Méthode de détection quantitative des plumes mixtes d'oie et de canard par caméra hyperspectrale

Dans l'industrie textile, le don d'oie et le don de canard sont devenus des matières premières de haute qualité pour la fabrication de produits isolants thermiques haut de gamme en raison de leurs excellentes propriétés d'isolation thermique.il existe une différence significative de prix du marché entre le don d'oie et le don de canardCertains commerçants sans scrupules, dans leur quête de profits élevés, mélangent souvent du canard avec du poulet d'oie pour faire passer des produits inférieurs comme de haute qualité.Cela nuit non seulement aux intérêts des consommateurs, mais perturbe également l'ordre du marché.Par conséquent, il est particulièrement important d'effectuer une détection quantitative précise et efficace de l'oie et du canard mélangés.Le développement de la technologie des caméras hyperspectrales a fourni une solution innovante à ce problème de détection..

I. Préparation de l'échantillon: prélever une grande quantité d'échantillons d'écorce d'oie et d'écorce de canard pur, en veillant à ce que leurs sources soient fiables et représentatives.Utilisez une balance électronique de haute précision pour peser avec précision le bas de l'oie et le bas du canard dans des proportions différentes, et préparer une série d'échantillons avec des ratios connus de mélange de poudre de canne et de poudre de canne, par exemple des échantillons de réglage avec des ratios de mélange de poudre de canne différents de 5%, 10%, 15%,... 95%,Chacun avec plusieurs échantillons répliqués pour améliorer la précision et la fiabilité de l'expérience- répartir uniformément les échantillons préparés sur une plate-forme spécialement conçue pour l'échantillonnage, en assurant une répartition uniforme sans chevauchement ni espaces,pour s'assurer que la caméra hyperspectrale peut obtenir des informations spectrales complètes et précises.

II. Acquisition d'images hyperspectrales: Dans ce document, une caméra hyperspectrale avec une plage spectrale de 400 à 1000 nm a été appliquée.peut être utilisé pour des recherches connexesLa gamme spectrale est de 400 à 1000 nm, avec une résolution de longueur d'onde supérieure à 2,5 nm et jusqu'à 1200 canaux spectraux.et après sélection de la bande, la vitesse maximale est de 3300 Hz (supportant la sélection de bande multi-région).et les images ont été obtenues sous différents angles afin de réduire les erreurs de détection causées par les différences de caractéristiques locales des échantillonsAprès chaque prise, les données d'images hyperspectrales collectées étaient rapidement transmises à l'ordinateur pour stockage afin d'éviter toute perte de données.

III. Pré-traitement des données: Utiliser un logiciel professionnel de traitement des données pour effectuer un pré-traitement des données d'images hyperspectrales collectées.effectuer une correction radiométrique pour éliminer les erreurs radiométriques causées par les différences de performance de la caméra elle-même et les facteurs environnementaux, assurant la comparabilité des données spectrales des différentes images.effectuer une correction géométrique pour corriger la déformation de l'image causée par des facteurs tels que l'angle de prise de vue de la caméra et la position de placement de l'échantillon, en veillant à la précision de la position de chaque point pixel dans l'image.en utilisant des algorithmes de filtrage pour éliminer les interférences sonores dans l'image, améliorant la qualité et la clarté de l'image, afin d'extraire plus précisément les caractéristiques spectrales dans les étapes suivantes.

IV. Extraction des caractéristiques spectrales: pour les images hyperspectrales pré-traitées,des algorithmes et des outils logiciels spécifiques sont utilisés pour extraire les caractéristiques spectrales des régions du bas de l'oie et du bas du canard respectivementGrâce à l'analyse et à la comparaison d'une grande quantité de données d'images,la plage de longueurs d'onde spécifique qui permet de distinguer de manière significative le plomb d'oie du plomb de canard est déterminée dans la lumière visible à la région spectrale proche infrarougeÀ ces longueurs d'onde clés, les valeurs de réflectance du don d'oie et du don de canard sont soigneusement mesurées et enregistrées pour former leurs ensembles de données de caractéristiques spectrales uniques respectifs.après plusieurs expériences et analyses, il a été constaté qu'il existe des différences évidentes dans les courbes de réflectivité du plomb d'oie et du plomb de canard dans la gamme de longueurs d'onde de 700 nm à 800 nm,et ces différences peuvent servir de bases importantes pour identifier les deux types.

V. Établissement et validation des modèles: sur la base des données caractéristiques spectrales du don d'oie et du don de canard extraits, à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique ou statistiques,établir un modèle spectrale pour l'analyse quantitative de l'oie et du canard mélangésLes méthodes de modélisation courantes comprennent les machines vectorielles de support, les moindres carrés partiels, etc.une partie des données d'échantillonnage avec des ratios mixtes connus est utilisée comme ensemble d'entraînement pour entraîner le modèle, ce qui lui permet d'apprendre la relation intrinsèque entre les caractéristiques spectrales du plomb d'oie et du plomb de canard et le rapport mixte.Une autre portion d'échantillons non impliquée dans la formation est utilisée comme ensemble de validation pour valider le modèle établi.. Les données d'image à haut spectre des échantillons du jeu de validation sont saisies dans le modèle,et le rapport mixte prévu entre le plomb d'oie et le plomb de canard est calculé à l'aide du modèle et comparé au rapport mixte réellement connu pour l'analyse du contrasteEn calculant l'erreur entre la valeur prédite et la valeur réelle, telle que l'erreur carrée de la racine moyenne, l'erreur absolue moyenne, etc., l'exactitude et la fiabilité du modèle sont évaluées.Sur la base des résultats de la validation, le modèle est ajusté et optimisé, par exemple en ajustant les paramètres du modèle, en ajoutant ou en réduisant les variables de caractéristiques, etc., pour améliorer les performances du modèle.

VI. Analyse et évaluation des résultats: Résumer et analyser statistiquement les résultats de détection de tous les échantillons mélangés. Calculer les valeurs moyennes, les écarts types,et d'autres indicateurs statistiques des résultats de détection sous différents ratios de mélange, et évaluer la stabilité et la répétabilité de la méthode de détection.Comparer et analyser les résultats de détection de la caméra hyperspectrale avec ceux des méthodes de détection traditionnelles (telles que les méthodes d'analyse chimique)L'analyse d'une grande quantité de données expérimentales a permis de vérifier l'exactitude de la méthode de détection par caméra hyperspectrale.obtenir les principaux indicateurs de performance tels que la plage d'erreur et la précision de détection de la caméra hyperspectrale lors de la détection quantitative d'oie et de canard mélangés- les résultats expérimentaux montrent que cette méthode permet de détecter rapidement et précisément la proportion exacte de plumes d'oie et de canard dans le plumage mélangé en peu de temps,et l'erreur de détection peut être contrôlée efficacement dans une très petite plage, démontrant pleinement sa grande fiabilité et sa faisabilité.

L'application de la technologie des caméras hyperspectrales a considérablement amélioré la précision et l'efficacité de la détection quantitative de l'oie et du canard mélangés.il peut assurer la qualité des produits et maintenir la réputation de la marque; pour les autorités de régulation, il fournit un soutien technique puissant pour lutter contre les produits contrefaits et de qualité inférieure sur le marché,contribuer à purifier l'environnement du marché et à protéger les droits et intérêts légitimes des consommateursAvec le développement continu et l'amélioration de la technologie,Il est estimé que l'application des caméras hyperspectrales dans la détection quantitative de l'oie et du canard mélangés et dans d'autres domaines connexes sera plus étendue et approfondie., injectant une nouvelle vitalité dans le développement sain de l'industrie.