieur des panneaux photovoltaïques, avec une image claire et délicate et une présentation riche en détails.L'équipement dépasse les limites environnementales de la détection traditionnelle du PL, prenant en charge un mode de détection PL diurne qui ne nécessite aucune construction de chambre noire et peut fonctionner de manière stable sous la lumière du soleil ou par temps pluvieux,résoudre le principal problème de détection en extérieur et améliorer considérablement l'efficacité de la détection. En ce qui concerne les fonctions intelligentes, le détecteur PL de panneau photovoltaïque CHNSpec est doté d'un algorithme de reconnaissance de défauts d'IA intégré qui peut identifier et classer automatiquement divers défauts courants,réduire les erreurs d'interprétation manuelle et améliorer l'efficacité de la détection. En même temps, il prend en charge des fonctions telles que l'annotation manuelle, l'ajustement des paramètres et l'exportation d'images, ce qui le rend facile à utiliser et adapté aux utilisateurs de différents niveaux opérationnels.En outre,, l'équipement est léger (la version portable pèse moins de 1 kg), ce qui facilite la détection des appareils mobiles en extérieur.prise en charge du positionnement GPS et de l'entrée de codes-barres du module pour assurer la traçabilité des données de détection. En ce qui concerne le service après-vente, CHNSpec dispose de 21 points de service dans tout le pays et met en œuvre une politique de garantie d'un an pour l'ensemble de la gamme de produits, fournissant une formation gratuite sur place,étalonnage régulierLe mécanisme de réaction rapide de 48 heures peut rapidement résoudre les problèmes de défaillance lors de l'utilisation des équipements, assurant ainsi aux utilisateurs une détection en douceur.Dans l'ensemble, leDétecteur PL de panneau photovoltaïque CHNSpecIl offre d'excellentes performances en termes de technologie, de performances et de service, ce qui en fait un choix de haute qualité pour la détection du PL des panneaux photovoltaïques.

L'exposition CHINAPLAS Shanghai approche, et le canal d'entrée gratuit exclusif CHNSpec est maintenant ouvert !

Du 21 au 24 avril 2026, la 38e Exposition Internationale des Industries du Plastique et du Caoutchouc CHINAPLAS se tiendra en grande pompe au Centre National des Expositions et des Congrès (Hongqiao), à Shanghai ! Actuellement, les pré-inscriptions en ligne pour les visiteurs sont entièrement lancées. Nous vous invitons sincèrement à réserver votre qualification de visite gratuite et à vous joindre à cet événement industriel. Réclamez vos billets d'exposition gratuitementCHNSpec vous offre des avantages d'exposition gratuits. Complétez la pré-inscription en ligne à l'avance pour entrer rapidement et visiter l'exposition efficacement ! Rappels importants :1. La date limite de pré-inscription des visiteurs est le 17 avril 2026, à 17h00. Veuillez scanner le code QR ci-dessous pour compléter l'inscription. Entrez le code d'entrée gratuit exclusif : WBF84WCDG sur la page d'inscription pour annuler directement les frais de billet d'exposition de 80 RMB.2. Les informations de nom réel doivent être remplies sincèrement pour la participation. Veuillez vous assurer d'apporter votre carte d'identité originale lors de l'entrée, et vous pourrez entrer après la vérification sur place. Heure de l'exposition : 21 avril — 24 avril. Lieu de l'exposition : Centre National des Expositions et des Congrès (Hongqiao).Informations sur le stand : CHNSpec 5.2B27.Scannez le code QR pour compléter la pré-inscription ; une entrée rapide est plus pratique. CHNSpec vous invite sincèrement à vous réunir à Shanghai et à vous joindre à cet événement industriel !

Pratique d'application de la caméra hyperspectrale CHNSpec FS-13 dans la détection des défauts du cuir

Dans le processus de production et de contrôle qualité du cuir, des défauts subtils tels que des fuites de colle et des rayures affectent directement la qualité du produit et sa valeur marchande. L'inspection visuelle manuelle traditionnelle est facilement affectée par le jugement subjectif et la fatigue, entraînant des problèmes tels qu'une faible efficacité, des normes incohérentes et des inspections manquées fréquentes. Les équipements de test optique conventionnels s'appuient principalement sur des informations morphologiques spatiales et ont une capacité limitée à identifier les différences optiques causées par des changements microscopiques dans les matériaux, ce qui rend difficile la satisfaction des besoins d'inspection de qualité raffinée. La technologie d'imagerie hyperspectrale peut obtenir simultanément l'image spatiale et des informations spectrales continues de la cible, chaque pixel correspondant à une courbe spectrale complète à haute résolution. Puisqu'il existe des différences de composition et de structure de surface entre les zones de défauts du cuir et les zones normales, les spectres de réflexion et les paramètres colorimétriques des deux forment des différences quantifiables dans des bandes spécifiques, fournissant ainsi un support de données pour une identification objective et stable des défauts. I. Schéma expérimental et configuration de l'équipement Dans ce cas, leCaméra hyperspectrale CHNSpec FS-13a été utilisé pour effectuer la vérification de la détection des défauts du cuir. L'équipement et le paramétrage ont été adaptés aux caractéristiques des échantillons de cuir : Plage spectrale : 400 à 1 000 nm Résolution spectrale : 2,5 nm Mode de fonctionnement : numérisation externe par balai Paramètres clés : temps d'exposition 200 μs, vitesse de mouvement du moteur 30 mm/s Échantillon : échantillons de cuir présentant des défauts de fuite de colle Objectif de détection : extraire et distinguer les caractéristiques spectrales et colorimétriques des zones défectueuses et des zones normales, et compléter la localisation et la présentation visuelle des défauts. II. Processus de détection et traitement des données 1. Acquisition de données : numérisation de toute la surface du cuir en mode balai, collecte simultanée de données spectrales pleine bande et de paramètres colorimétriques tels que L, a, b, X, Y, Z pour chaque pixel. Les courbes de réflectance sont générées en temps réel, formant un ensemble de données intégré « spatial + spectral ». 2. Prétraitement et analyse des données : effectuer l'étalonnage et la réduction du bruit sur les données brutes, en se concentrant sur la comparaison de la morphologie des courbes de réflectance entre les zones de défauts et les zones normales, en quantifiant les différences de paramètres colorimétriques, en extrayant les caractéristiques optiques qui peuvent être utilisées pour distinguer les défauts et en établissant une base d'identification stable. III. Effets d'application et performances mesurées 1. Différences claires des caractéristiques spectrales : dans la bande de 400 à 1 000 nm, les courbes de réflectance de la zone de fuite de colle et de la zone normale montrent des différences quantifiables de forme d'onde dans les valeurs de crête, les pentes et les positions de longueur d'onde caractéristiques, fournissant une base objective pour la détermination des défauts. 2. Bonne discrimination des paramètres colorimétriques : en prenant comme exemple les conditions d'observation standard D65/10°, il existe des différences significatives en L, a, b et d'autres valeurs entre la zone de fuite de colle et la zone normale, permettant une discrimination rapide des défauts grâce à des seuils numériques. 3. Localisation précise et traçable des défauts : en combinant des images spatiales avec des caractéristiques spectrales, la plage de distribution et les limites des défauts peuvent être verrouillées avec précision. Les résultats de détection visuelle et les données quantifiées sont générés, ce qui rend le processus de détection reproductible et les résultats traçables, ce qui facilite le contrôle qualité et l'optimisation du processus.

Application du détecteur de brume TH-110 de CHNSpec dans la recherche de films PVB modifiés à la montmorillonite organique

Dans des domaines tels que le verre de sécurité automobile et l'encapsulation photovoltaïque, les films de butyral de polyvinyle (PVB) sont largement utilisés en raison de leur bonne transmission lumineuse, de leurs propriétés d'adhérence,et performances mécaniquesPour améliorer encore la résistance, l'isolation et les capacités de protection UV des films, une équipe de matériaux universitaires a adopté la montmorillonite organique pour modifier le PVB.Ils ont préparé des films transparents composites PVB/montmorillonite organique par polymérisation in situ et ont utilisé leLe détecteur de brume CHNSpec TH-110pour compléter les essais critiques de performance optique, en fournissant un support de données stable et fiable pour l'optimisation de la formule des matériaux et la vérification des performances. I. Contextes de recherche et exigences en matière de tests Dans des environnements d'utilisation complexes et soumis à des normes de sécurité plus élevées, les films PVB traditionnels peuvent améliorer leurs propriétés mécaniques et isolantes.La nano-montmorillonite peut améliorer les performances globales des polymères à faibles niveaux d'addition, mais les charges inorganiques sont sujettes à l'agglomération, ce qui affecte la transmission de la lumière et la brume du film, influençant ainsi la clarté visuelle et l'expérience utilisateur du verre stratifié. L'équipe de recherche devait effectuer des essais systématiques sur des films composites PVB avec différents modificateurs et ratios d'addition, en se concentrant sur: Si la transmittance de la lumière visible est conforme aux prescriptions des spécifications applicables au verre stratifié. Les modèles de variation du brouillard pour juger de l'uniformité de dispersion des charges. Différences dans l'impact des différentes montmorillonites modifiées organiquement sur les paramètres optiques. Détection rapide, stable et répétable des échantillons par lots. II. Application du détecteur de brume TH-110 dans l'expérience 1Sélection et adaptabilité des instruments La recherche a sélectionné le détecteur de brume CHNSpec TH-110 pour effectuer des tests de brume et de transmission.et peut produire simultanément des résultats de mesure selon des normes doubles, adaptée aux exigences de spécification des données pour la recherche scientifique universitaire et la publication des réalisations. 2. Solution de test de base Échantillons: film PVB pur, film composite PVB/montmorillonite, films composites avec montmorillonite modifiée par différents tensioactifs. Paramètres de mesure: brume, transmission. Méthode de mesure: zone de mesure ouverte, adaptée aux échantillons de films et de feuilles souples;utilisation de doubles ouvertures de mesure de 21 mm et de 7 mm pour répondre aux besoins d'essais en plusieurs points de spécimens de différentes tailles. Processus opérationnel: placer l'échantillon directement après l'étalonnage, effectuer rapidement des mesures en plusieurs points et obtenir la valeur moyenne; les données sont stables et ont une bonne répétabilité. 3. Principaux résultats des essais et valeur de la recherche scientifique Le brouillard du film PVB pur est relativement faible, avec une structure interne uniforme, moins de diffusion lumineuse et des performances de transmission stables. Après l'ajout de montmorillonite/montmorillonite organique, la brume du film montre une tendance à la hausse à mesure que la teneur en charges augmente, mais l'augmentation de la brume est contrôlable à de faibles niveaux d'addition. La dispersion de la montmorillonite organiquement modifiée est améliorée, rendant la surface du film plus lisse.confirmant que le procédé de modification peut améliorer l'uniformité de dispersion des charges dans la matrice PVB. La transmission de la lumière visible du film composite reste à un niveau élevé, répondant aux exigences de l'indice optique pour les applications en verre stratifié,tout en possédant une certaine capacité de blindage UV. Le détecteur de brouillard TH-110, avec sa résolution de brouillard de 0,01% et sa répétabilité stable, a aidé l'équipe à distinguer clairement les différences optiques entre les différentes formules et contenus, providing an objective basis for determining the optimal addition ratio and ensuring that the material maintains qualified transparency and low haze levels while improving mechanical and insulation properties. III. Résumé de la valeur d'application Conformité aux normes: prend en charge plusieurs normes nationales et internationales; les résultats de la détection peuvent être utilisés directement pour la recherche académique et la présentation des données dans des documents. Efficace et stable: pas besoin de préchauffage, sortie rapide de données; adapté aux essais d'échantillons par lots dans les laboratoires universitaires, réduisant les erreurs d'exploitation humaines. Adaptabilité au scénario: les doubles ouvertures et une plateforme ouverte permettent de placer des échantillons de film flexibles avec une mesure flexible. Données fiables: une résolution élevée et une bonne répétabilité peuvent refléter avec précision l'état de dispersion du remplissage et l'uniformité interne du film,analyse de corrélation entre la structure et les performances des matériaux. Cette demande démontre que leLe détecteur de brume CHNSpec TH-110peut servir de manière stable la R&D et la caractérisation des performances des films transparents à haute molécule, en fournissant un support de détection optique continu et fiable pour l'itération de formules, l'optimisation des processus,et vérification des performances des matériaux de film fonctionnels tels que les membranes composites à base de PVB.

Imagerie hyperspectrale : un outil de détection non destructif pour déchiffrer les « codes invisibles » des chefs-d'œuvre de la Renaissance

Pour commémorer le 500e anniversaire de la mort de Raphaël, la Galleria Borghese de Rome a utilisé un réflecteurImagerie hyperspectrale(HSI) combiné avec la fluorescence à rayons X macro (MA-XRF) pour compléter une inspection non destructive en image complète, sous millimètre du chef-d'œuvre de la Renaissance "La déposition" (Baglioni Entombment).Cette technologie est comme donner à une peinture célèbre une "tomodensitométrie spectrale non invasive", " pénétrant les couches de pigment pour révéler des dessins, des traces de modifications, et des codes de pigment cachés depuis plus de 500 ans, nous permettant de comprendre l'ensemble du processus créatif du maître. I. Qu'est-ce que l'imagerie hyperspectrale? L'imagerie hyperspectrale, en termes simples, est un "deux en un" de "imagerie + spectroscopie".Il enregistre l'information spectrale complète de chaque pixel, de la lumière visible à l'infrarouge à ondes courtes (400 ∼ 1700 nm), transformant une photo ordinaire en un cube de données en trois dimensions disponible pour une analyse approfondie. Le scanner hyperspectral infrarouge à ondes courtes en infrarouge proche visible utilisé dans cette étude a été spécialement conçu pour les reliques culturelles: il adopte un scanner à balais à très haute résolution,et l'éclairage est concentré sur une zone étroite, ce qui ne cause pratiquement aucun dommage à la peinture; même face à des panneaux en bois incurvés, une image claire peut être garantie grâce à la correction optique.L'équipe de recherche a scanné l'ensemble du tableau en 8 segments et les a ensuite cousus avec précision pour obtenir des données spectrales ultra-grandes, en réalisant une analyse à cadre complet, à angle mort zéro, s'éloignant complètement des limites de l'échantillonnage traditionnel en un seul point. II. Voir les "créations invisibles" de Raphaël La plus grande capacité de l'imagerie hyperspectrale est de voir les informations sous-jacentes invisibles à l'œil nu.Avec l'aide d'algorithmes tels que l'analyse des composants principaux (PCA) et la fraction minimale de bruit (MNF) pour traiter les données spectrales, "contenu invisible" dans le cadre émerge un par un. Dans le ciel d'arrière-plan, le traitement spectrale découvert de façon inattendue couvrait les premiers paysages: les arbres et la végétation clairement délimités à l'origine ont été plus tard adoucis par Raphaël pour se fondre dans le ciel bleu,Les formes des montagnes ont également changé de nettes à arrondies.Ces traces de modification dans les couches moyennes de pigment sont des preuves clés difficiles à capturer avec les infrarouges traditionnels ou les rayons X., rétablissant directement le processus d'ajustement de la composition du maître. La réflectographie infrarouge traditionnelle ne peut voir clairement que des lignes à base de carbone.alors que l'imagerie hyperspectrale – en sélectionnant les bandes infrarouges optimales et en synthétisant des images en fausse couleur – présente clairement des sous-traits plus fins: éclosant sur les visages des personnages masculins et les contours lourds sur les joues et les lèvres de la Vierge Marie, qui étaient auparavant complètement cachés.Cela prouve que les dessins de Raphaël ont été réalisés en plusieurs étapes en utilisant différents matériaux, ce qui rend le processus créatif beaucoup plus complexe que prévu. III. L'hyperspectral + XRF déchiffre le code du pigment rouge L'imagerie hyperspectrale à elle seule ne peut pas déterminer complètement les composants du pigment; lorsqu'elle est utilisée conjointement avec MA-XRF, elle forme un duo doré "spectroscopie moléculaire + analyse élémentaire",C'est le code rouge de cette peinture.. Les chercheurs ont utilisé la cartographie d'angle spectrale (SAM) pour diviser le rouge en trois types de caractéristiques spectrales: deux types correspondant à des lacs rouges et un type correspondant à du vermillon.en croisant la carte de distribution des éléments à partir de la fluorescence à rayons X: les signaux de mercure (Hg) n'apparaissaient que dans les zones vermilion, les signaux de potassium (K) confirmaient les lacs rouges, et le fer (Fe) n'était pas lié au rouge, à l'exclusion du rouge d'oxyde de fer. Finalement, il a été confirmé: Raphaël n'a utilisé que deux matériaux rouges, le vermillon et le lac rouge, et a utilisé trois techniques: application d'une seule couche d'épaisseur, vitrage multicouche,et le lac rouge sur le vermillon pour créer de riches couchesSeul le personnage principal, Grifonetto, utilisait " base vermillon + vitrage rouge du lac " pour souligner son statut. IV. La future technologie de base de la protection des reliques culturelles Cette coopération transfrontalière entre la technologie et l'art démontre pleinement la valeur unique de l'imagerie hyperspectrale dans la protection des reliques culturelles: une pénétration profonde et totalement non destructive,analyse globale, et de l'archivage des données. Il ne nécessite pas d'échantillonnage et aucun dommage à la peinture pour excaver des dessins, des couches, des pigments et des traces de restauration, devenant un outil standard pour la recherche, la restauration,et la protection numérique. Des sous-traits invisibles aux compositions couvertes et ensuite aux formules de pigments précises,imagerie hyperspectraleCe n'est pas seulement une technologie de pointe, mais un pont reliant l'histoire de l'art et la science des matériaux,Protéger et décoder le patrimoine culturel le plus précieux de l'humanité de la manière la plus douce.

Contrôle précis de la couleur de l'huile : cas d'application du spectrophotomètre CHNSpec CS-821N dans l'industrie de transformation du sésame

Dans l’industrie de transformation du sésame, la récolte mécanisée est devenue un moyen clé pour améliorer l’efficacité de la production. Cependant, les dommages aux graines générés lors du processus de récolte mécanisée affectent directement les caractéristiques de qualité de l’huile et de la pâte de sésame ultérieures. La couleur, en tant qu'indicateur essentiel de la qualité sensorielle du produit, affecte non seulement la volonté d'achat des consommateurs, mais reflète également directement la qualité des matières premières et la stabilité de la technologie de transformation. La recherche montre que les dommages mécaniques causés par la récolte accélèrent l'oxydation des lipides pendant le stockage du sésame, conduisant à une couleur plus foncée, plus jaunâtre et rougeâtre de l'huile de sésame, tandis que la pâte de sésame présente une couleur plus claire et des fluctuations accrues des différences de couleur. Les méthodes traditionnelles d'évaluation sensorielle manuelle sont fortement influencées par des facteurs subjectifs, ce qui rend difficile la quantification des différences de couleur et ne permet pas de répondre aux exigences de cohérence de la qualité dans une production à grande échelle. De plus, la couleur des produits à base de sésame est étroitement liée à des facteurs tels que le degré de torréfaction et la durée de stockage, ce qui nécessite des outils de détection précis pour capturer les changements de couleur subtils.Spectrophotomètre CS-821N de CHNSpec Technologyadopte le principe de mesure spectrale des couleurs, qui peut produire objectivement des paramètres de couleur tels que L, a et b, transformant la perception visuelle en données quantifiables. Cela fournit une solution scientifique de contrôle de la couleur pour les entreprises de transformation du sésame, les aidant à stabiliser la qualité des produits et à optimiser les processus de production. I. Quantifier objectivement les subtiles différences de couleur de l’huile de sésame Afin d’évaluer objectivement et précisément les différences de couleur de l’huile de sésame, les chercheurs ont utilisé le spectrophotomètre CHNSpec Technology CS-821N. L'instrument est basé sur le système colorimétrique recommandé par la CIE (Commission Internationale de l'Éclairage). En mesurant les données spectrales de réflexion ou de transmission de l'échantillon, il calcule la valeur précise dans l'espace colorimétrique. Dans cette étude, le CS-821N a été utilisé pour détecter les paramètres de couleur de tous les échantillons d'huile de sésame. Les opérations spécifiques sont les suivantes : 1. Préparation des échantillons :Des échantillons d’huile de sésame ont été fabriqués à partir de sésame récolté mécaniquement et de sésame récolté manuellement avec différentes périodes de stockage respectivement. 2. Mesure de la couleur :À l’aide du spectrophotomètre CS-821N dans des conditions de source lumineuse standard, les valeurs L, a et b de chaque échantillon d’huile ont été mesurées. Parmi eux : La valeur L représente la légèreté ; une valeur plus grande indique une couleur plus blanche et plus lumineuse. une valeur représente le degré rouge-vert ; une valeur positive indique une teinte rougeâtre et une valeur négative indique une teinte verdâtre. La valeur b représente le degré jaune-bleu ; une valeur positive indique une teinte jaunâtre et une valeur négative indique une teinte bleuâtre. Grâce à cette méthode, les chercheurs ont obtenu des données de couleur précises et reproductibles, évitant ainsi la subjectivité de l'observation à l'œil nu et fournissant une base solide pour l'analyse des données et les conclusions ultérieures. II. Lois de changement de couleur révélées par le CS-821N Les données expérimentales ont clairement révélé l'influence des différentes matières premières de transformation sur la couleur de l'huile de sésame à travers les résultats de mesure du CS-821N : 1. La récolte mécanique conduit à une couleur plus profonde :Par rapport au sésame récolté manuellement, l’huile de sésame produite à partir de sésame récolté mécaniquement a généralement des valeurs L inférieures et des valeurs a et b plus élevées. Cela indique que l’huile de sésame fabriquée à partir de sésame récolté mécaniquement est de couleur plus foncée et tend vers des tons rouges et jaunes. Cela peut être dû au fait que les dommages mécaniques causés par la récolte entraînent la rupture de l’enveloppe des graines de sésame. Pendant le processus de torréfaction, les grains de sésame internes peuvent entrer en contact plus directement avec la chaleur, ce qui entraîne une réaction de Maillard plus suffisante, formant ainsi une couleur plus profonde. 2. La tendance du changement de couleur peut être quantifiée :Lors d’expériences de stockage accéléré ultérieures, le CS-821N a également capturé les changements dynamiques de couleur de l’huile de sésame au cours du processus de stockage. Les valeurs L de tous les échantillons d’huile ont diminué avec l’allongement de la durée de stockage, et les valeurs a ont augmenté, se manifestant par un approfondissement et un rougissement supplémentaires de la couleur. Les valeurs précises fournies par le CS-821N ont permis aux chercheurs de décrire objectivement les changements d'apparence au cours de ce processus d'oxydation. III. Valeur de l'application L'application du spectrophotomètre CHNSpec CS-821N dans l'industrie de transformation du sésame a réalisé la transformation de l'évaluation des couleurs de subjective à objective. Grâce à des données de couleur quantifiées, les entreprises peuvent contrôler avec précision la qualité des matières premières, optimiser la technologie de traitement et stabiliser la qualité des produits finis, répondant ainsi efficacement aux défis de fluctuation de qualité posés par le traitement du sésame récolté mécaniquement. Les caractéristiques de fonctionnement pratique et de détection efficace de l'instrument s'adaptent aux besoins de détection rapide des lignes de production, tandis que la fonction de traçabilité des données fournit un soutien solide à la gestion de la qualité de l'entreprise. Dans l'industrie de transformation du sésame qui poursuit la normalisation de la qualité, le spectrophotomètre CHNSpec CS-821N, avec ses performances de détection précises, est devenu un outil important permettant aux entreprises de contrôler la qualité sensorielle des produits, aidant l'industrie à atteindre le double objectif d'une production à grande échelle et d'une qualité stable.

Application de la technologie d'imagerie hyperspectrale dans la détection de défauts de surface des FPCB

 I. Limites de l'inspection visuelle traditionnelle Les circuits imprimés flexibles (FPCB) sont largement utilisés dans des domaines tels que les smartphones, les écrans flexibles et les appareils portables en raison de leur bonne flexibilité et de leurs capacités de dissipation thermique. À mesure que la densité des circuits continue d'augmenter, les types de défauts de surface deviennent de plus en plus complexes, les défauts courants incluant les courts-circuits, les circuits ouverts, les protubérances, les taches blanches, les taches noires et les trous cassés. Dans les méthodes de détection traditionnelles, la correspondance de modèles basée sur des images RVB est largement utilisée. Cette méthode localise les zones anormales en comparant une image standard avec l'image testée. Cependant, ces méthodes sont sensibles aux conditions d'éclairage ; lorsque la distribution de la lumière est inégale, il est facile de produire de fausses détections ou des détections manquées. De plus, certains défauts sont morphologiquement similaires aux structures de circuits normales, ce qui rend difficile leur distinction précise en se basant uniquement sur des images en lumière visible. II. Construction du système d'imagerie hyperspectrale Pour améliorer la stabilité de la détection, cette étude a construit un système d'imagerie microscopique hyperspectral. Le système se compose d'une caméra hyperspectrale, d'un microscope et d'un logiciel d'acquisition. Parmi eux, la caméra hyperspectrale adopte le modèle FS-23 de CHNSpec, qui présente une plage spectrale de 400 à 1000 nm et une résolution spectrale de 2,5 nm. La caméra utilise une méthode de balayage linéaire pour l'imagerie, et les données brutes contiennent 1200 bandes. Pour faciliter le traitement, quatre bandes adjacentes ont été fusionnées en une seule dans l'étude, obtenant finalement une structure de données de 300 bandes. La taille d'une seule image hyperspectrale est de 1920 × 960 pixels × 300 bandes, couvrant les informations spectrales complètes du conducteur en cuivre et du substrat en polyimide. L'avantage de l'imagerie hyperspectrale réside dans sa capacité à obtenir une courbe spectrale continue pour chaque pixel. L'étude a révélé qu'il existe des différences significatives dans la réponse spectrale du cuivre et du polyimide dans la plage de longueurs d'onde de 500 à 750 nm, ce qui fournit une base fiable pour la segmentation d'images et l'identification des matériaux ultérieures. III. Méthode de détection pilotée par l'information spectrale Le cadre de détection proposé dans cette étude se compose de deux sous-réseaux : FPCB-LocNet pour la localisation des défauts et FPCB-ClaNet pour la classification des défauts. Au stade de la localisation, FPCB-LocNet utilise des noyaux de convolution 3D multi-échelles pour extraire simultanément des caractéristiques des dimensions spatiales et spectrales. Deux tailles différentes de noyaux de convolution sont utilisées dans le réseau pour se concentrer respectivement sur les structures spatiales locales et les caractéristiques spectrales, et les caractéristiques de différentes échelles sont fusionnées via une structure résiduelle. Cette conception permet au réseau de capturer simultanément des textures spatiales fines et des changements spectraux continus, réalisant une segmentation au niveau du pixel du cuivre et du polyimide. Une fois la segmentation terminée, les zones anormales sont localisées par correspondance de modèles. Au stade de la classification, compte tenu du nombre limité d'échantillons hyperspectraux, le réseau adopte une stratégie d'apprentissage par transfert, d'abord pré-entraîné sur le jeu de données d'images RVB FPCB, puis affiné sur des images en pseudo-couleur. Visant le problème du nombre déséquilibré d'échantillons pour différentes catégories de défauts, des stratégies d'échantillonnage équilibré par catégorie et de décroissance du poids sont introduites dans le réseau pour permettre au modèle de se concentrer davantage sur les types de défauts avec moins d'échantillons. Dans le même temps, le mécanisme d'attention SE est intégré pour améliorer la focalisation du réseau sur les caractéristiques clés. IV. Résultats expérimentaux et valeur d'application En termes de segmentation d'images, FPCB-LocNet obtient de meilleurs résultats que les méthodes de segmentation traditionnelles telles que la méthode d'entropie, l'algorithme watershed et Otsu lors du traitement d'images avec un éclairage inégal, avec une précision de segmentation atteignant 97,86 %. Dans la tâche de classification, la précision de classification complète de FPCB-ClaNet pour six types de défauts courants est de 97,84 %. Des expériences d'ablation ont vérifié la contribution réelle de chaque module : l'augmentation des données a amélioré la précision de classification, l'échantillonnage équilibré par catégorie et la décroissance du poids ont efficacement amélioré l'effet de reconnaissance des catégories de queue, et le mécanisme d'attention SE a apporté une amélioration stable des performances de classification tout en ajoutant un petit nombre de paramètres. Les résultats de visualisation des cartes thermiques Grad-CAM montrent que les zones d'intérêt du modèle sont hautement cohérentes avec les emplacements réels des défauts. Cette étude combine l'imagerie hyperspectrale avec l'apprentissage profond pour construire une chaîne de traitement complète, de l'acquisition de données, à la segmentation d'images, en passant par la localisation des défauts et la classification des défauts. Cette méthode peut accomplir de manière stable la tâche d'identification des défauts de surface des FPCB sans dépendre de conditions d'éclairage spécifiques, fournissant une voie technique réalisable pour la gestion de la qualité de fabrication des circuits imprimés flexibles à haute densité. Recommandation de produit : Caméra hyperspectrale d'imagerie FigSpec FS-23 Résolution d'image : 1920*1920 Plage spectrale : 400-1000 nm Résolution spectrale (FWHM) : 2,5 nm Nombre de canaux spectraux : 1200