土壤微塑料污染问题日益严峻，然而针对陆地生态系统中微塑料的深入研究尚显不足。本研究旨在通过高光谱成像技术结合先进的化学计量学算法，实现对土壤中微塑料的直接识别与可视化分布，进而填补这一研究空白。一、样品采集与处理首先，我们在土壤表层发现并收集了部分风化的塑料碎片及其周围5厘米厚的土壤样本，总重量约为3千克。这些样本被带回实验室后，被均分为两组。一组通过饱和NaCl水溶液法提取并鉴定微塑料的具体成分；另一组则用于构建基于高光谱成像技术与化学计量学算法的微塑料识别模型。为模拟真实土壤环境中的微塑料存在状态，我们进一步制备了模拟土壤样品。通过手工剪切和筛分，我们将提取的微塑料（白色与黑色）划分为1-5毫米和0.5-1毫米两种粒径范围，并混入新鲜叶子、枯萎叶子、岩石和树枝等自然物质，以模拟复杂的野外土壤环境。所有土壤样品在真空烘箱中80℃下干燥8小时，以去除水分，确保实验的准确性。二、高光谱图像采集与数据分析利用高光谱成像系统，我们对模拟土壤微塑料样品进行了全面扫描，获取了包含丰富光谱信息的高光谱图像。图像中，不同材料（如白色微塑料、黑色微塑料、新鲜叶子等）以不同颜色进行标记，便于后续分析。通过对图像上每种材料的感兴趣区域（ROI）进行光谱曲线分析，我们发现新鲜叶子因富含叶绿素而在可见光区域表现出显著的光谱特征，使得其与其他材料易于区分。相比之下，白色和黑色PE微塑料在光谱特征上存在差异，尤其是黑色PE微塑料在整个光谱范围内反射率最低，增加了识别难度。三、监督分类方法比较与优化为了找到最佳的微塑料识别算法，我们采用了三种监督分类方法：多元判别分析（MD）、机器学习（ML）和支持向量机（SVM）。通过计算每种方法的精确度（P）和回收率（R），我们发现SVM算法在处理高光谱图像时表现出更高的信噪比和更少的背景噪声，从而显著提升了微塑料的识别效果。我们针对微塑料的不同粒径（1-5毫米和0.5-1毫米）进行了分类测试。结果显示，对于较大粒径的微塑料，SVM算法能够实现较高的识别精确度；而对于较小粒径的微塑料，通过优化图像形态学预处理（如侵蚀和膨胀操作），也显著提升了识别效果。四、模型验证与扩展应用为了验证模型的广泛适用性，我们收集了六种不同颜色和化学组成的家用塑料聚合物，并测试了它们在高光谱成像技术下的识别效果。结果表明，对于粒径为1-5毫米和0.5-1毫米的六种常见微塑料，模型均表现出良好的识别能力，平均精确度和回收率均达到较高水平。特别是彩色微塑料由于其更明显的光谱特征，识别效果尤为突出。五、总结与展望本研究成功地将高光谱成像技术与化学计量学算法相结合，实现了对土壤中微塑料的直接识别与可视化分布。通过比较不同监督分类方法，我们发现SVM算法在微塑料识别中具有显著优势。此外，研究还揭示了微塑料粒径对识别效果的影响，并提出了相应的优化策略。未来，我们计划进一步扩展该技术的应用范围，如探索不同土壤类型和环境条件对微塑料识别的影响，以及开发更加便携、高效的高光谱成像设备，以满足现场快速检测的需求。同时，我们也将继续优化算法模型，提高识别精度和稳定性，为土壤微塑料污染的监测与治理提供更加有力的技术支持。

随着工业化、城市化的快速发展，环境污染问题也日益严重。水乃万物之根本，因此水污染问题的解决迫在眉睫。水质监测成为保障水资源安全、维护水生态系统循环的重要手段。传统的水质监测方法存在监测周期长、实时数据差、监测参数有限等局限，无法满足当前水质监测的迫切需求。与传统的水质监测方式相比，使用高光谱监测的优势在于能监控整条河流水质浓度变化趋势情况，可有效弥补传统点源监测的不足。通过采集获取的高现势性水质连续光谱数据，可实现叶绿素a、总氮、总磷、氨氮、总悬浮物、化学需氧量、溶解氧主要评价指标分析。利用无人机高光谱监测技术对河流进行拍摄扫描，统揽全局，锁定病灶，可视化平台有效实现水质精准监测。一、高光谱在水质监测领域的应用现状高光谱在水质监测领域的应用正在逐步深入，其独特的技术优势在未来会有很大的发展前景。高光谱相机能够通过对水中物质的光谱特征分析，精准地检测水中的各种污染物质，包括石油类物质、农药残留、重金属离子等。还可以应用在水体富营养化监测、不同类型的水体识别、动态监测水质异常、水生生物监测等场景。目前高光谱技术在水质监测领域的相关标准建设情况尚没有统一的标准。但高光谱技术的不断完善和成熟将为水质监测提供更实时化、数据化、系统化的支持，是促进水生态系统改善的得力科技助手。二、 彩谱高光谱技术的发展历程及技术优势发展历程：2009年，彩谱创始人团队在浙大做军工方面高光谱检测项目，研究高光谱成像技术。2013年，正式成立彩谱公司。2014年，组织高光谱颜色检测技术的研讨会，开展高光谱技术的深入探究。2019年，推出基于高光谱技术的图像分光测色仪DS1050系列产品。2020年，推出线扫描高光谱相机FS-1X系列、成像高光谱相机FS-2X系列、显微镜高光谱测量系统、无人机高光谱测量系统、便携式高光谱相机、云台高光谱相机等。2023年，彩谱高光谱相机在上百家高校、研究机构、农业、水质、林业领域得以广泛应用。2024年，参与标准制订：《纺织品 色牢度试验贴衬织物沾色评级 高光谱法》、《纺织品 涤棉混纺织物定量分析 高光谱法》。技术优势：彩谱的高光谱相机主要采用透射光栅分光色散型，性能卓越。利用色散元件(光栅或者棱镜进行分光，再经由成像系统成像在探测器上，同比其他原理产品，光谱分辨率更高，价格更低。三、彩谱高光谱技术如何发挥其作用分析解决不同水质污染监测问题？帮助提升水质监测的准确性和效率？有哪些案例说明？彩谱的无人机高光谱遥测系统主要由多旋翼无人机、高光谱相机、机载控制器、机载系统控制软件、漫反射校准布、多旋翼无人机平台和数据处理软件等部分组成。如何解决不同水质污染监测问题提升水质检测的准确性和效率离不开各部分组件的相辅相成。下面将具体展开讲解一下：1、无人机承载平台：旋翼-大疆M350RTK多旋翼无人机，垂起-飞图横空Aircross6号垂直起降无人机，稳定性好，便携使用简单，飞行效率高。能够在短时间内获取大范围的水质信息，提高了水质监测的效率和覆盖范围。2、高光谱成像系统：系统设计紧凑，成像光谱仪主机光谱分辨率高达2.5nm，采用高信噪比超高速光谱扫描成像器件，提供高稳定性的光谱图像采，采用自研的高效率低功耗图像处理算法，大大延长了整机飞行时间，降低了系统功耗。3、机载系统控制软件：用户无人机终端使用，支持实时保存高光谱数据，且操作简单安全可靠，支持显示通道设置、显示通道阈值设置、采集控制和图像格式控制，包含文件信息查看、快捷功能、镜头校正、状态信息展和图像采集功能。4、漫反射校准布：用于高光谱数据反射率校准，保证数据的长期稳定性。5、数据处理软件：通过对高光谱数据的解析和反演，可以获取到水体中的多种水质参数，如化学需氧量、氨氮、总磷、总氮等。案例说明根据XX河实际情况进行航线设计，采用多旋翼无人机+高光谱相机进行高光谱数据采集，同时在地面进行采样。（1）地面点采样及取样方案① 可用钓竿进行水质的取样；② 不要出现阴影、树木、建筑物的遮挡；③ 地面采样与高光谱的飞行基本同时进行，采样方式要保证采样点全部可用（即没有阴影遮挡、没有处于水波纹等）。（2）高光谱数据采集① 飞行主航线采用直线飞行；② 分段的末端要延长数据，保证整体数据可用性强；③ 航线均延河流走向规划。（3）高光谱数据处理分析通过水质反演软件基于地面采样结果和对应光谱值，进行光谱图像归一化、水质参数反演、模型评价等处理。通过数据预处理软件对高光谱影像的预处理，首先进行辐射定标和反射定标，得到地表反射率数据，然后通过GPS和特征图像，完成多航带影像的拼接，最后通过拼接裁剪得到河道光谱数据。利用水质反演软件通过采集获取的水质连续光谱数据，可实现叶绿素a、总氮、总磷、氨氮、高锰酸钾、溶解氧主要评价指标分析。（4）指数计算（5）灰度图像（6）聚类效果可进行监督聚类和非监聚类功能。可对不同的物质进行分类标记。（7）水质分析高锰酸钾指数(CODMin)、总磷(TP)、溶解氧(DO)、总氮(TM)、氨氮(NH3-H)、叶绿素a。四、高光谱在实际水质监测的应用中需要考虑哪些因素？当前，技术和应用层面还存在那些难题？在实际水质监测中，应用高光谱成像技术时需要考虑以下主要因素：1.仪器本身：保证高光谱的分辨率、光谱范围、波长校准等性能符合监测要求。时常进行仪器检查，确保仪器处于良好状态。2.数据采集：主要考虑环境因素，如天气、光照等对数据采集的影响，尽量在稳定的环境条件下进行数据采集。确保获取到准确、可靠的光谱数据。3.光谱特征差异：不同水体类型（河流、湖泊、水库等）和污染物质（重金属、有机物、石油类物质、农药残留等）的光谱特征差异不同，需要针对特定水体和污染物进行光谱特征研究和分析。4.数据处理与分析：对采集到的光谱数据进行预处理，包括噪声去除、光谱校准等步骤，以提高数据质量和准确性。选用高效、稳定的数据处理和分析算法，以提高水质参数反演和污染物质识别的准确性和精度。5.实时性与动态性：考虑水质监测的实时性和动态性要求，确保高光谱成像仪能够实时监测水质变化。当前技术和应用层面的难题1、数据冗杂、计算复杂：高光谱成像仪所获取的数据量巨大、冗杂，因此处理和分析这些数据需要高性能的计算设备和算法支持。数据处理过程中可能面临计算复杂、耗时长等问题。2、光谱特征差异：不同水体类型和污染物质的光谱特征存在差异，需要建立更加完善的光谱特征数据库和识别算法。3、自然环境干扰：天气、光照等环境因素可能对光谱数据采集产生干扰，影响监测结果的准确性。4、设备性能限制：高光谱成像仪的分辨率、光谱响应等性能可能受到设备本身的限制，影响监测结果的精度。针对这些难题，未来可以在提高数据采集质量、优化数据处理算法、加强光谱特征研究、推动多源数据融合与应用等方面进行改进和优化，以进一步提升高光谱成像技术在水质监测领域的应用效果。五、随着人工智能和大数据技术的发展，我司有哪些高光谱产品已经与人工智能技术相结合？1、农业方面：高光谱相机能够获取农作物的光谱数据，借助人工智能算法对其加以分析，能够精确评估农作物的生长态势、病虫害情况以及养分含量等，为精准农业提供有力的决策依据。彩谱FigSpec Studio 软件中内置了NDVI等多种植被因子，对不同空间尺度下植被冠层状态进行精准量化 ，定量评估作物和植被的健康情况、胁迫情况和长势情况 ，为作物长势评估 ，产量预估 ，病虫害检测等提供数据支持。2、林业领域：机载高光谱相机可用于林业灾害的监测，像森林火灾、病虫害等。与人工智能技术相结合，能够增强灾害监测的精准度和效率，及时施行防治手段，降低损失。人工智能技术、深度学习等创新型分类识别技术的引入，促使灾害防治逐步朝着多技术融合的方向迈进。受到病虫侵害的时候，因缺乏营养和水分而生长不良，海绵组织受到破坏，叶子的色素比例也会发生变化，使得可见光区的两个吸收谷不明显，反射峰值按植物叶子被损害的程度而变低。多光谱数据融合后，获取高精度的监测数据，得到病虫害分布情况。3、水质分析监测：使用水体光谱数据和化学分析结果构建分析模型 ，实现对黑臭水体分级、水质参数（蓝绿藻、水滑、总氮、总磷、溶解氧和悬浮物）反演。结合空间信息监测生活污水、工业废水等对周边水体的影响 ，助力污染源排查、水环境评估。4、水体富养化监测：利用光谱数据形成分类指数，进行水体富营养化，监测及空间信息统计，遵循水体富营养状态评价，标准，辅助分析农田、养殖、渔业等水体污染源，为污染源排查、水环境评估提供数据和强大的数据采集工具。六、未来，我司将如何应对市场需求，推动高光谱技术在水质监测领域的创新和发展？1、技术融合与创新多源数据融合：高光谱技术将与其他监测技术（如遥感技术、自动监测船、物联网传感器等）相结合，实现多源数据的融合与互补。这种融合将提高水质监测的全面性和准确性，为水质评估提供更丰富的信息源。智能化与自动化：随着人工智能和大数据技术的发展，高光谱水质监测系统将更加智能化和自动化。通过机器学习算法和深度学习技术，系统能够自动识别和分类水质参数，提高监测效率和准确性。同时，自动化监测和预警系统将能够及时发现水质异常，并采取相应的处理措施。2、监测精度与广度提升高精度监测：高光谱技术将不断提升其光谱分辨率和灵敏度，以实现对水体中更多细微光谱特征的捕捉和分析。这将有助于提高水质监测的精度和可靠性，为水质评估提供更准确的数据支持。大范围监测：借助卫星遥感技术和无人机平台，高光谱技术将能够实现大范围、长时序的水质监测。这将有助于掌握水质的时空变化规律，为水环境保护和治理提供科学依据。3、应用拓展与深化多样化应用场景：高光谱技术将不仅限于地表水的监测，还将拓展到地下水、海洋等更多类型的水体监测中。同时，该技术还将应用于水生生物监测、水体富营养化评估等领域，为水生态系统的保护和管理提供全方位支持。政策与市场需求驱动：随着环保意识的提升和政策支持的加强，水质监测市场需求将持续增长。高光谱技术作为先进的水质监测手段，将受到更多关注和青睐。同时，市场需求的多样化也将推动高光谱技术在水质监测领域的不断创新和发展。

在苹果的生长进程中，极易遭受各类食心虫的侵害，致使苹果表面产生虫子蛀蚀的孔洞，由此使其失去了食用价值，降低了苹果的质量与商业价值。所以，苹果是否存在虫伤是评判苹果质量等级的关键指标之一。然而，在实际的苹果品质检测与分级系统里，主要依据苹果的大小、颜色等指标来分级，而对于虫伤缺陷的检测仍然依赖人工目测，这种方式工作效率低下，准确性欠佳，很难确保分级的一致性。成像技术和光谱分析是两项在检测果品品质信息方面极具价值的技术，具有快速、无损、可靠的优点。成像技术早已成功应用于依据苹果的大小、颜色、形状等方面对苹果进行分级的研究，也能够检测苹果表面的部分缺陷。高光谱成像技术结合了图像处理和光谱分析的长处，可以迅速、无损地检测研究对象的内外部特性，近些年来在水果品质无损检测技术中得到了广泛运用。一、材料与方法1.1 试验样本此次试验所选取的研究对象为红富士苹果，从苹果种植示范园采集了 160 个苹果。这些果实的果型直径范围在 68.5 至 88 毫米之间，质量范围在 128 至 211 克之间。其中 80 个为存在虫伤的苹果，这类虫伤苹果被食心虫蛀蚀，留下了蛀孔，蛀孔以及周围溃烂区域约为 7 至 50 毫米；另外 80 个为正常的苹果，果梗/花萼区域约为 50 至 120 毫米。从虫伤苹果和正常苹果中各自随机选取 50 个，用于构建识别苹果虫伤与果梗/花萼的算法，其余样本用于算法的验证。1.2 高光谱图像采集系统本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。二、结果与分析2.1 相对反射率光谱曲线剖析对 80 个苹果虫伤样本和 80 个正常苹果样本中提取的感兴趣区域（虫伤区域、果梗区域、花萼区域及正常区域）的反射率光谱曲线进行分析。同一类型的样本平均相对反射率光谱曲线大致相同，这些反射光谱曲线的形状和规律与样本数量的关联不大，如图 2 所示为 160 个样本各区域 400 至 1000 纳米的平均相对反射率光谱曲线。从图 2 能够看出，苹果虫伤部位与果梗区域、花萼区域及正常区域的反射光谱曲线存在一定差别。在 500 至 1000 纳米的波长范围内，正常区域的相对反射率均高于虫伤部位与果梗区域、花萼区域的相对反射率。在 680 纳米处，正常区域的光谱反射率存在吸收峰，主要是由于水果表面的叶绿素吸收所导致的，反映了水果的表面颜色信息。苹果受到虫子侵入后，在苹果表面形成蛀孔，此处的叶绿素缺失，其颜色与正常表面有显著差异，所以 680 纳米处虫伤区域的反射率相比正常区域大幅降低；同时，果梗区域、花萼区域的叶绿素含量也较少，因此果梗区域、花萼区域的反射率也相对较低。在 500 至 700 纳米之间，虫伤区域的平均相对反射率低于果梗区域、花萼区域的光谱相对反射率。而在 750 至 900 纳米之间，虫伤区域的平均相对反射率处于果梗/花萼区域的光谱相对反射率之间，大部分样本中虫伤区域的相对反射率小于花萼区域的光谱相对反射率，大于果梗区域的光谱相对反射率。2.2 感兴趣区域的划分由图 2 可见，在 800 至 980 纳米的波长范围内，虫害区域与果梗/花萼区域的相对反射率在 900 纳米处差异最大，但虫害区域与正常区域的光谱在 824 纳米处差值最大，与果梗/花萼区域的相对反射率差异也较大，并且该波段下的图像中虫害区域、果梗/花萼区域与正常区域的对比度较强，所以选取 824 纳米作为特征波长，该波长下的图像即为特征图像，如图 3a、3b、3c 所示，分别为虫害苹果特征图像、苹果花萼部分特征图像、苹果果梗部分特征图像。从图 3 可以看出，苹果区域的灰度值较高，而背景区域较低，因此可以运用阈值分割方法获取苹果二值化图像。并且对分割后的二值化图像进行膨胀与腐蚀运算，从而得到最终的苹果二值化图像，如图 3d、图 3e 和图 3f 所示。接着运用此二值化图像对高光谱图像进行掩膜，以消除背景噪声，并对掩模后的高光谱图像开展主成分分析。从图 2 中能够发现苹果表面 400 至 500 米和 980 至 1000 纳米范围内的噪声较大，另外，在 500 至 620 和 950 至 980 纳米区间，虫害区域的光谱相对反射率与果梗区域、花萼区域、正常区域的反射率差别不大，所以选取 620 至 950 纳米之间的波段进行主成分分析。由前面的分析可知，在 750 至 950 纳米之间的波段，虫伤区域的相对反射率与果梗/花萼区域的数据存在重叠，所以采用有限波段无法实现虫伤区域的分割，只有选取对比度明显的主成分图像进行分割。图 3g、图 3h 和图 3i 分别为虫伤苹果 PC1 图像、苹果花萼部分 PC1 图像、苹果果梗部分 PC1 图像。从图中能够看出，各 PC1 图像中虫伤区域、果梗区域及花萼区域的灰度值较低，与周边的界限较为清晰，所以选择 PC1 图作为后续处理的主成分图像。采用最大熵阈值分割方法确定苹果虫伤部位、果梗部位及花萼部位。图 3i、图 3k、图 31 分别为虫伤部位、果梗部位及花营部位分割后的图像。2.3 特征向量的提取倘若 PC1 图像分割出的感兴趣区域存在像素点，该像素点可能是虫伤部位或者果梗部位或者花萼部位，那么根据感兴趣区域像素点的位置，提取其周边图像像素 160x120 的感兴趣区域图像。倘若 PC1 图像分割出的感兴趣区域没有像素点，可能是正常苹果，则提取 PC1 图像中苹果中间部分 160x120 像素大小的感兴趣区域图像。在本研究中，对 160 个苹果样本进行上述一系列处理，获得 320 幅感兴趣区域图像，对这些感兴趣区域图像提取能量、熵、惯性矩和相关性 4 个纹理特征，并对其进行纹理特征分析。表 1 为各感兴趣区域图像的各纹理特征数据的统计值。由表 1 可知，苹果虫伤区域的能量均值高于苹果正常区域、果梗/花萼区域的能量均值，但是苹果虫伤区域的能量值与正常区域、果梗/花萼区域的能量值存在重叠。依据变异系数，各能量值数据较为稳定，只是苹果虫伤区域的数据波动较大，不过显著性检验 P 值较小，所以苹果虫伤区域的能量均值与正常区域、果梗/区域的能量均值具有显著差异。同时，苹果果梗/区域的熵、惯性矩均值高于正常区域、虫伤部位的均值，并且各区域间的熵、惯性矩值存在重叠。从变异系数来看，各区域熵、惯性矩值数据比较稳定，只是虫伤区域、果梗/花萼区域的惯性矩值数据波动较大，但显著性检验 P 值比较小，所以各区域的熵、惯性矩均值具有显著差异。而苹果果梗/花萼区域的相关性均值低于正常区域、虫伤部位的均值，并且各区域间的相关性值存在重叠。从变异系数来看，各相关性值数据比较稳定，并且显著性检验 P 值小于 0.05，所以各区域的相关性均值具有显著差异。三、 结论本文借助高光谱成像技术对苹果虫伤与果梗/花萼的快速、无损、自动识别问题展开了研究，研究结果表明：1)在 600 至 1000 纳米的波长范围内，苹果的虫伤区域和正常区域、果梗/花萼的反射光谱曲线存在一定差别。2)通过对特征图像的分割处理、高光谱图像的掩膜处理与主成分分析，以及 PC1 图像的最大阈值分割，能够有效地分割出虫伤区域、果梗区域和花萼区域。3)融合纹理特征和光谱特征，运用支持向量机对苹果虫伤进行识别。试验结果显示，选取 160x120 像素大小的感兴趣区域图像、采用径向基核函数对电伤果的识别效果最佳，总体识别率为 97.8%。

近年来,食品安全问题备受关注,人们对果蔬品质与安全标准的要求也越来越高,已成为社会关注的热点。通常,果蔬品质包括了形状、颜色、大小和表面缺陷等外部品质与糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度及其他营养元素的含量等内部品质，其品质好坏是其市场销量的重要因素。传统果蔬品质检测方法如化学法、高效液相色谱法、质谱分析法等通常对待测物具有破坏性，且速度慢。机器视觉和光谱技术具有快速、无损、可靠等优点，近年来广泛用于果蔬品质检测中。其中，机器视觉技术通过提取和分析果蔬形状、大小、颜色及表面缺陷等空间信息进行外部品质检测，而近红外光谱技术主要对果蔬内部品质进行检测。高光谱成像技术将图像与光谱技术相结合，可同时获取反映待测物内外部品质的光谱信息与空间信息，近几年国内外对其在果蔬品质的无损检测中进行了广泛的研究。本文将从高光谱成像技术的基本原理与其在果蔬品质无损检测中的研究与应用等方面，介绍其在该领域的最新研究进展。1、高光谱成像技术原理高光谱系统中的每个像元均可获取同一个光谱区间内几十到几百个连续的窄波段信息，并得到一条平滑而完整的光谱曲线，同时整个成像系统还可获取被测物的空间信息，实现对待测物内部成分与外观特征的同时检测，具有光谱连续与分辨率高等特点。系统获取的高光谱图像可用一段连续波段的光学图像组成的立体三维图像来表示，如图2所示。其中XY平面的二维图像表示物体的空间信息，如形状大小、缺陷等。由于物品外部变化会影响反射光谱，故形状、颜色或缺陷在某一特定的波长下图谱会有变化。λ坐标表示物体的光谱信息，将反映出待测物成分结构等内部品质。本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。2、果蔬外部品质的检测市场上人们对果蔬的直接感受就是其外部品质的好坏，即对颜色、新鲜度、大小、机械损伤、冻伤与腐烂等方面的判断。传统的机器视觉技术在果蔬外部品质的检测中由于精度低、操作复杂，很难区分出机械损伤、冻伤、腐烂及新鲜度等方面外部特征。高光谱成像技术恰好克服了这一缺点，能够实现全方位的无损检测，而且精度高、易于操作，近年来逐步用于果蔬外部品质的检测中。新鲜度是反映果蔬品质的重要指标。刚采摘的果蔬通常需经过储存、运输，最终到达消费者，该过程将影响其新鲜度品质。一般而言，人们对果蔬新鲜度的主观判断是不准确的。分别在失水0、10、24、48小时状态下，利用成像光谱仪采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜等四种蔬菜叶片的光谱图像并进行对比分析。其中，小白菜叶片在不同失水时间下的高光谱图像与机器视觉图像的对比分析如图3、4所示。从中可以看出，随着时间的变化两幅图中的叶片状态均有明显变化，但机器视觉图像只能看出失水状态，而高光谱图像通过分析光谱信息的变化发现，叶片在失水过程中其外观形态及内部叶绿素均有变化，叶绿素相对含量值预测模型的相关系数r=0.76,说明高光谱技术可以有效辨别蔬菜叶片的新鲜度。利用高光谱技术和ANN预测模型对苹果冻伤进行了研究，如图5所示。实验采用如图6所示过程，在400-1000 nm波段的冻伤苹果高光谱图像中选择5个主成分波段(717,751,875,960和980 nm)进行ANN模型的建立，其训练集、测试集和验证集的相关系数分别为0.93,0.91和0.92,最终实现了98%以上的识别准确率。对80个苹果样本分别采集4块尺寸为2 cm×2 cm×1.5 cm区域中的高光谱图像，利用偏最小二乘回归法来估算可溶性固形物含量反射数据与近红外光谱数据之间的关系，得到交叉验证系数为0.89,均方根误差0.55%,最后成功绘制出主要波段的高空间分辨率SSC图像，如图7所示。从图中可以看出靠近苹果边缘部分相比于中心部分有着更高的SSC值。结果表明，可用近红外高光谱成像技术测量苹果的可溶性固形物含量。3、结论随着生活水平的提升，人们对健康食品的品质要求越来越高。传统的机器视觉技术和物理化学方法在测量果蔬品质方面操作复杂、破坏性强，难以满足检测需要。高光谱成像技术融合了机器视觉、光谱和图像处理技术，产生的图像是“图谱结合”的三维数据立方体，不仅包含了待测物的空间信息特征，同时还包含了待测物的光谱信息，能够准确、快速、无损的检测出农产品的品质，并且操作简单，近年来广泛应用于果蔬品质的检测中。但是高光谱成像技术在采集和处理图像数据的过程中，受限于仪器性能和处理速度的影响，该技术现目前主要应用于基础性研究，并未广泛应用于工业的在线实时检测中。针对这些问题，为了实现果蔬品质的商业化在线检测，还需要做到如下两点：一是改进并升级高光谱成像技术的相关设备比如成像光谱仪，提升其性能并降低其生产成本，利于高光谱成像技术在果蔬品质检测中的推广；二是针对全波段的、不同品种的果蔬高光谱图像进行特征波长选取，以降低数据冗余量，减少高光谱图像的获取以及处理时间。尽管如此，随着社会发展与科学进步，高光谱成像技术将不断提升和改进，未来在农产品、食品安全领域将具有更加广阔的发展空间和应用前景。

枇杷是蔷薇科、枇杷属植物，常绿小乔木被誉为“果之冠”,是一种药食两用的经济型水果，果味甘酸，供生食、蜜饯和酿酒用；枇杷在春末夏初成熟，正值水果淡季，是度淡水果。从成熟到最终售卖，枇杷需要经过采摘、储藏、包装、运输等一系列过程，由于枇杷皮薄、质细、松软多汁，在此过程中极易发生碰伤，表面变黑，影响终端售卖，造成极大的经济损失。因此，判断枇杷是否碰伤及其碰伤程度至关重要，提前挑选出碰伤枇杷可以节省仓储成本和运输成本：碰伤较轻的可以制作枇杷汁、枇杷膏等；碰伤程度略重的可以去除损伤部分制作枇杷罐头进行保存；碰伤程度严重的直接处理掉以节约仓储成本。目前，在枇杷的采摘及采后处理过程中，枇杷是否受损往往通过操作员的肉眼进行辨别，受到个人习惯、光线强度和主观心理因素影响，效率低、准确度差，因此需要一种方法可以实现枇杷碰伤程度的高精度、快速、无损检测。1、实验部分1.1样品实验样品枇杷购买某果园，共计135个。为减少其他无关因素对实验造成影响，枇杷的大小均为长轴60 mm,短轴40 mm左右。试验前先对样品进行挑选，去除表面损伤和畸形样品，保证样品外观无缺陷，无机械损伤等，最后对枇杷表面进行清洁处理并编号。传统人工分类依据GB/T 13867—1992鲜枇杷果的标准进行分类，操作员依据个人经验对碰伤枇杷做了大概划分，由于操作员的主观性以及光线强度等环境影响，对枇杷分类极易造成误判。枇杷本身存在个体差异，受到枇杷自身的硬度、大小、成熟度等影响，在相同大小的力作用下，枇杷损伤区域的面积以及碰伤深度也会存在差异，这不符合单一变量原则，因此本研究通过控制碰撞高度来调节作用力，保持相同的力碰撞同一组内样品来获取碰伤枇杷。力的大小通过模拟真实环境中的跌落力，通过标准质量的枇杷的常规跌落高度推出力的大小，进一步根据碰撞面积选择合适的金属球，最终计算出碰撞高度。实验中的表面碰伤样品，通过自由落体碰撞装置(如图1所示)获取，将直径30 mm,质量100 g的金属球在距离枇杷表面0.4、0.5和0.6 m处进行自由落体运动，撞击枇杷赤道区域，以此来模拟现实中的不同损伤程度枇杷。开关闭合时，电磁感应装置垂直向下投射红外光用于定位碰伤区域；开关打开时，电磁感应装置末端充斥着磁场，发生电磁感应作用，此时将碰撞金属球放置在此处可固定；最后，开关闭合，磁场消失，金属球进行自由落体运动，对枇杷进行碰撞。操作完成后将样品置于室温24 ℃环境中保存，使样品温度与室温保持一致。同一储存时间的不同碰伤等级枇杷，如图2所示。碰伤样品静置3 h后开始实验，利用高光谱成像系统获取轻度、中度、重度的碰伤枇杷高光谱图像，用于后续建立模型。由于枇杷样品是逐个测量，因此所有样品的测量时间略有差异。本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。枇杷平均反射光谱如图4所示，几种等级的枇杷光谱波形变化趋势基本一致，波峰波谷位于同一波长点，只是反射率的数值有所差异，在相同波长，随着碰伤程度增加，反射率下降。造成这种情况的原因是枇杷发生碰撞之后，原有的细胞壁和细胞膜遭到破坏，细胞内部的水分流失到枇杷表侧，随着碰伤程度增加，释放的水分增加。在图像上，枇杷表面变黑，枇杷碰伤时间越久，碰伤部位颜色越黑；在光谱上，由于枇杷内侧水分的释放，造成表面含水量增加，反射率降低。由于枇杷细胞水分的流失是一个缓慢变化的过程，随着水分的流失，枇杷的表侧颜色以及光谱也会出现缓慢的变化，因此枇杷碰撞不同时间后光谱检测结果会略有差异，但整体趋势是不变的。本次实验采集枇杷碰伤3 h后的光谱，是基于枇杷从果农果园中采集到入库储藏的运输时间在3h左右，而在入库储藏前对碰伤枇杷的高精度分拣可以减少碰伤枇杷腐烂感染正常枇杷带来的损失。高光谱成像系统采集的枇杷图像分辨率为960×366pixel,图像中过多的采集了传送带背景，由于其不是纯黑背景，在卤素灯的作用下，造成其自身带有灰度值。实验采用的变量为RGB通道的均值及HSI模型的均值作为变量结合光谱信息进行建模分析，因此利用阈值分割的方法将枇杷样品图像作为前景从图片中分离出来，根据获取的边界值选用图像掩膜的方法保留前景灰度值进行后续计算,作为颜色特征与光谱特征混合建模进行分析。整体流程如图6所示。利用提取出的光谱特征、图像RGB特征、图像HSI特征建立光谱特征模型、光谱特征结合图像RGB特征模型、光谱特征结合图像HSI特征模型、光谱特征结合混合图像特征模型四种枇杷碰伤程度模型。2、实验分析2.1基于RF算法的枇杷碰伤程度分析RF通过集成多个弱分类器,在多个分类器输出的分类结果中票选出投票次数最多的类别作为分类结果，精度和泛化能力较高。基于RF算法建立的枇杷碰伤程度模型如表1所示，其中基于光谱特征、光谱特征结合RGB图像特征、光谱特征结合HSI图像特征、光谱特征结合混合图像特征的RF模型预测集准确率分别为86.67%、91.11%、91.11%、91.11%。RF模型中，基于光谱特征建立的模型准确率最低，加入颜色特征后所建立的模型准确率都获得了提高，但是该模型中光谱特征结合RGB颜色特征、HSI颜色特征、混合图像特征情况下建模集的准确率相同，观察组内误判数可知准确率的提高主要是通过减小重度碰伤组的误判数来实现。2.2基于PLS-DA算法的枇杷碰伤程度分析PLS-DA,是一种统计学方法，将高维数据降维后建立回归模型并对结果进行分析。基于PLS-DA算法建立的枇杷碰伤程度模型如表2所示，其中基于光谱特征、光谱特征结合RGB图像特征、光谱特征结合HSI图像特征、光谱特征结合混合图像特征的PLS-DA模型建模集准确率分别为88.89%、91.11%、91.11%、90%,预测集准确率分别为86.67%、86.67%、88.89%、86.67%。PLS-DA模型中，从训练集结果来看，基于光谱特征建立的模型准确率最低，加人颜色特征后所建立的模型准确率都获得了提高。光谱特征、光谱特征结合RGB颜色特征、混合图像特征模型的预测集准确率相同，这是由于预测集组内样本数较小造成的，其RMSEC分别为0.323、0.304、0.321,相较于单光谱特征模型，结合颜色特征的模型RMSEC更小，稳定性更好。3、结论利用高光谱成像系统采集不同碰伤程度的枇杷样品的高光谱图像，基于阈值分割和图像掩膜方法提取出枇杷样品的图像信息，并从碰伤枇杷图像中提取出R、G、B通道的平均灰度值和H、S、I通道的平均灰度值作为枇杷碰伤程度模型的颜色特征，感兴区内100个像素点的平均光谱作为光谱特征。利用光谱特征和颜色特征结合化学计量学方法建立光谱特征、光谱特征结合RGB颜色特征、光谱特征结合HSI颜色特征、光谱特征结合混合颜色特征的碰伤程度模型，进行定性判别。结果表明，利用RF、PLS-DA、ELM、LIN-LS-SVM、RBF—LS-SVM算法建立的枇杷碰伤程度模型中，皆为光谱特征结合混合颜色特征模型分类效果最好，其准确率分别为91.11%、86.67%、95.56%、100%其中RBF-LS-SVM模型精度最高，达到了100%。利用高光谱成像系统实现了对枇杷不同碰伤程度的定性分析，该研究为后续利用高光谱成像技术结合颜色特征对水果进行定性判别提供理论基础。

油菜是我国重要的食用油来源，居5大油料作物之首。我国是世界油菜主产国，油菜面积、产量均居世界第一。然而，油菜在生长过程中杂草危害比较严重。传统的化学除草一方面污染农业生态环境，而且除草剂使用效率比较低，因此正确识别杂草的关键便是实现除草剂的精确喷洒。高光谱成像技术是一种融合了图像处理及光谱分析的新型技术，其中图像数据对农作物的表面损伤及外部特征可进行真实展现，而光谱数据则反映了作物内部的结构及成分。因此，近几年高光谱成像技术被越来越多地应用于杂草分类识别、农产品品质无损检测方面。本工作采用多种预处理方和特征波长提取方法对油菜和杂草冠层的高光谱图像数据进行处理，分别建立了基于全谱和特征波长的分类模型。通过分析比较不同分类模型的结果，可以得到不同光谱采集时间、不同油菜品种对杂草分类识别的影响。1实验部分1.1样本实验所用的油菜样本和四种杂草，分别为稗子、和萌、苘麻和三叶鬼针草，均为油菜田内常见的影响较大的杂草品种，且与油菜的生长周期类似。图1为试验中所使用样本的图像。1.2光谱图像采集应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。油菜和杂草的高光谱信息采集共分为3次，依次定义为1,2和3。另外每次数据采集过程中，由于油菜和杂草都在生长，因此都需要对相机曝光时间、采集高度等内部参数进行调节从而获取相对失真最小的高光谱图像。表1为3次试验时的高光谱成像仪的内部参数。1.3数据特征提取对所研究的油菜和杂草的高光谱图像，提取每株植株的感兴趣区域以整个去除背景之后的样本区域为ROI,对ROI内计算并统计各波段的平均光谱，实现图谱变换用于最终的数据处理。提取ROI的原则之一是尽可能地去除非植株冠层的区域，使得冠层区域图像与背景图像进行高程度的分割。分割冠层的方法如下：(1)分析比较ROI区域和非ROI区域的像素点对应的光谱信息，寻找能够区分这些点的波段，最终选取800 nm波段图像作为掩膜，并设置阈值进行二值化构建掩膜；(2)掩膜图像中，背景区域变为0,而样本信息区域变为1,对原始高光谱图像进行掩膜，从而实现将背景区域去除的效果。图2为基于高光谱662,554和450 nm三个波段下RGB伪彩图的ROI获取过程。1.4数据处理方法1.4.1预处理方法采用正态变量变换、去趋势化、多元散射校正、移动平均平滑法、多项式卷积平滑法、基线校正及归一化对样本的高光谱数据进行预处理。1.4.2特征波长提取方法采用主成分载荷、载荷系数法、回归系数法、连续投影算法分别进行特征波长提取。主成分载荷挑选特征波长，主要是基于在不同的主成分下载荷值表明了波长的不同重要程度，因此选择主成分载荷图中的峰谷值为特征波长；载荷系数法(x-LW)根据x-LW曲线挑选特征波长，其中绝对值较大且为波峰的波长即为特征波长；RC曲线中的波峰、波谷和拐点即为通过回归系数法)选择的特征波长12]。SPA对数据组包含的向量多次连续的投影进行分析，降低数据含量的冗余度，提升计算的效率和速度。2结果与讨论2.1油菜和杂草的平均光谱曲线采集了380～1034 nm波长范围的512个波段的近红外光谱数据，由于噪声明显影响光谱的前端和后端，因此去除掉前后端两部分的噪声波段，采用453～934 nm之间380个波段的光谱进行分析，建立油菜和杂草的平均反射光谱曲线如图3所示。从图可知，油菜和四种杂草趋势相似，杂草曲线较为分散，鬼针草和油菜有重合，但在550 nm波峰处反射率有明显区分。将样本按照3:1的比例分成建模集和预测集，其中建模集72个油菜和48个杂草样本，预测集24个油菜和16个杂草样本。其中需要注意的是，四种杂草在建模集中每种12个样本，预测集中每种四个样本。2.2主成分分析定性分析对油菜和杂草光谱数据进行主成分分析可知，三次试验PC1和PC2累计贡献率为99%,PC1和PC2能够解释绝大部分的变量[4],三次试验主成分得分分布图如图4所示。由图可知，得分图中油菜和杂草分别聚集在一起，进一步表明油菜和杂草可进行有效的鉴别，接下来继续利用光谱数据进行分析和处理。2.3基于全波段的分类识别结果对光谱进行De-trending预处理，基于三种算法进行全谱建模，识别精度如表3所示。由表3可知，PLS算法第二次试验分类效果未达到90.00%,SVM和ELM算法效果比较好，尤其是ELM算法分类精度最优，3次试验均达到了100.00%。2.4特征波长的分类识别结果基于De-trending预处理，将上述四种方法提取出的特征波长所对应的反射率作为输入变量，由于基于全谱的ELM模型判别效果在不同批次实验之间效果较优，因此基于特征波长建立ELM判别分析模型。其分类结果如表4所示。从表4可知，四种提取方法均得到了比较好的分类效果，采用PCA loadings,x-loading weights及SPA提取的特征波长建立的识别模型的分类效果非常好，建模集和预测集的分类效果均达到了100.00%。

2024年5月21日-5月22日，杭州彩谱受邀参加中国农业科学院作物科学研究所主办的“作物田间表型精准鉴定技术交流研讨会”。为推进作物田间表型精准鉴定技术研究发展，促进相关领域科学家与从业者交流，会上针对作物田间表型鉴定技术，小麦精准鉴定试验，演示表型鉴定相关的无人机、机器人搭载平台，讲解表型测定方法，探讨提高田间表型精准鉴定的关键问题与有效解决途径。杭州彩谱作为国内知名高光谱企业，在会上详细介绍了机载高光谱相机的核心技术原理，包括其独特的光谱分辨率、高灵敏度以及光谱覆盖范围等。这些特性使得机载高光谱相机能够捕捉到地面物体反射或发射的精细光谱信息，进而实现对地物特性的准确分析和识别。此次大会于5月22日圆满结束，我司产品也获得专家学者们的一致好评。不仅展示了杭州彩谱在高光谱技术领域的创新能力，也进一步推动了无人机遥感技术的发展和应用。未来，杭州彩谱将继续致力于高光谱技术的研发和应用推广，为更多领域的发展提供有力支持。

一、金属元素对藻类生物的影响某些金属元素，如铅和汞，对藻类具有显著的毒性。铅会干扰藻类的光合作用和呼吸作用，影响藻类的生长。汞不仅抑制光合作用和呼吸作用，还能与藻类细胞中的蛋白质结合，摧毁藻类细胞内部结构，导致藻类死亡。当水体中的金属元素浓度过高时，可能会导致水体的富营养化，促进藻类的过度生长。这可能会导致一系列环境问题，如水体缺氧、水质下降和生态系统失衡。金属元素还可能影响藻类的代谢过程。例如，镍可以影响藻类细胞内的蛋白质氨基酸含量。为了深入了解金属元素对藻类生物的具体影响，科学家们通过高光谱相机等先进工具进行了一系列研究。这些研究不仅有助于我们理解金属元素与藻类生物之间的相互作用机制，还为我们提供了评估和预测环境风险的科学依据。二、高光谱对金属元素影响藻类生物的步骤和潜在应用：1.数据收集：使用高光谱相机对含有不同金属元素浓度的水体中的藻类进行成像。这种相机能够捕获光谱分辨率极高的图像，从而获取关于藻类生物在特定光谱范围内的详细信息。同时，记录每个样本的金属元素浓度数据，以便后续分析。2.光谱分析：利用高光谱成像技术提取藻类生物的光谱特征。这些特征可能包括反射率、吸收率和透射率等，它们可以反映藻类生物在不同波长下的光学特性。分析这些光谱特征如何随着金属元素浓度的变化而变化。例如，某些金属元素可能会改变藻类的光谱响应，从而影响其光合作用或其他生物学过程。3.生物响应研究：结合光谱分析结果和生物学知识，研究金属元素对藻类生长、繁殖和代谢等生物过程的影响。这可能包括观察藻类在不同金属元素浓度下的生长速率、叶绿素含量、酶活性等指标的变化。利用统计分析和机器学习等方法，建立金属元素浓度与藻类生物响应之间的定量关系模型。这些模型可以帮助我们预测和评估金属元素对藻类生物的影响程度。4.应用：在环境监测领域，高光谱相机可以用于实时监测水体中金属元素的污染情况及其对藻类生物的影响。这有助于及时发现和处理环境问题，保护水生生态系统的健康。在生态学研究领域，高光谱相机可以用于研究金属元素在生态系统中的迁移、转化和生物累积等过程，以及这些过程对藻类生物多样性和生态系统功能的影响。在水产养殖和农业领域，高光谱相机可以用于评估水体中金属元素对藻类和其他水生生物的影响，以优化养殖和种植条件，提高产量和品质。三、实验测试1.实验目的大学老师研究课题，微型金属对藻类生物的影响2.实验测试仪器列表设备名称型号配置明细备注高光谱相机FS-23光谱范围：400-1000nm；光谱分辨率：2.5nm电子显微镜--3.实验内容3.1在400-1000nm波段下对藻类生物进行观察，试验对象分为两组，一组是正常的，另一组是遭受金属元素污染的3.2测试过程如图，将装有藻类生物的载玻片置于显微镜下，借助显微镜光路对藻类拍摄，并得出反射率曲线图谱   4.实验结果400-700m波段下（由于客户显微镜光源是LED，无法覆盖近红外波段光谱，只能观察可见光范围） (下图是正常藻类的光谱）黑色外圈是人工制作的容器注：此处绿色的小点就是藻，可以通过软件的点选来选择每个藻的区域，来查看光谱信息，可以看到一类的藻类反射的光谱曲线还是比较一致的，只是强度不同软件截图3：此处是第二类测试样品，遭受污染的软件截图4：5.结论通过以上2组采样测试结果数据对比，可以清楚看到，遭受污染的藻类生物在677纳米下对光有着明显的吸收，这是当前金属被吸收的特征，综合藻类生物的活性的观察，可以有效判断某类金属微小元素对自然的影响

古籍壁画等文物在长期的自然环境中，尤其是面临高温、高湿、阳光直射等恶劣条件时，墨水与颜料分子容易被氧化，导致色彩黯淡、褪色，甚至墨迹脱落，石板也会受到侵蚀。这些问题不仅影响了文物的美观，更可能对其历史和文化价值造成不可逆的损害。一、高光谱成像技术高光谱成像技术作为一种无损检测手段，在文物鉴定和修复领域展现出了巨大的潜力。该技术能够捕获文物表面在连续光谱范围内的反射或透射信息，形成“光谱图像立方体”，其中包含每个像素点的光谱数据和空间位置信息。这使得专家能够准确地分析文物的材料、颜色、纹理等特性，并发现隐藏在表面的微小细节。二、高光谱相机在文物字迹恢复上的检测应用1.高光谱成像仪器选择彩谱高光谱相机FS-23，光谱范围：400-1000nm；光谱分辨率：2.5nm；卤素光源-覆盖光谱范围：400-1000nm2.测试步骤（1）在相机默认400-1000nm波段下，对文物石板补光进行拍摄（2）测试过程如图，将文物石板置于光源后方，调整合适的曝光值，进行拍摄，并对后期数据进行处理注：室内LED光源无法覆盖红外外波段，需要加卤素光源3. 开始测试通过高光谱成像仪器获取文物表面反射率光谱数据通常存在信噪比低，数据稳定性差等问题。因此，需要对数据进行预处理，以提高数据质量。如下图：4. 实验结果测试目的为了增强红色字迹，我们选中红色字迹区域看它的一个光谱特征，和其他区域作为对比可以看到红色字体的反射率特征峰值大约在730nm左右其他空白区域和红色区近似波段大概在510nm左右打开彩谱分析软件Figspecstudio使用指数分析功能，自定义指数公式，相当于用红色字体的特征波段值减去近似值再相除它们的相加值，简单来讲就是对红色字迹的信息进行增强，并以图片的形式输出，就可以得到这种效果三、结论高光谱成像技术在书画文物修复方面具有显著优势。它可以用于辨别书画文物的隐藏病害、修复痕迹和一些褪色模糊不清的画面内容。同时，高光谱反射光谱还可以用来鉴定颜料和胶结剂的成分，实现颜料和胶结剂的面分布分析，为书画文物的保护修复材料选择和修复效果评估提供参考。此外，高光谱成像技术在壁画修复中发挥着重要作用。它能够完整且真实地还原色彩与壁画的状态，解决普通相机在不同光源照射下呈现相同颜色的色差问题。同时，高光谱成像仪还具有透视壁画的能力，有助于揭示壁画内部的结构和隐藏的信息。总的来说，高光谱成像技术为文物修复提供了更多的信息和手段，提高了文物修复的准确性和效率。随着技术的不断发展，高光谱成像技术在文物修复领域的应用将会越来越广泛。

高光谱成像技术在烟草加工检测上的应用一、高光谱烟草加工检测应用背景实时检测松散回潮后片烟含水率对于提升卷烟产品质量具有重要意义。常用的片烟含水率检测方法有气相色谱法、近红外技术和卡尔费休-加热炉法，但这些方法耗时长、测量范围小，难以直观反映片烟表面水分分布状况。目前基于机器视觉开展了大量烟叶含水率预测研究。前人根据烟叶物理形态和表面颜色变化建立的模型虽具有较好的预测精度，但在更换烟叶品种或叶片舒展性较差时容易产生误差，且实验结果无法直接观察水分分布状况。 高光谱成像技术（Hyperspectral imaging，HSI）具有光谱分辨率高、测量范围广、图谱合一等特点，普遍应用于地表监测、矿物探测等领域。近年来高光谱成像技术在烟草制品的化学分析领域也取得广泛关注。 二、烟草加工检测中，高光谱可以应用于以下几个方面：1.监测烟草胁迫：光谱技术能够监测烟草的水分胁迫情况，通过烟草冠层高光谱的红边位置变化来判断水分胁迫程度。这有助于及时了解烟草的生长状况，以便采取相应的管理措施。2.监测烟叶成熟度：光谱技术可用于监测烟叶的成熟度。通过测定烟叶中的化学成分变化，可以判断其成熟度，进而确定最佳的采摘时间。3.产量估算与品质监测：利用光谱技术，可以对烟草的产量进行估算，并监测烟草的品质，包括口感、香气等。这有助于优化烟草种植和加工过程，提高烟草的产量和品质。4.识别烟叶等级：通过光谱技术，可以识别不同香型的烟叶，进行等级自动鉴定。这有助于确保烟草产品的质量和一致性。5.内部结构检测：光谱技术还可以对香烟内部进行三维成像，直观地显示出杂质的大小和位置，从而确保烟草产品的安全性。综上所述，高光谱成像技术在烟草加工检测中发挥着重要作用，能够帮助人们更好地了解烟草的生长状况、胁迫情况、成熟度和产量等信息，从而优化烟草种植和加工过程，提高烟草产品的质量和产量。三、高光谱检测烟草的测试过程1、实验设备：FS-15短波红外高光谱相机、测试台架2、样品：不同样品烟叶若干3.测试结果通过对比八组添加不同香料成分的烟叶进行检测，发现不同香料会对烟叶的反射率产生影响 不同料液在900-1700nm下的光谱反射率有明显差异     可在900-1700NM短波红外图像上直接观察到料液的分布情况 四、高光谱在烟草加工检测领域应用前景高光谱相机技术的应用为烟草质量检测提供了新的解决方案。高光谱相机不仅提高了烟草的检测效率和准确性，还可以实时监测有害物质的存在，促进了烟草监管体系和质量控制。这种技术可以为烟草行业的发展和质量监控带来更多的机遇和创新思路。在烟草加工检测中发挥了重要作用，不仅提高了烟草种植和加工过程的效率和准确性，也为烟草产业的可持续发展提供了有力支持。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，相信高光谱成像技术将在烟草加工检测领域发挥更加广泛和重要的作用。

指纹作为一种普遍、唯一、稳定的生物特征，在刑事侦查领域素有“物证之王”之称，而在恶性刑事案件尤其是命案中，血指纹又是犯罪现场较为常见的痕迹物证，因此对其的显现和提取一直以来都是法庭科学研究的热点问题。但是由于提取技术方法落后和客体表面图案纹理的影响，复杂背景下血指纹的提取往往比较困难。目前常见的方法是采用Photoshop等软件剔除指纹图像中的复杂背景，或用拍照法和图像处理法消除或减弱背景干扰等。然而此类方法往往受到参数不可控、经验要求高等因素的影响，处理效果有限且不具备普适性。因此，寻找一种稳定有效的新技术、新方法实现复杂背景下血指纹的无损提取显得尤为重要。高光谱技术融合了传统成像技术和先进的光谱技术等优点，所获得的高光谱图像同时包含了图像信息和光谱信息。该技术具有操作速度快、操作方法简便、准确无损。一、高光谱成像技术概述高光谱成像技术作为一种新兴的技术手段，具有同时获取被检测物的图像信息和光谱信息的能力，使得物证检测具有形态检验和成分检验双重作用。这种技术可以突破传统方法的限制，提高物证搜寻和鉴定的精确性和快速性。在刑侦工作中，高光谱相机可以应用于多种场景。例如，在犯罪现场，高光谱相机可以快速准确地识别和定位血迹、指纹等关键物证，为案件的侦破提供有力支持。同时，高光谱相机还可以应用于物证的无损取证和鉴定，避免因传统取证方法可能对物证造成的损害。        （a）高光谱单波段图像               （b）高光谱数据立方体二、实验仪器及数据1.使用仪器：采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。2. 使用样品及光源采用光源：卤素光源被测样品：指纹样品3. 实验过程（1）通过高光谱相机对被测指纹样品进行图像采集（2）在指纹所在区域选取任意的点查看其光谱曲线（3）在不同波长下，调节通道阈值，可以明显的提取出指纹三、高光谱成像在刑侦领域中的优势在刑侦工作中，经常需要对物证进行非破坏性的检测和鉴定，而高光谱成像技术正好满足这一需求。它可以在不损害物证的前提下，快速准确地获取物证的光谱信息，为案件的侦破提供有力支持。此外，高光谱成像技术还具有较高的光谱分辨率和灵敏度。它能够在可见-近红外光谱范围内被划分为上百个波段，分辨率在2.8~5nm之间，能够反映的信息量也得到了极大的提高。这使得高光谱成像技术能够更精细地识别和分析物证中的化学成分和物理结构，为案件的侦破提供更准确、更可靠的依据。最后，高光谱成像技术还具有在线检测的能力。在刑侦工作中，有时需要对物证进行实时的在线检测，以及时发现物证的变化和异常情况。高光谱成像技术能够及时有效准确地对物证进行检测，为案件的侦破提供实时的技术支持。四、 高光谱成像在刑侦领域中的应用前景随着技术的不断进步和成本的降低，高光谱成像设备将更加普及，使得其在刑侦工作中的应用更为广泛。同时，随着人工智能和大数据技术的发展，高光谱成像技术将与这些先进技术相结合，实现更加智能化、自动化的物证搜寻和鉴定。例如，通过机器学习算法对高光谱图像进行分析和处理，可以自动识别出物证的特征和类型，提高刑侦工作的智能化水平。最后，高光谱成像技术还可以为刑侦工作提供远程支持。借助远程高光谱成像系统，警方可以在不同地点进行物证搜寻和鉴定，实现资源共享和协同作战，提高刑侦工作的整体效能。综上所述，高光谱成像技术在刑侦领域的应用前景非常广阔，有望为刑侦工作带来改变。然而，也需要注意到技术的局限性和挑战，如数据处理的复杂性、设备的操作和维护等，需要在实际应用中不断克服和完善。

光谱成像技术犹如一座富饶的金矿，在众多领域中闪耀着耀眼的光芒，从农业的精细管理到环境保护的深入探索，都离不开它的助力。在这项技术的璀璨星空中，高光谱成像和多光谱成像无疑是最为耀眼的两颗明星。高光谱成像技术以其超凡的能力，能够捕获数百个窄波段的超精细光谱细节，犹如一双锐利的眼睛，洞察物质的深层奥秘。它如同一位严谨的分析师，为我们提供着详尽而复杂的材料分析和目标检测数据，助力我们解开自然界的种种谜团。然而，这位分析师虽强大，却也需求复杂的数据处理过程，并需要专业知识的解读，方可完全释放其潜力。相比之下，多光谱成像技术则以其简洁、高效的特点赢得了广泛的应用。它选择性地捕获较少但更宽的光谱带，虽然在光谱分辨率上有所妥协，却换来了更高的实用性和成本效益。这种平衡之美，使得多光谱成像在追求快速数据输出的场景中大展拳脚，为决策提供及时而准确的支持。在本文中，我们将深入探讨高光谱和多光谱成像的各自优势与局限性，带领大家领略它们在不同现实场景中的卓越表现。高光谱成像与多光谱成像究竟有何不同呢？简单来说，它们之间的主要区别体现在捕获的光谱波段数量、波段的宽度（即光谱分辨率）以及这些波段所覆盖的电磁辐射范围。首先，我们来看看波段数量。顾名思义，高光谱成像（HSI）覆盖的光谱带数量远超过多光谱成像（MSI）。多光谱成像主要收集电磁频谱中的有限部分，通常是五到十个频段，包括我们熟悉的RGB（红、绿、蓝三种基色）和一些红外波段。而高光谱成像则能够区分数千个单独的光谱带，为我们提供了更为丰富和细致的光谱信息。接下来是光谱分辨率。多光谱成像的每个波段通常较宽，而高光谱成像则能够捕捉到许多极窄的波段，这些波段的宽度通常在10-20纳米之间。这种高分辨率使得高光谱成像能够更精细地分析物质的成分和特性。那么，这些差异在实际应用中意味着什么呢？由于高光谱成像覆盖的波段更多、分辨率更高，它能够为我们提供更全面、更深入的信息，尤其在材料分析、环境监测等领域。然而，这也意味着高光谱成像的数据处理更为复杂，需要更高级的技术和专家解读。相比之下，多光谱成像虽然信息量较少，但其数据处理相对简单，成本更低，因此在一些对时间成本和数据精度要求不那么高的场合，如农业监测、城市规划等，多光谱成像仍然具有广泛的应用价值。总的来说，高光谱成像和多光谱成像各有其优势，适用于不同的场景和需求。我们在选择使用时，需要根据实际情况进行权衡和选择。多光谱和高光谱成像技术在多个方面的差异1.从运行轨道来看多光谱和高光谱成像卫星主要在近地轨道（LEO）运行。在这个轨道上，像Landsat、Sentinel-2和EOS SAT-1等多光谱成像（MSI）卫星为我们提供了区分土地覆盖特征和景观格局所必需的信息。而高光谱成像（HSI）卫星则凭借其更高的光谱分辨率，能够捕捉到更多的信息，甚至可以识别和量化不同的材料。2. 在光谱分辨率和空间分辨率方面高光谱成像技术展现了其独特的优势。由于HSI能够精确区分波长，因此它提供了高光谱分辨率。然而，这通常与较低的空间分辨率相关。相比之下，多光谱传感器在更宽和更少的波段内运行，更适合需要通用光谱数据的应用。尽管MSI的空间分辨率通常更高，但它在光谱分辨率上可能不如HSI精细。3. 在数据处理方面高光谱遥感产生的详细数据需要复杂且资源密集的处理方法。为了正确解读这些数据，专业的软件和知识是必不可少的。相比之下，多光谱数据处理更为简单和快速，因为涉及的光谱带较少。此外，随着广泛开放、用户友好的软件和资源的出现，MSI的分析变得更加容易，从而使其能够应用于各种行业和应用。4. 从成本角度来看传感器的复杂性和数据处理的需求决定了任一选项的定价。一般来说，高光谱成像通常比多光谱成像成本更高且资源密集。因此，在不需要非常精确数据的情况下，MSI往往是一个更实惠的选择。5. 两者对大气条件的依赖也有所不同高光谱与多光谱遥感都可能受到环境条件的影响，需要进行彻底的校准。因此，HSI在某些情况下可能只适用于受控环境或特定的科学研究。而多光谱成像则更加灵活，适用于广泛的环境，受大气干扰影响较小，因此具有更多的潜在用途。总的来说，多光谱和高光谱成像技术在运行轨道、光谱分辨率、空间分辨率、数据处理、成本和大气条件依赖等方面存在明显的差异。这些差异使得它们在不同的应用场景中各有优势。随着技术的不断进步，我们有理由相信这两种成像技术将在未来发挥更大的作用。多光谱和高光谱技术的应用多光谱和高光谱成像技术在多个领域展现出了广泛的应用价值，包括农业、环境研究、灾害管理以及林业等。1. 农业领域高光谱成像以其精细的光谱分辨率，常用于地质学和矿物开发等领域，以收集关于材料特性的详细信息。而多光谱成像则更多地应用于农业和林业，帮助收集关于地球表面、植被覆盖及其变化模式的数据。多光谱数据因其可访问性和易于分析的特点，在精准农业解决方案中变得尤为常见。农民可以利用高分辨率的多光谱数据监测作物健康、识别病虫害、实施精准灌溉和可变施肥，从而提高农业生产效率。2. 植被分析方面多光谱和高光谱数据都发挥着重要作用。多光谱数据能够用于检测植被覆盖的变化，对于监测特定区域的植物覆盖随时间的变化至关重要。同时，这些数据还可以用于评估植物多样性，为生物多样性研究提供重要依据。3. 环境监测是多光谱成像技术的另一重要应用领域。通过多光谱成像，我们可以发现土地利用和植被覆盖的变化，评估不同生态系统的健康状况。此外，随着环境问题的日益突出，研究人员越来越多地利用高光谱和多光谱遥感技术来监测水体、污染和水质变化，为环境保护提供有力支持。4. 灾害管理方面遥感技术发挥着至关重要的作用。多光谱成像技术能够评估地震、洪水、飓风等自然和人为灾难造成的损失，为灾害响应和协调提供关键数据。通过实时提供受灾地区的信息，多光谱成像有助于灾害救援和恢复工作的顺利进行。5. 林业领域多光谱和高光谱成像技术也发挥着不可替代的作用。这些技术可以简化并提高远程树种检测的准确性，对于评估森林健康、监测森林砍伐和推动可持续林业管理具有重要意义。同时，光谱成像技术还可以用于检测可能面临野火风险的区域，为森林防火提供有力支持。展望未来，随着传感器小型化和数据分析技术的不断进步，高光谱成像技术的使用预计将变得更加便捷。同时，通过扩大光谱覆盖范围并与其他遥感方法相结合，多光谱成像技术将获得更深入、更全面的观测能力。总之，多光谱和高光谱成像技术在多个领域具有广泛的应用前景，将为我们的生产生活带来更多便利和效益。多光谱对比高光谱：选择哪一种？在决定是采用多光谱还是高光谱成像技术时，关键在于评估您的任务需求——是追求更高的光谱细节，还是更侧重于操作效率。高光谱成像技术以其能够检测大量窄光谱带的能力而著称，从而提供了关于不同材料独特光谱特征的详尽信息。这种技术对于需要精确识别和分析物质特性的应用场景来说，无疑是不可或缺的。然而，高光谱成像的高光谱分辨率也带来了相应的挑战：它需要强大的计算能力、复杂的数据处理流程以及专业的知识来解释结果。因此，尽管它提供了丰富的信息，但在某些情况下，可能并不适合所有的应用。相比之下，多光谱成像技术则提供了一种更为实用和经济的解决方案。它在光谱分辨率和操作效率之间找到了一个平衡点，使得它在许多情况下都能够战胜高光谱成像。通过多光谱成像，用户可以享受到更为经济高效的解决方案，因为它不需要像高光谱成像那样大量的数据存储和处理复杂性。此外，多光谱高分辨率卫星图像还能够提供土地覆盖的详细可视化，这对于许多应用来说已经足够满足需求。综上所述，当您需要鸟瞰图来概览情况，而不需要超精细的光谱辨别时，多光谱成像可能是一个更为实用且经济的选择。它能够节省资金，同时完成您的工作需求。然而，对于那些需要精确识别和分析物质特性的应用场景，高光谱成像则可能是更好的选择。因此，在选择多光谱还是高光谱成像时，应根据具体任务需求来权衡各种因素，以找到最适合您的解决方案。

一、产品特点1、一体式物理定位孔，帮助用户实现快速精准定位DS 528系列分光密度仪在进行测量时，可通过物理定位孔精准获取被测区域的真实颜色，清晰定位样品的待测区域，有效避免因选错区域而导致的测量不准确问题。2、提供印刷专用测量指标，助力用户高效调色密度测量、网点面积测量、叠印率测量、印刷反差测量、色调误差及灰度测量。3、超高重复性精度dE*ab≤0.02重复性精度是描述分光密度仪精度的重要指标。优秀的光电测试系统方案保证了DS 528系列分光密度仪重复性精度达到了同类产品难以比肩的水平。DS 528系列分光密度仪的重复性评价标准采用了严苛的标准，呈现了卓越的重复性精度表现。4、DS 528系列支持5种测量口径可供选择为了方便用户对不同尺寸的样品进行测量，DS 528分光密度仪支持5种口径供客户使用，Φ11mm，Φ10mm，Φ6mm，Φ5mm，Φ3mm，可以灵活的应用于各种不同的使用和测试条件。5、超过30种测量参数和近40种评价光源可供选择DS 528系列分光密度仪提供光谱反射率，CIE-Lab，CIE-LCh，ΔE*ab，遮盖力，白度，黄度等30+种测量指标；A，B，C，D50，D55，D65等近40种评价光源可选择，几乎囊括了业内所有的颜色测量指标和光源类型。6、支持微信小程序，安卓、苹果、鸿蒙、手机APP（1）DS 528系列分光密度仪可以通过丰富的移动端程序连接各种手机；（2）用户再也不用传递样品的色值和实物，可以轻松的通过微信传递颜色数据；（3）用户可以在多套色卡中查找最相近的颜色；（4）用户可以创建个人色彩数据库，录入印刷、涂料、纺织等色卡信息，创建的色彩库可上传至云端，多设备数据共享，颜色处理更便捷；（5）企业用户可在云端创建、管理自己的色卡信息库和颜色配方，通过独有的邀请码，将信息库和颜色配方共享给自己的用户使用；7、使用强大的PC端色彩管理系统ColorExpertDS 528系列分光密度仪随仪器附送Windows色彩管理系统ColorExpert，通过蓝牙或USB线连接DS 528系列分光密度仪。ColorExpert是功能齐备的色彩管理软件，拥有四大功能模块：我的色彩、颜色检测、配色系统、个人中心。 （1）在“我的色彩”功能模块，用户可在几百种其他用户自行共享的色彩库中收藏或新建自己所需要的色彩库。电脑软件与手机APP可共用账号，色彩库数据跟随账号，实现PC与移动端信息同步；（2）在“颜色检测”功能模块，用户可通过电脑软件校准、测量、设置分光密度仪。用户可将云端数据库中的颜色作为标样测色差，查看光谱图、色差图、标样试样数据，以及导出想要的数据测试报告；（3）在“配色系统”功能模块，可为用户提供更便捷高效的配色流程。在仪器测出样品颜色后，系统在配方中心计算配方并自动修色，最后达到精准匹配。适用于油漆、涂料、印刷、纺织等领域的电脑自动配色应用；（4）在“个人中心”功能模块，用户可编辑自己的个人信息，搜索或删除已连接过的仪器信息，管理下游用户，管理分享给下游用户的色彩库；二、型号区分简表型号DS 526（基础版）DS 528（专业版）DS 530（高级版）测量重复性dE*ab≤0.02口径Φ5mmΦ11mm,Φ5mm,Φ3mmΦ11mm,Φ10mm,Φ6mm,Φ5mm,Φ3mmUV/●●一体式物理定位孔●●●NetProf网络校正//●三、技术参数产品型号DS 526（基础版）DS 528（专业版） DS 530（高级版）测量结构45/0NetProf网络校正//支持一体式物理定位孔支持测量重复性※dE*ab≤0.02显示精度0.01照明光源全波段均衡LED光源UV光源/支持口径Φ5mmΦ11mm,Φ5mm,Φ3mmΦ11mm,Φ10mm,Φ6mm,Φ5mm,Φ3mm测量指标光谱反射率,CIE-Lab,CIE-LCh,HunterLab,CIE-Luv,XYZ,Yxy,RGB色差(ΔE*ab,ΔE*cmc,ΔE*94,ΔE*00)，白度(ASTM E313-00,ASTM E313-73,CIE,ISO2470/R457,AATCC,Hunter,TaubeBerger Stensby)黄度(ASTM D1925,ASTM E313-00,ASTM E313-73)黑度(My,dM),沾色牢度,变色牢度,Tint(ASTM E313-00)色密度CMYK(A,T,E,M),同色异谱指数Milm,孟塞尔,遮盖力,力份(染料强度,着色力)密度测量CMYK密度、网点面积、网点增大、叠印、印刷反差、色相误差和灰度光源条件A,B,C,D50,D55,D65,D75F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F11,F12CWF,U30,U35,DLF,NBF,TL83,TL84,ID50,ID65,LED-B1,LED-B2,LED-B3,LED-B4LED-B5,LED-BH1,LED-RGB1,LED-V1,LED-V2软件支持Andriod,iOS,Windows,微信小程序,鸿蒙准确性保证保证计量合格视场角2°，10°积分球直径40mm符合标准CIE No.15,GB/T 3978,GB 2893,GB/T 18833,ISO7724-1,ASTM E1164,DIN5033 Teil7分光方式高精度纳米分光器件感应器硅光电二极管阵列 双 16 组波长间隔10nm波长范围400-700nm反射率测定范围0-200%反射率分辨率0.01%测量时间约1秒接口USB，蓝牙屏幕全彩屏幕，3.5英寸电池容量单次充电可连续测量8000次， 7.2V/3000mAh光源寿命500万次语言简体中文，英语存储仪器：10000条；APP：海量存储※白板校准后以5秒间隔测量白板30次以MAV口径测量结果标准偏差

一、概念介绍1.反射率值高光谱反射率值涉及的是物体在特定光谱范围内的反射性能。这种反射率不仅仅是单一波长的反射，而是覆盖了一个宽光谱范围，从而可以获取更详细、更全面的物体反射特性信息2.高光谱成像原理色散型高光谱相机-光栅色散型：利用色散元件(光栅或者棱镜）进行分光，再经由成像系统成像在探测器上。上图是光栅色散型高光谱相机的具体原理。如果我们要对图中的这个树叶它每一点的高光谱数据进行测量，通过入射光在光栅面进行反射，把这一个点的入射光分解成在不同波长处的能量分布，再通过多个传感器象元对具体的不同波长处的能量进行测量。这个图看到的就需要有一个反射光栅或者透射光栅对光线进行分光。这种方式的好处是可以一次性处理一条线上面的所有的点。然后对每一点不同波长处的能量可以进行一次测量。所以大多数光栅型的高光谱相机都设计成线扫描相机。一次获取一条线上每一点的所有波长的光谱数据。由于每一点的不同波长处的光谱数据是同时获取的，所以就可以对这一点的不同波长处的光谱数据进行同时计算。这是光栅型非常重要的一个特性。光栅型的高光谱相机就特别适合应用在颜色测量，水果的分类和品质、糖度检测，塑料垃圾回收中塑料的分类这些领域，因为这些应用都需要对每一个点的不同波长数据进行同时运算，才能计算出我们想要的结果。二、实验测试1.实验目的轮胎表面异物检测（贴纸）  客户是做轮胎配套检测行业，在轮胎原料生产中，会有一个环节是对原料表面进行一次材料附着，类似塑料类贴纸，目的是保护原料表面，但在后期工艺中，需要对此贴纸进行处理中，但往往会存在清除效果不好，残留。客户此前是使用工业相机，但对透明材贴纸检测效率不高，客户继续寻找一款高效有效的设备2.实验测试仪器列表设备名称型号配置明细备注高光谱相机FS-13光谱范围：400-1000nm；光谱分辨率：2.5nm测试台架FS-826测量平台10*15cm3.测试步骤（1）在400-1000nm波段下，对客户带来的轮胎裁剪样本，进行异物检测（2）将轮胎表层样本上方附上各种颜色贴纸，如蓝色，红色，透明等注：透明贴纸实际贴合更紧密，肉眼很难识别（3）将样本放置到测试台架上方（4）设置仪器参数和台架运行速度，进行数据采集4.实验结果（1）所检测样品在610-620nm波段左右下，反射率特征比较明显（2）在CIE校准还原颜色的状态下，这是最接近真实颜色的场景但实际工业场景中，但样品体积较大，异物体积较小，检测比较费力，透明材料不易识别（3）在当前设置模式下，我们把显示波段调整为单波段成像，RGB都设置为612通道，然后调整阈值，即可非常直观的看出异物附着（此时是降低G通道阈值，图像偏向绿色）（4）在当前设置模式下，我们把显示波段调整为单波段成像，RGB都设置为612通道，然后调整阈值，即可非常直观的看出异物附着（此时是降低B通道阈值，图像偏向蓝色）三、结论高光谱在此行业应用的优势在于，可比较直观的查看物体的光谱特征，可以根据需要想识别的物体特征，来进行分类（图片可直观判断）选择对应通道，调整阈值，即可有效得出图片分类结果，结合后期接口开放，用户可以根据使用场景的需求来进行调试，应用到生产中去

非法罂粟的种植一般具有隐蔽性的特点，传统的人工地面识别排查的手段需要耗费大量的人力物力。因此利用机载高光谱进行罂粟的排查不仅能够降低所需的人力成本，而且效率较高。本文将采用彩谱无人机机载高光谱来协助公安侦查违法种植的罂粟。一、仪器设备1.高光谱：采用彩谱FS-60C机载高光谱相机 2.飞机：大疆rtk300起飞前调试，将负载的高光谱相机安装到无人机上，选择工作模式；操作无人机起飞，飞行要求，高度50米，100米，采集速度9.8m/s，光谱分辨率2.5nm，避开电线、通讯塔等；飞行过程中，可实现实时回传、同步预览，监测罂粟植株；二、实验内容1.实验目的：协助公安侦查违法种植罂粟2.实验方式：选择某住宅区的罂粟种植区域为实验对象，检测机载高光谱相机能否快速精准的识别到罂粟3.采集效果（红色区域为罂粟）3、 数据分析无人机高光谱影像数据采集后，确实需要进行一系列预处理工作以提升数据质量并满足后续分析的需求。1.波长定标：由于原始影像通常只包含强度信息，而不包含具体的波长信息，因此需要通过波长定标文件为每一个光谱通道分配准确的波长值。2.影像裁剪：由于无人机采用推扫式成像，其采集的影像可能包含非目标区域，因此需要进行裁剪以保留研究区域或目标区域。3.配准拼接：配准是将影像与地理坐标系统对齐的过程，可以基于地面控制点进行地理配准，也可以基于影像间的相对位置进行相对配准。4.辐射校正：辐射校正是为了消除大气、太阳高度角、传感器响应等因素对影像的影响，从而得到地表真实的反射率信息。5.混合光谱分解：由于无人机光谱数据的空间分辨率有限，一个像元内可能包含多种地物或植被类型，导致光谱信息混合。6.光谱滤波（平滑）：原始影像中的光谱信息可能受到各种噪声的干扰，如仪器噪声、大气散射等。光谱滤波的目的是去除这些噪声，平滑光谱曲线，使其更接近真实的地表光谱特性。（聚类分析后效果）4、 结论无人机机载高光谱协助公安侦查违法种植罂粟是一种先进的科技手段。通过使用安全性高、机动性强、监测精度高的无人机，搭载高光谱相机等专业航测设备，能够长时间、高效率、无缝隙地开展禁种铲毒巡航工作。无论是种在房前屋后还是废弃院落等偏僻角落的罂粟，即使是一棵，都能够被清晰地找到并依法铲除处置。总之，无人机机载高光谱协助公安侦查违法种植罂粟是一种有效的科技手段，对于打击非法种植原植物等违法犯罪行为具有重要意义。

在医疗、化工和环境保护等领域，对于纱布上是否存在酸溶液的准确检测至关重要。传统的检测方法往往依赖于化学试剂或物理手段，存在操作复杂、耗时长、精度不高等问题。随着高光谱成像技术的快速发展，其高分辨率、高灵敏度和多光谱信息的特点为纱布上酸溶液的检测提供了新的解决方案。本文将探讨高光谱相机在检测纱布上酸溶液方面的应用及其优势。一、高光谱相机原理及特点高光谱相机是一种能够获取目标物体连续光谱信息的成像设备。它通过捕捉不同波长下的图像数据，形成光谱立方体，进而揭示物体的光谱特征和空间分布。高光谱相机具有光谱分辨率高、空间分辨率高、信息量大等特点，能够实现对目标物体的精细识别和定量分析。二、高光谱相机在纱布酸溶液检测中的优势相较于传统检测方法，高光谱相机在纱布酸溶液检测中具有以下优势：1. 非接触式检测：高光谱相机无需与纱布直接接触，避免了可能的污染和损伤，保证了检测的准确性和可靠性。2. 快速高效：高光谱相机能够在短时间内获取大量的光谱图像数据，提高了检测效率。3. 高灵敏度：高光谱相机具有高灵敏度，能够检测到纱布上微量的酸溶液，提高了检测的精度。4. 多光谱信息：高光谱相机能够提供丰富的光谱信息，有助于全面揭示纱布上酸溶液的特征和分布。5.酸溶液识别：基于提取的特征信息，建立酸溶液识别模型，实现对纱布上酸溶液的准确检测。三、实验测试3.1.实验目的检测布料上是否有酸溶液。3.2.实验测试仪器列表设备名称型号配置明细备注高光谱相机FS- 15光谱范围：900- 1700nm； 光谱分辨率：8nm测试台架FS-826测量平台 10*15cm材料试剂：次氯酸溶液、纱布  3.3.实验内容样本准备：对两块纱布其中一块涂抹次氯酸并标记，另一块做空白对照。检测纱布上有酸 区域和无酸区域的光谱反射率。数据采集：使用高光谱相机对纱布进行扫描，获取其光谱图像数据。纱布上是否含酸检测实验测量过程图如下图所示：数据处理：对获取的光谱图像数据进行预处理，包括去噪、校正等，以提高数据的准确性和可靠性。特征提取：通过分析光谱图像数据，提取与酸溶液相关的特征信息，如特定波段的反射率、吸收率等。3.4.实验结果通过 900-1700nm 近红外光谱图像可直观的观察出是否有酸溶液在物体表面高光谱相机作为一种先进的成像技术，在纱布上酸溶液检测方面具有广阔的应用前景。通过深入研究和技术创新，相信高光谱相机将在未来为纱布酸溶液检测提供更加准确、高效和可靠的解决方案，为医疗、化工和环境保护等领域的发展做出重要贡献。

DS-812N / DS-816N型号区分简表    台式色度仪DS-812N台式色度仪DS-816N重复性*ΔE*ab≤0.015ΔE*ab≤0.01台间差ΔE*ab ＜ 0.25ΔE*ab ＜ 0.2加热功能/有加热温度范围/从环境温度至90℃一、产品特点n 超宽波长范围360-780nm仪器测量波长范围360-780nm，高于人眼光谱范围，扩展了测量了范围n 超过30种色度指标仪器内置铂钴、加德纳、赛波特、中国药典、美国药典、欧洲药典色度等最新指标，产品适用于液态化学品、涂料、药品、化妆品、石油、工业油等领域   n 采用智能零点校准技术确保0.01的数据稳定性采用智能零点校准技术，即使在环境变化的情况下仍保持稳定的测量结果至重复性0.01.n 最小液体添加量降低到1ml采用更精密的光学设计，精确控制光线透射方向，让最小液体添加量降低到1ml，比上一代添加量降低34%，为客户节省昂贵样品。兼容分光光度计比色皿，用户无需额外购买或定制比色皿。n PTC加热模块可产生高达90℃ 的恒温适合测量脂肪、蜡等易凝固样品，最高可加热至90℃并维持温度，使样品在保持液体状态下进行测试n 支持OTA在线升级随时更新色度指标和新增功能仪器支持在线更新软件功能，在线新增测量指标，用户可升级自动获取 n 7寸触摸屏操作，清晰显示测量数据仪器采用7寸触摸屏，支持单机及连电脑操作，单机可存储超过10万条数据二、 技术参数产品型号DS-812NDS-816N测量条件d/0(散射光源，0度观测角）（符合CIE No.15、ISO 7724/1、ASTM E1164、DIN 5033 Teil7、JIS Z8722 Condition c 标准。）ASTM D1209、ASTM D5386、ASTM D6045、ASTM D6166、ASTM D1502单机操作支持积分球Φ40mm，Avian-D全漫反射表面涂层照明光源CLEDs(全波段均衡Led光源）感应器双光路传感阵列传感器波长范围360-780nm波长间隔10nm半带宽5nm测定范围0~200%分辨率0.0001观察者角度2°/10°观测光源A,B,C,D50,D55,D65,D75,F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7,F8,F9,F10,F11,F12,CWF,U30,U35,DLF,NBF,TL83,TL84,ID50,ID65,LED-B1,LED-B2,LED-B3,LED-B4,LED-B5,LED-BH1,LED-RGB1,LED-V1,LED-V4显示药典色号，透射图/数据，样品色度值，色差值/图，合格/不合格结果，颜色偏向，颜色仿真，历史数据色彩仿真，标准样手动输入，检测报告测量时间≤1.5秒测量光程标配：10mm玻璃材质比色皿，50mm玻璃材质比色皿（选配33mm和100mm玻璃材质比色皿）颜色空间CIE Lab,LCh,CIE Luv,XYZ,Yxy,透射率, Hunter Lab Munsell，MI,CMYK色差公式ΔE*ab,ΔE*CH,ΔE*uv,ΔE*cmc(2:1),ΔE*cmc(1:1),ΔE*94,ΔE*02其它指标药典（中国药典，欧洲药典，美国药典），WI(ASTM E313-20，ASTM E313-73，CIE,ISO2470/R457，Hunter，Taube Berger Stensby)，YI(ASTM D1925，ASTM E313-20，ASTM E313-73)，Tint(ASTM E313-20)，同色异谱指数Milm，APHA，Hazen,Pt-Co（铂钴指数），Gardner（加德纳指数），铁钴指数，Saybolt（塞波特指数），ASTM Color，EBC（啤酒色度），ICUMSA Color(糖色度)重复性*透过率：标准偏差≤0.08%色度值：ΔE*ab≤0.015标准偏差，最大值≤0.04透过率：标准偏差≤0.08%色度值：ΔE*ab≤0.01标准偏差，最大值≤0.03台间差ΔE*ab ＜ 0.25ΔE*ab ＜ 0.2加热功能/有加热温度范围/从环境温度至90℃审计追踪有（按FDA和CFDA要求）特殊功能智能零点校准屏幕尺寸7寸电容触摸屏存储数据10万条数据以上软件支持ColorExpert，Color QC2* 校正后，以间隔5s测量空气30次标准偏差及最大值

FS系列云台高光谱测量系统是结合高光谱相机和云台设备的测量系统，可实现对拍摄区域的 实时监控，支持自动扫描，网络连接。可应用于河道、湖泊、林业、农业、塔基等基于高光 谱技术的分析监测领域。光谱范围：390-1010nm光谱通道数：1200光谱分辨率：2.5nm云台水平范围：360°云台垂直范围：正90°～ 负90网络连接：支持高光谱相机分光方式光栅图像分辨率1920*1920动态范围12 bits光谱通道数1200光谱范围390-1010nm光谱分辨率2.5nm狭缝宽度25um透射效率≥60%杂散光水平≤0.5%像素大小5.86um*5.86um探测器类型CMOS标配镜头焦距12mm，16mm，25mm，35mm，50mm可选最小工作距离100mm视场角25°最小曝光时间21us**曝光时间10秒信噪比600/1相机镜头接口C/EF口成像功能有ROI功能，可以实现单个区域ROI辅助成像功能辅助取景摄像头实现对拍摄区域的监控传感器成像面尺寸11.3*7.1mm水平范围水平360°垂直范围正90°~负90°巡航扫描方式预置点，自动扫描，帧扫描，全景扫描客户端支持wins10级以上系统支持协议IPv4/IPv6，HTTP,HTTPS接口协议FIGSPEC SDK接口USB3.0/1000M网络接口工作温湿度负20°C~40°C；湿度小于80%

FigSpec®FSIQ系列便携式高光谱相机是一款内推扫高光谱相机，波长范围400-1700nm，光谱分辨率(FWHM)可达2.5nm，空间分辨率高达1920*1920，光谱通道数量高达1200，通过5寸触摸屏显示和操作，分辨率1280*720一、产品特点1.工作模式:高精度成像测量模式、PC操控模式、线扫描模式2.用户调整:用户可以对曝光时间，合并方式，ROI区域进行灵活的设置和调整3.数据格式:数据格式兼容多种格式(包括envi)4.数据导出:可使用USB、Type-C5.工作时间:单次充电可进行100次测量二、技术参数型号FS-IQ-VISFS-IQ-VISNIRFS-IQ-SWIR分光方式透射光栅分光透射光栅分光透射光栅分光图像分辨率1920*19201920*19201280*1280动态范围12 bits12 bits12 bits成像速度5秒5秒5秒光谱通道数50012001024光谱范围400-700nm400-1000nm900-1700nm光谱分辨率2.5nm2.5nm6nm狭缝宽度25um25um25um透射效率≥60%≥60%≥60%杂散光水平≤0.5%≤0.5%≤0.5%像素大小5.86um*5.86um5.86um*5.86um5um*5um探测器类型CMOSCMOSInGaAs标配镜头焦距25mm25mm25 mm最小工作距离100mm100mm100mm视场角25°25°17°最小曝光时间21us21us1us**曝光时间10秒10秒10秒信噪比600/1600/1600/1数据接口USB3.0USB3.0USB3.0相机镜头接口CCC配件USB3.0传输线USB3.0传输线USB3.0传输线辅助成像功能辅助取景摄像头实现对拍摄区域的监控辅助取景摄像头实现对拍摄区域的监控辅助取景摄像头实现对拍摄区域的监控三、应用场景光谱分析，矿物甄别，材料分选，蔬果分析，地质勘探，农业遥感，工业检测，无人机载高光谱，成像分析，便携式高光谱成像分析，可见光高光谱成像分析，红外高光谱成像分析，热红外高光谱成像分析，黑色塑料分选，金属制造，色选，气体检测，火焰分析，农业植被类型识别，垃圾回收，水果质量分析，显微高光谱分析，农业高光谱，遥感高光谱，光谱成像分析，植被高光谱，航空高光谱，高光谱异常检测，荧光高光谱分析，显微高光谱成像，地物高光谱分析，室内高光谱分析，刑侦高光谱分析，土壤高光谱分析，环境监测

随着现代生物技术的不断发展，植物细胞检测在生物学、农学及生态学等领域中的重要性日益凸显。高光谱显微成像技术作为一种新兴的非侵入式检测技术，以其高分辨率、高灵敏度和多光谱信息的特点，为植物细胞检测提供了全新的手段。本文旨在探讨高光谱显微成像技术在植物细胞检测中的研究现状、优势及应用前景。一、高光谱显微成像技术概述高光谱显微成像技术结合了高光谱成像与显微成像的优势，能够在微观尺度上获取目标样本的连续光谱信息。该技术通过捕获不同波长下的图像数据，形成光谱立方体，进而揭示样本的光谱特征和空间分布。在植物细胞检测中，高光谱显微成像技术能够实现对细胞内部结构的精细观察，以及细胞成分和生理状态的定量分析。（a）高光谱单波段图像               （b）高光谱数据立方体二、高光谱显微成像在植物细胞检测中的研究现状近年来，高光谱显微成像技术在植物细胞检测领域取得了显著进展。研究人员利用该技术对植物细胞内的叶绿素、类胡萝卜素等光合色素进行了定量分析，揭示了它们与植物光合作用的关系。同时，该技术还应用于植物细胞壁成分的分析，通过光谱特征的提取，实现了对细胞壁结构和功能的深入研究。此外，高光谱显微成像技术还用于植物细胞应激响应的监测，通过观察细胞在不同环境条件下的光谱变化，为植物抗逆性研究提供了有力支持。三、实验仪器及数据1.使用仪器：彩谱FS-23显微高光谱相机 倒置显微镜2.采用光源：激光单波长405/488/561/6403.被测样品：植物细胞3.1.分析目的植物细胞在显微高光谱低倍高倍的变化特征（上图为高光谱相机光谱分辨率2.5nm,20x镜下，RIO窄波段470-520nm下拍摄的实物图）（上图为高光谱相机光谱分辨率2.5nm,20x镜下，RIO窄波段640-750nm下拍摄的实物图）4.结论监督聚类和非监督聚类分析图如下植物细胞在显微微观高低倍镜下的微观组织形貌特征，结合高分辨率高光谱相机采集高清锐利图片的同时，还能表征出图像任意一个像素的光谱特征，对植物细胞定性分析跟进一步的提供了科学依据。四、高光谱显微成像在植物细胞检测中的优势高光谱显微成像技术在植物细胞检测中展现出诸多优势。首先，该技术能够提供丰富的光谱信息，有助于全面揭示植物细胞的生理状态和代谢过程。其次，高光谱显微成像技术具有非侵入式的特点，能够在不破坏细胞结构的情况下进行检测，保证了检测结果的准确性和可靠性。此外，该技术还具有高分辨率和高灵敏度的特点，能够实现对植物细胞内部细微结构的精细观察和分析。五、高光谱显微成像在植物细胞检测中的应用前景随着技术的不断进步和应用的深入拓展，高光谱显微成像技术在植物细胞检测领域的应用前景十分广阔。未来，该技术有望实现对植物细胞功能的动态监测和实时分析，为植物生理学、生态学等领域的研究提供有力支持。同时，高光谱显微成像技术还可与其他生物技术相结合，形成多技术集成的检测平台，为植物细胞检测提供更加全面和深入的解决方案。高光谱显微成像技术作为一种新兴的检测手段，在植物细胞检测领域展现出巨大的潜力和优势。通过深入研究和技术创新，相信该技术将在未来为植物细胞检测带来更多的突破和进展，推动相关学科的发展和应用领域的拓展。

色差仪，作为一种精确测量物体颜色差异的仪器，在工业生产、质量控制以及科研领域发挥着至关重要的作用。在钛白粉的生产和应用中，色差仪更是不可或缺的工具，用于确保钛白粉的颜色一致性，满足市场多样化的需求。钛白粉作为一种重要的白色颜料，其色差的控制直接关系到产品的质量和市场竞争力。色差仪的工作原理基于光学原理，通过内部光源发出光线，照射到钛白粉样品表面，再经过反射回到仪器内部进行检测。光源通常采用白光或特定波长的光，以模拟自然光照条件，确保测量结果的准确性。在检测过程中，色差仪会测量钛白粉样品的整个可见反射光谱。这一过程是通过在可见光谱域内逐点测量实现的，通常每隔10或20纳米测量一个点，在400至700纳米的范围内测量16至31个点。这样的测量方法能够全面反映钛白粉在可见光下的颜色特性，从而确保测量的准确性和可靠性。除了基本的反射光谱测量外，色差仪还能够在多种色彩空间之间进行转换。常见的色彩空间包括RGB、Lab等。RGB色彩空间由红、绿、蓝三个分量组成，能够直观地反映钛白粉在红、绿、蓝三个颜色通道上的表现。而Lab色彩空间则由亮度、红绿轴和黄蓝轴组成，能够更全面地描述钛白粉的颜色属性。色差仪的核心功能是测量样品与标准样品之间的颜色差异。在检测钛白粉时，首先需要对标准样品进行测量，获取其颜色信息作为参考。然后，对待测钛白粉样品进行测量，并将其颜色信息与标准样品进行比较。通过计算两者之间的色差值，可以评估钛白粉的色差程度，为质量控制和产品调整提供有力依据。色差值是一个量化的指标，能够直观地反映钛白粉与标准样品之间的颜色差异。数值越小，表示颜色差异越小，产品的颜色一致性越高。反之，数值越大，则意味着颜色差异越大，需要进行相应的调整和改进。此外，色差仪还能够提供其他与颜色相关的参数，如颜色坐标等。这些参数可以进一步帮助分析和评估钛白粉的颜色特性，为产品的研发和生产提供重要的参考信息。通过精确测量和评估钛白粉的颜色差异，可以确保产品质量的一致性和稳定性，满足市场的多样化需求。

FigSpec成像高光谱相机FS-23户外拍摄茶叶光谱特征实例设备名称型号配置明细备注便捷式高光谱相机FS-23光谱范围：400-1000nm；光谱分辨率：2.5nm辅助设备专用三脚架1.实验内容在400-1000nm高光谱相机内置推扫，研究茶叶植物表型情况实验测量过程图如下图所示：2.实验结果茶叶生长过程中，受光面和背光面光谱的特征非常明显，包括NDVI指数、花青素(1/R(550))-(1/R(700))的分析……通过光谱分析，进一步分析，是否需要浇水，施肥等等的判定。3.结论通过高光谱相机的测试，光谱特征明显，对茶叶的长势、病虫害胁迫、缺水缺肥的研究起到一定的科学依据。

高光谱相机对电子元器件漏胶的实测应用电子元器件漏胶（也称为“胶水溢出”或“胶水泄漏”）是指在电子元器件的生产或维修过程中，用于固定、封装或连接电子元件的胶水或粘合剂从预期的应用区域溢出或泄漏到不应该存在的地方。漏胶可能导致元件短路、性能下降、增加故障率、外观不良等为了避免漏胶问题，生产或维修过程中需要严格控制胶水的应用量、操作技术、设备状态等因素，同时还需要进行定期的质量检查和测试，以确保产品的质量和可靠性。由于高光谱成像技术能够获取物质的光谱信息，因此可以区分不同的物质，包括电子元器件、胶水和电路板等。当发生漏胶时，胶水可能会溢出到电路板或其他元件上，形成与周围物质不同的光谱特征。通过高光谱成像技术，可以准确地识别这些光谱特征，从而检测出电子元器件的漏胶问题。1.材料与方法1.1材料与仪器电子元器件：采用“轩田”来样，从30个来样中抽检出2个来样作为本次实验的对象1.2高光谱成像原理光栅色散型高光谱相机是一种先进的成像技术，它巧妙地利用色散元件（如光栅或棱镜）将入射光分解成不同波长下的能量分布。如图当一束光照射在树叶上时，通过光栅面的反射，该点的入射光被分解成各个波长段的能量。随后，这些能量被高灵敏度的传感器捕捉，每个传感器象元负责测量特定波长下的光强度。这种成像方式具有显著优势，因为它能够一次性处理整条线上的所有点。每个点的光谱数据，即不同波长下的能量分布，可以在单次测量中得到。因此，大多数光栅型高光谱相机都被设计成线扫描相机，以便迅速获取线上每一点的所有波长光谱数据。由于这些数据是同时获取的，我们可以立即对这些点的光谱特性进行分析和计算。光栅型高光谱相机的这一特性使其在多个领域具有广泛的应用价值。在颜色测量方面，它可以精确捕捉物体的颜色细微差异。在水果品质和糖度检测中，通过分析水果表面的光谱数据，我们可以快速评估其成熟度和口感。此外，在塑料垃圾回收领域，光栅型高光谱相机可以准确识别不同种类的塑料，从而提高回收效率。这些应用都依赖于对每个点不同波长数据的快速、准确计算，而光栅型高光谱相机正好满足这一需求1.3DN值解释DN值：是遥感影像 像元亮度值，记录的地物 的灰度值 。无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率 、地物发射率 、大气透过率 和散射率 等有关。2.实验测试2.1实验目的利用高光谱成像技术测量电子元器件的漏胶情况，从而以确保产品的质量和可靠性。2.2实验测试仪器列表2.3实验内容高光谱采集仪的光谱范围为900-1700 nm,光谱分辨率为8nm,共1024个波段。在实验中将电子元器件样本均匀的平铺放在外置推扫台架上进行图像采集，曝光时间为20 ms,镜头与样本之间的距离为32 cm。检测在元器件大孔周围和孔内芯片上胶水分布情况实验测量过程图如下图所示：2.4实验结果软件截图非监督聚类分析（1号样品大孔芯片内无漏胶，2号样品大孔内芯片有漏胶）3.结论本实验利用近红外高光谱相机FS-17，结合软件算法，基于光谱特征，采用非监督聚类分析。结果显示，1号样品大孔芯片内无漏胶，2号样品大孔内芯片有漏胶。从高光谱图像分析得到漏胶区域和非漏胶区域存在明显波形差异，结论：可以用来检测漏胶点。因此，近红外高光谱成像技术在电子元器件漏胶的应用领域具有很大潜力。

高光谱相机作为一种先进的光谱成像技术，在工业分选领域中展现出了广泛的应用潜力。它能够获取物体的高分辨率光谱信息，通过对这些光谱数据的分析和处理，实现对不同物料的快速、准确分选。以下将介绍几个高光谱相机在工业分选中的应用案例。案例一：病虫害监测高光谱相机作为一种先进的监测技术，通过获取作物的光谱信息来实现对病虫害的快速、准确监测。它具有无损、实时、快速、高精度等优点。使用高光谱相机进行病虫害监测时，只需将相机对准作物，即可快速获取作物的光谱信息。这些光谱信息可以反映出作物的健康状况，通过对这些信息的分析，可以准确地判断出作物是否受到病虫害的影响。高光谱相机不仅可以监测病虫害的发生，还可以实时监测病虫害的发展趋势，为农业生产提供及时的预警和防治措施。同时，高光谱相机还可以实现对大面积作物的监测，提高监测效率和精度。案例二：矿场勘探在勘探过程中，使用了高光谱相机进行地质分析。通过对矿区的岩石和土壤进行高光谱成像，相机捕捉到了丰富的光谱信息。这些信息帮助地质学家准确识别出了不同类型的矿藏，包括铜矿、铁矿等。此外，高光谱相机还能够检测到矿脉的细微变化，为进一步的勘探工作提供了重要线索。在实际操作中，高光谱相机不仅提高了勘探的效率和准确性，还降低了成本和风险。相比传统勘探方法，它能够更快速地获取大量数据，并且可以在较短时间内对多个区域进行监测。这使得矿场能够更好地规划开采工作，提高资源利用率，实现可持续发展。这个案例展示了高光谱相机在矿场勘探中的实际应用和显著效果。它为矿场的科学决策和资源管理提供了有力支持，有助于提高勘探的成功率和经济效益。案例三：塑料垃圾分选随着塑料制品的广泛使用，塑料废料的分选和回收变得越来越重要。高光谱相机可以用于塑料废料的分选，将不同类型的塑料进行分类和回收。塑料的光谱特征与其材质和成分有关，例如聚乙烯（PE）、聚丙烯（PP）和聚氯乙烯（PVC）等塑料具有不同的光谱特性。通过高光谱相机的检测，可以区分不同种类的塑料废料，实现精准的分选和回收。在塑料废料分选过程中，高光谱相机可以快速获取废料的光谱图像，并通过算法分析识别塑料的类型。这有助于提高塑料回收的效率和质量，减少环境污染，并促进可持续发展。案例四：河道水质监测高光谱相机在河道水质监测中发挥着重要作用。它能够快速、准确地获取水体的光谱信息，从而分析水质参数。通过高光谱相机拍摄的图像，可以检测出水中的有机物、无机物含量，以及溶解氧、浊度等指标。这为评估河道水质状况提供了可靠依据。例如，在某河道监测项目中，高光谱相机成功识别出了水体中的污染物，并准确判断了其分布情况。这有助于及时采取治理措施，保障水体生态健康。高光谱相机具有非接触式监测的优势，能够实现大范围、实时的水质监测。它为河道管理和环境保护提供了有力的技术支持。综上所述，高光谱相机在工业分选领域中的应用案例多种多样。它为农产品、矿物、塑料、纺织品和化工材料等的分选提供了高效、准确的方法。通过利用高光谱相机的技术优势，工业企业可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量，并实现资源的合理利用和环境保护。随着技术的不断发展和创新，高光谱相机在工业分选领域的应用前景将更加广阔，为工业自动化和智能化发展带来新的机遇和挑战。

随着科技的飞速发展，半导体材料作为现代电子产业的核心组成部分，其质量和性能的要求日益严格。在这一背景下，雾度仪作为一种重要的光学测量设备，其在半导体材料行业的应用逐渐凸显出其重要性。本文将探讨雾度仪在半导体材料行业中的具体应用及其所带来的影响。一、雾度仪的基本原理雾度仪，又称浊度计，是一种用于测量透明或半透明材料内部光散射程度的仪器。其基本原理是通过向被测样品发射一束光线，并测量光线通过样品后散射光的强度，从而得到样品的雾度值。雾度值的大小反映了材料内部微观结构的不均匀性、杂质含量以及晶界散射等因素。二、在半导体材料行业中的应用1. 质量控制：在半导体材料的生产过程中，微小的杂质或结构缺陷都可能导致材料性能的大幅下降。雾度仪可以精确测量材料的雾度值，从而及时发现生产过程中的问题，确保产品质量。2. 材料研究：通过对不同材料的雾度值进行比较，研究人员可以了解材料的内部结构、晶粒大小以及杂质分布等信息，为材料改性和优化提供重要依据。3. 工艺优化：雾度仪可以实时监测生产过程中的雾度变化，帮助工程师优化生产工艺参数，提高生产效率并降低生产成本。三、雾度仪的应用优势1. 高精度测量：雾度仪采用先进的光学系统和数据处理技术，能够实现高精度的雾度测量，确保测量结果的准确性和可靠性。2. 快速响应：雾度仪的测量速度快，可以在短时间内对大量样品进行测量，满足大规模生产的质量检测需求。3. 易于操作：雾度仪操作简单，易于维护，降低了使用门槛，使得更多的企业和研究机构能够轻松应用。四、未来展望随着半导体材料行业的不断发展，对材料质量和性能的要求将越来越高。雾度仪作为一种重要的光学测量设备，其应用前景广阔。未来，随着技术的不断进步，雾度仪的测量精度和速度将进一步提高，其在半导体材料行业的应用将更加广泛和深入。结论雾度仪作为一种重要的光学测量设备，在半导体材料行业中发挥着至关重要的作用。其应用不仅提高了半导体材料的质量控制水平，也为材料研究和工艺优化提供了有力支持。随着技术的不断进步，雾度仪在半导体材料行业的应用将迎来更加美好的未来。

假发作为一种时尚配饰，在现代社会中越来越受到人们的喜爱。而假发的光泽度，作为评价假发质量的重要指标之一，对于消费者来说具有重要意义。那么，如何对假发的光泽度进行检测呢？我们需要了解什么是假发的光泽度。光泽度，简单来说，是指物体表面反射光线的能力。对于假发而言，光泽度的高低直接影响着假发的整体质感和佩戴效果。光泽度好的假发，看上去更加自然、顺滑，给人一种真实感；而光泽度差的假发，则显得暗淡无光，容易让人一眼识破。在假发的生产过程中，光泽度仪的应用可以帮助生产者及时发现并调整生产中的问题。例如，当发现某批次假发的光泽度普遍偏低时，生产者可以迅速检查原材料、生产工艺等环节，找出问题所在并进行改进。这样不仅能够提高假发的整体质量，还能够减少不良品的产生，降低生产成本。光泽度仪还能够为假发行业的标准化和规范化提供有力支持。通过制定统一的光泽度测量标准和方法，可以确保市场上销售的假发产品都达到一定的质量标准，维护消费者的权益，同时也促进了行业的健康发展。光泽度仪在假发光泽度的检测中发挥着不可或缺的作用。它不仅能够提高假发的生产效率和产品质量，还能够为消费者提供更加准确的购买参考，促进假发行业的健康发展。随着科技的进步和成本的降低，相信光泽度仪在假发行业的应用将会越来越广泛。

中国是世界上茶科植物分布最广的国家，也是世界上最大的茶籽油生产基地。茶籽油色清味香，是我国传统食用植物油，在国内高端食用油市场上仅次于橄榄油，联合国粮农组织将其列为首推的食用油料作物加以推广口。为更好地选育优良品种，提高茶籽油的市场竞争力，迫切需要一种快速、准确、高效分析油茶籽品质的方法。本研究通过油茶籽油酸、亚油酸、棕榈酸的化学定量计量法比较主成分回归法、偏最小二乘回归和径向基神经网络3种高光谱校正建模的效果，寻求检测油茶籽脂肪酸成分含量的最优建模方法，实现对油茶籽脂肪酸成分含量的快速、可靠、无损检测。1  实验仪器与方法分别从湖南、湖北、江西等地采集了30个品种的油茶种子，去壳、编号，将茶籽分为校正集20个，预测集10个用于实验。1.1  仪器本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。1.2方法1.2.1  油茶籽脂肪酸组成含量的化学测定将油茶籽粉碎后用索氏抽提法获取油样，取油样30mg于10mL试管中，用移液管移取2mL异辛烷溶解试样，再用微量移液管加入4mL氢氧化钾甲醇溶液2mol/L),盖上玻璃塞剧烈振摇30s后静置至澄清；向溶液中加入少量硫酸氢钠，剧烈振摇，中和氢氧化钾；待盐沉淀后，将上层甲酯溶液倒入样瓶中，用气相色仪获得油茶籽中油酸、亚油酸、棕榈酸的含量。1.2.2  油茶籽反射光谱采集高光谱仪视场角25°,波段范围为400～1000nm,采样间隔1.4nm,数据间隔1nm,分辨率3nm,重复性优于0.3%;测量是在一个晴朗无风天气中进行的。测量时，传感器垂直向下，距离样品0.15m,每个样品测量前、后均用白板校正，每个样本连续采集30次取平均得样本光谱。2  模型建立方法首先用校正样本集建立校正模型，通过软件得出油茶籽光谱与油茶籽油酸、亚油酸、棕榈酸含量的相关系数，找出最优的光谱范围；通过逐步回归方法去除光谱中的冗余信息，然后采用主成分回归法PCR)、偏最小二乘回归法（PLS）及径向基神经网络法（RBF）建立预测模型后对模型进行外部验证。3  结果与分析3.1  油茶籽中脂肪酸组成的测定高光谱仪在其测量临界区有较强的机器噪声，因此分析时截去两端噪声较严重波段，得高光谱如图1所示。其记录了400～920nm范围内样本的高光谱反射率。油茶籽脂肪酸的主要成分是油酸、亚油酸、棕榈酸。这些物质中甲基、亚甲基的C-H键在近红外有较强的吸收。从图中可以看出不同品种的油茶籽在同一波长处有不同的反射率，故高光谱可以作为油茶籽脂肪酸含量定量分析的依据。3.2  光谱预处理由于检测到的光谱信号除含样品待测成分信息外，还包括各种仪器噪声，如高频随机噪声、基线漂移、杂散光及一些背景噪声等。因此，在数据分析前，对数据进行一些合理的预处理，减弱甚至消除各种因素对光谱信号的影响，为稳定、可靠地校正模型建立奠定基础。常用的预处理方法包括：平滑处理消除噪声及多元散射校正MSC)消除多重光谱偏差等。表1所示为预处理前后油茶籽脂肪酸各成分模型的预测相关系数、预测集均方差、校正集均方差值。由表1可以看出，经过平滑和多元散射校正后油酸、亚油酸、棕榈酸的校正集相关系数增大，而校正集均方差、预测集均方差减小。这说明光谱的预处理是有效的。3.3  光谱的波段选择高光谱数据包含大量冗余信息，建模波段过宽会严重影响预测结果。首先，将校正集样本光谱逐个波段与油茶籽油酸、亚油酸、棕榈酸的化学测量值做相关性分析。其次，检测其显著性水平，用逐步回归滤除其中冗余波段，得到16个相关性较强、显著性水平较高的波段，如表2所示。4结论本实验采用高光谱和化学计量法对油茶籽中脂肪酸的成分进行测定，结果表明利用高光谱可以简单、快捷、无损、可靠、稳定的测量油茶籽中油酸、亚油酸、棕榈酸的含量，为大批量油茶籽脂肪酸含量的快速检测提供便捷技术。本研究比较了主成分回归、偏最小二乘回归、径向基神经网络3种建模方法对油茶籽中油酸、亚油酸、棕榈酸的预测效果，结果表明径向基神经网络建模的预测效果最好，油酸、亚油酸、棕榈酸相关系数系数分别为0.9403、0.8935和0.9122;校正均方根误差和预测均方根误差分别为0.441、0.1749、0.0664和0.3518、0.184、0.162。

在现代工业生产中，无论是金属还是塑料材料，色差的控制都是产品质量管理中不可或缺的一环。随着科技的发展，色差仪作为一种高效、精准的测量工具，已经被广泛应用于这些材料的色差检测中。色差仪，又称色度计或色彩分析仪，是一种用于测量物体表面颜色的仪器。它基于色度学原理，通过测量物体反射或透射的光线，来分析其颜色特性。色差仪通常包括光源、光电传感器和数据处理系统三大部分。光源提供稳定的光照条件，光电传感器负责捕捉物体表面的反射光或透射光，而数据处理系统则负责将这些光信号转换成具体的颜色参数。金属表面可能因为氧化、腐蚀、涂层不均等因素导致色差。使用色差仪检测金属材料的色差，可以快速准确地识别出颜色差异，帮助生产人员及时调整生产工艺，保证产品质量。同时，色差仪还可以用于金属涂层的厚度和均匀性检测，为金属表面处理提供重要依据。塑料材料因其易于加工、成本低廉等特点，被广泛应用于各个领域。然而，塑料材料的颜色稳定性相对较差，容易受到温度、光照、氧化等因素的影响而发生变化。通过对塑料样品进行定期的颜色测量，可以及时发现颜色偏差，从而调整生产工艺或更换原材料，保证产品颜色的一致性。相比传统的人工检测方法，色差仪具有更高的精度和稳定性。它可以消除人为因素导致的误差，提高检测效率，降低生产成本。此外，色差仪还可以与计算机相连，实现数据的自动记录和分析，为生产管理提供有力支持。随着工业技术的不断发展，色差仪在金属及塑料材料的色差检测中的应用将越来越广泛。它不仅提高了产品质量检测的准确性和效率，还为企业的生产管理和工艺改进提供了有力工具。未来，随着色差仪技术的不断创新和完善，其在工业生产中的应用将更加深入和广泛。

茶是世界上最有价值和最流行的饮品之一，茶叶不仅可以提高机体免疫力，而且可以对抗疾病。红茶在世界茶产品中是主流的消费产品，中国生产的祁门红茶是世界三大高香红茶之一，它具有独特的果香气味，受到很多人的青睐。随着人们对红茶需求的不断增加，红茶的品质越来越受到重视。目前，茶叶市场存在以次充好的现象，但仅凭感官评价正确分辨茶叶品质好坏是比较困难的，而无损检测具有快速、精确和评价标准稳定的特点，因此实现茶叶的快速无损鉴别是十分必要的。本文利用近红外高光谱成像系统(900~1700 nm)对祁门红茶的6个等级进行分类，比较分析了PCA、MDS、t-SNE和Sammon四种不同降维技术，建立SVM和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型并生成高光谱图像像素空间分类图。应用的900-1700nm高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS-15。短波近红外高光谱相机，采集速度全谱段可达200FPS,被广泛应用于成分识别，物质鉴别，机器视觉，农产品品质，屏幕检测等领域。1.2实验方法1.2.1数据采集近红外高光谱采集仪的光谱范围为900~1700 nm,光谱分辨率为3nm,共256个波段。在实验中将茶叶样本均匀的平铺在直径为5cm,高为2cm的圆形容器中，放在前进速度为1.68 cm/s的移动台上进行图像采集，曝光时间为20 ms,镜头与样本之间的距离为32 cm。为避免外部光线影响，高光谱图像的采集过程在暗箱中进行。原始高光谱图像噪声较大，故对其进行图像校正。本文采用黑白校正和最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction,MNF)方法对原始数据进行去噪处理。使用ENVI5.3软件，提取50×50像素中心区域作为感兴趣区域(Region of Interest,ROI),计算其平均光谱作为样本的原始光谱。各等级的茶叶样本按照3:2分为训练集和测试集，训练集包含288个样本，测试集包含192个样本。1.2.2数据处理1.2.2.1数据预处理图像采集过程中受到暗电流噪声、探测器灵敏度和光学传输特性等因素影响，导致采集的图像质量受到影响，需要对采集图片进行黑白校正。在相同的采集条件下，分别采集反射率接近100%的白帧图像和反射率接近为0%的黑帧图像。2结果与分析2.1  样本光谱特征由于卤素灯在初始阶段光照强度不均匀以及仪器噪声影响，为了保证数据的准确性和实验结果的可靠性，剔除900~980 nm和1650~1700 nm,选取光谱范围在980~1650 nm的203条光谱带作为祁门红茶的原始光谱数据。所有样本的原始光谱曲线如图1所示，光谱数据受到随机噪声和散射效应的干扰，需要对其进行预处理。本文对原始光谱分别采用SG平滑滤波(Savitzky-Golay Filtering,SG)、标准正交变换(Standard Normal Variate,SNV)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、SG-SNV和SG-MSC等算法对数据进行预处理。SG可以消除或减弱随机噪声，SNV和MSC用来校正散射现象，SG-SNV和SG-MSC对原始算法进行了优化。实验结果表明，SG-SNV预处理效果优于其他算法。该算法有效地修正了光散射引起的光谱基线漂移问题，使光谱的吸收峰位置更加突出，光谱曲线如图2所示。祁门红茶6个等级的平均光谱曲线如图3所示，不同等级的茶叶在三个峰处反射率差别较明显。由此可知，高光谱成像技术可建立分类模型对6个等级的祁门茶叶进行识别。2.2  高维数据可视化利用MDS、Sammon、t-SNE和PCA等算法对高光谱图像进行高维数据的低维可视化。实验结果如图4所示，不同颜色的聚类代表不同的茶叶等级，只有t-SNE可以将6个等级的茶叶明确区分。如图4(a)、图4(b)、图4(d)所示，MDS和PCA不能将G1和G4完全区分开，Sammon不能将G5、G6以及G1、G3完全区分开，主要原因是该样本具有相似的光谱特征。与PCA和MDS相比，Sammon对6个等级祁门红茶的可视化效果较差。由于Sammon映射没有显式地表示转换函数.该算法只是提供了一种度量方法来衡量转换结果，故分离簇的能力不强。PCA和MDS无法保持高维空间的数据结构，因其只利用了远处数据点的信息，所以分离簇能力较弱。如图4(c)所示，与其他算法相比，t-SNE能够捕获数据的非线性和邻域信息，故可呈现较好的可视化效果。由实验结果可知，t-SNE识别最大分离簇数的能力优于PCA、MDS和Sammon。光谱数据进行判别的实验结果。其中，SVM模型惩罚系数c为1.2,核函数系数g为2.8,ELM模型的隐层节点数为5。由实验结果知，SVM和SG-SNV-SVM模型，训练集和测试集的准确率分别为100%。ELM模型的识别效果较差，ELM模型的训练集和测试集准确率分别为90.27%和85.93%,SG-SNV-ELM模型的训练集和测试集识别率分别为98.61%和96.35%。预处理之后的SVM模型分类精度没有发生变化，而经过预处理的ELM模型分类精度显著提高。由此可知，SG-SNV预处理对ELM得到有效应用。图5是不同模型的混淆矩阵结果。图5(a)混淆矩阵结果存在较多识别错误，G2中10个样本和3个样本被分别识别为G1和G4,G3中3个样本被识别为G4,G4中3个样本被识别为G3,G5中1个样本和3个样本被分别识别为G4和G6,G6中4个样本被识别为G5。图5(b)混淆矩阵结果出现少量识别错误，G3中1个样本被识别为G1,G4中4个样本被识别为G2,G6中1个样本被识别为G5。图5(c)和图5(d)的混淆矩阵结果完全正确。为了可视化6个等级祁门红茶的差异，对不同等级茶叶的像素光谱信息建立SVM和ELM识别模型，实验结果如图6示。如图6(a)所示，提取灰度图像，如图6(b)、图6(c),祁门红茶等级分类图由上到下依次为一级、二级、三级、四级、五级和六级。由图6(b)所示，SVM模型将6个等级的祁门红茶识别为各自相应的等级，但也存在一些像素点分类错误，特别是圆形容器边缘的误分类尤为明显。由图6(c)所示，ELM模型的分类图中不仅边缘像素存在误分类，而且各等级之间存在严重误分类。除去边缘分类错误，造成不同等级茶叶误分类的主要原因是光谱的相似性。误分类的另一个原因可能是茶叶的纯度，例如，将低等级的茶叶掺入高等级茶叶中进行混合售卖盈利。SVM模型的识别结果优于ELM模型。因此，SVM有较好的识别效果和性能。3结论本文利用近红外高光谱成像技术，结合SNV-SG、PCA、MDS、Sammon及t-SNE算法，基于光谱特征，分别建立祁门红茶等级快速无损识别的SVM模型和ELM模型。结果显示，t-SNE能更好地分离不同等级的祁门红茶，其高维空间邻近数据点的信息可以保持低维空间中的数据结构。基于光谱特征的SVM模型和ELM模型的测试集识别率分别为100%和96.35%。因此，近红外高光谱成像技术结合机器学习在茶叶产品分类的应用领域具有很大潜力。

茶是世界上最有价值和最流行的饮品之一，茶叶不仅可以提高机体免疫力，而且可以对抗疾病。红茶在世界茶产品中是主流的消费产品，中国生产的祁门红茶是世界三大高香红茶之一，它具有独特的果香气味，受到很多人的青睐。随着人们对红茶需求的不断增加，红茶的品质越来越受到重视。目前，茶叶市场存在以次充好的现象，但仅凭感官评价正确分辨茶叶品质好坏是比较困难的，而无损检测具有快速、精确和评价标准稳定的特点，因此实现茶叶的快速无损鉴别是十分必要的。本文利用近红外高光谱成像系统(900~1700 nm)对祁门红茶的6个等级进行分类，比较分析了PCA、MDS、t-SNE和Sammon四种不同降维技术，建立SVM和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型并生成高光谱图像像素空间分类图。应用的900-1700nm高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS-15。短波近红外高光谱相机，采集速度全谱段可达200FPS,被广泛应用于成分识别，物质鉴别，机器视觉，农产品品质，屏幕检测等领域。1.2实验方法1.2.1数据采集近红外高光谱采集仪的光谱范围为900~1700 nm,光谱分辨率为3nm,共256个波段。在实验中将茶叶样本均匀的平铺在直径为5cm,高为2cm的圆形容器中，放在前进速度为1.68 cm/s的移动台上进行图像采集，曝光时间为20 ms,镜头与样本之间的距离为32 cm。为避免外部光线影响，高光谱图像的采集过程在暗箱中进行。原始高光谱图像噪声较大，故对其进行图像校正。本文采用黑白校正和最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction,MNF)方法对原始数据进行去噪处理。使用ENVI5.3软件，提取50×50像素中心区域作为感兴趣区域(Region of Interest,ROI),计算其平均光谱作为样本的原始光谱。各等级的茶叶样本按照3:2分为训练集和测试集，训练集包含288个样本，测试集包含192个样本。1.2.2数据处理1.2.2.1数据预处理图像采集过程中受到暗电流噪声、探测器灵敏度和光学传输特性等因素影响，导致采集的图像质量受到影响，需要对采集图片进行黑白校正。在相同的采集条件下，分别采集反射率接近100%的白帧图像和反射率接近为0%的黑帧图像。2结果与分析2.1  样本光谱特征由于卤素灯在初始阶段光照强度不均匀以及仪器噪声影响，为了保证数据的准确性和实验结果的可靠性，剔除900~980 nm和1650~1700 nm,选取光谱范围在980~1650 nm的203条光谱带作为祁门红茶的原始光谱数据。所有样本的原始光谱曲线如图1所示，光谱数据受到随机噪声和散射效应的干扰，需要对其进行预处理。本文对原始光谱分别采用SG平滑滤波(Savitzky-Golay Filtering,SG)、标准正交变换(Standard Normal Variate,SNV)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、SG-SNV和SG-MSC等算法对数据进行预处理。SG可以消除或减弱随机噪声，SNV和MSC用来校正散射现象，SG-SNV和SG-MSC对原始算法进行了优化。实验结果表明，SG-SNV预处理效果优于其他算法。该算法有效地修正了光散射引起的光谱基线漂移问题，使光谱的吸收峰位置更加突出，光谱曲线如图2所示。祁门红茶6个等级的平均光谱曲线如图3所示，不同等级的茶叶在三个峰处反射率差别较明显。由此可知，高光谱成像技术可建立分类模型对6个等级的祁门茶叶进行识别。2.2  高维数据可视化利用MDS、Sammon、t-SNE和PCA等算法对高光谱图像进行高维数据的低维可视化。实验结果如图4所示，不同颜色的聚类代表不同的茶叶等级，只有t-SNE可以将6个等级的茶叶明确区分。如图4(a)、图4(b)、图4(d)所示，MDS和PCA不能将G1和G4完全区分开，Sammon不能将G5、G6以及G1、G3完全区分开，主要原因是该样本具有相似的光谱特征。与PCA和MDS相比，Sammon对6个等级祁门红茶的可视化效果较差。由于Sammon映射没有显式地表示转换函数.该算法只是提供了一种度量方法来衡量转换结果，故分离簇的能力不强。PCA和MDS无法保持高维空间的数据结构，因其只利用了远处数据点的信息，所以分离簇能力较弱。如图4(c)所示，与其他算法相比，t-SNE能够捕获数据的非线性和邻域信息，故可呈现较好的可视化效果。由实验结果可知，t-SNE识别最大分离簇数的能力优于PCA、MDS和Sammon。光谱数据进行判别的实验结果。其中，SVM模型惩罚系数c为1.2,核函数系数g为2.8,ELM模型的隐层节点数为5。由实验结果知，SVM和SG-SNV-SVM模型，训练集和测试集的准确率分别为100%。ELM模型的识别效果较差，ELM模型的训练集和测试集准确率分别为90.27%和85.93%,SG-SNV-ELM模型的训练集和测试集识别率分别为98.61%和96.35%。预处理之后的SVM模型分类精度没有发生变化，而经过预处理的ELM模型分类精度显著提高。由此可知，SG-SNV预处理对ELM得到有效应用。图5是不同模型的混淆矩阵结果。图5(a)混淆矩阵结果存在较多识别错误，G2中10个样本和3个样本被分别识别为G1和G4,G3中3个样本被识别为G4,G4中3个样本被识别为G3,G5中1个样本和3个样本被分别识别为G4和G6,G6中4个样本被识别为G5。图5(b)混淆矩阵结果出现少量识别错误，G3中1个样本被识别为G1,G4中4个样本被识别为G2,G6中1个样本被识别为G5。图5(c)和图5(d)的混淆矩阵结果完全正确。为了可视化6个等级祁门红茶的差异，对不同等级茶叶的像素光谱信息建立SVM和ELM识别模型，实验结果如图6示。如图6(a)所示，提取灰度图像，如图6(b)、图6(c),祁门红茶等级分类图由上到下依次为一级、二级、三级、四级、五级和六级。由图6(b)所示，SVM模型将6个等级的祁门红茶识别为各自相应的等级，但也存在一些像素点分类错误，特别是圆形容器边缘的误分类尤为明显。由图6(c)所示，ELM模型的分类图中不仅边缘像素存在误分类，而且各等级之间存在严重误分类。除去边缘分类错误，造成不同等级茶叶误分类的主要原因是光谱的相似性。误分类的另一个原因可能是茶叶的纯度，例如，将低等级的茶叶掺入高等级茶叶中进行混合售卖盈利。SVM模型的识别结果优于ELM模型。因此，SVM有较好的识别效果和性能。3结论本文利用近红外高光谱成像技术，结合SNV-SG、PCA、MDS、Sammon及t-SNE算法，基于光谱特征，分别建立祁门红茶等级快速无损识别的SVM模型和ELM模型。结果显示，t-SNE能更好地分离不同等级的祁门红茶，其高维空间邻近数据点的信息可以保持低维空间中的数据结构。基于光谱特征的SVM模型和ELM模型的测试集识别率分别为100%和96.35%。因此，近红外高光谱成像技术结合机器学习在茶叶产品分类的应用领域具有很大潜力。