أخبار الشركة حول طريقة الكشف عن البطاطس الخضراء بالاعتماد على التصوير الفائق الطيفي
طريقة الكشف عن البطاطس الخضراء بالاعتماد على التصوير الفائق الطيفي
2023-08-25
في هذه الدراسة، يمكن استخدام كاميرا فائقة الطيف 400-1000 نانومتر، ومنتجات شركة Hangzhou Color Spectrum Technology Co., LTD
FS13 يجري البحوث ذات الصلة.النطاق الطيفي هو 400-1000 نانومتر، ودقة الطول الموجي أفضل من 2.5 نانومتر، حتى 1200
قناتين طيفيتين.سرعة التقاط تصل إلى 128 إطارًا في الثانية في الطيف الكامل، وتصل إلى 3300 هرتز بعد اختيار النطاق (دعم متعدد المناطق
اختيار نطاق المجال).
مع الترويج لاستراتيجية الحبوب الأساسية للبطاطس في الصين، تم تطوير سلسلة الصناعة المتعلقة بالبطاطس بسرعة، وأصبحت جودة البطاطس قضية ساخنة.ومع ذلك، فإن العيوب مثل القشرة الخضراء والأضرار الميكانيكية تؤثر بشكل خطير على الكمية الإجمالية للبطاطس، وخاصة الشكل المعقد للبطاطس ذات القشرة الخضراء، وليس من السهل تحديد العيوب وتزيد من صعوبة اكتشافها.وفي الوقت نفسه، إذا تجاوز محتوى السولانين في البطاطس الخضراء المعيار الصالح للأكل، فسيؤدي ذلك إلى التسمم الغذائي ويسبب مشاكل تتعلق بسلامة الأغذية.لذلك، من الأهمية بمكان دراسة طريقة اكتشاف سريعة وغير مدمرة للمعالجة العميقة للبطاطس وتوسيع سلسلة صناعة البطاطس.
تتميز تقنية التصوير الفائق الطيفي بمزايا نطاق النطاق الواسع، ويمكنها الحصول على الصورة والمعلومات الطيفية في نطاق النطاق المقابل للعينة التي تم اختبارها في نفس الوقت، لذلك تم استخدامها على نطاق واسع في الاختبارات السريعة غير المدمرة للمنتجات الزراعية.من أجل حل مشكلة أنه ليس من السهل التعرف على البطاطس ذات القشرة الخضراء الفاتحة في الوضع التعسفي، تم استخدام تقنيات التصوير فوق الطيفي شبه الإرسال والانعكاس للمقارنة والتحليل، وتم تحديد دقة التعرف على النموذج في ظل طرق تصوير فوق طيفي مختلفة .تم جمع الصور فوق الطيفية شبه المرسلة والصور فوق الطيفية المنعكسة لعينات البطاطس في أي موضع، وتم إنشاء نماذج الكشف بناءً على معلومات الصورة والمعلومات الطيفية على التوالي، وتمت مقارنة معدلات التعرف على النماذج المختلفة.مزيد من إنشاء نماذج دمج الصور والطيف أو نماذج دمج التصوير المختلفة لتحسين أداء النموذج، وأخيراً تحديد النموذج الأمثل.
(1) تتم مقارنة دقة نماذج التعرف على معلومات الصورة مع طرق التصوير الطيفية المختلفة.يبلغ معدل التعرف على رسم الخرائط متساوي القياس جنبًا إلى جنب مع نموذج شبكة الاعتقاد العميق استنادًا إلى معلومات الصورة شبه المنقولة 78.67٪ فقط.يبلغ معدل التعرف على الحد الأقصى لتوسع التباين جنبًا إلى جنب مع نموذج شبكة الاعتقاد العميق استنادًا إلى معلومات الصورة المنعكسة 77.33٪ فقط.أظهرت النتائج أن دقة الكشف عن البطاطس الخضراء الفاتحة بواسطة معلومات الصورة الواحدة لم تكن عالية.
(2) تتم مقارنة دقة نماذج التعرف على المعلومات الطيفية مع طرق التصوير فوق الطيفية المختلفة.معدل التعرف على ترتيب مساحة الظل المحلية جنبًا إلى جنب مع نموذج شبكة الاعتقاد العميق استنادًا إلى معلومات طيف شبه الإرسال هو الأعلى بنسبة 93.33٪.يصل معدل التعرف على الترتيب المكاني للظل المحلي جنبًا إلى جنب مع نموذج شبكة المعتقد العميق استنادًا إلى المعلومات الطيفية الانعكاسية إلى 90.67٪.تظهر النتائج أنه من الممكن استخدام معلومات طيفية واحدة للكشف عن البطاطس ذات اللون الأخضر الفاتح، ولكن معدل التعرف يحتاج إلى مزيد من التحسين.
(3) تمت مقارنة تأثير ثلاث طرق لدمج المعلومات متعددة المصادر على دقة التعرف.إن دقة نماذج الدمج الثلاثة وهي الصورة شبه المرسلة وطيف الانعكاس، والصورة المنعكسة وطيف الانعكاس، والطيف شبه المرسل وطيف الانعكاس أعلى من الصورة الواحدة أو النموذج الطيفي، كما أن نموذج دمج شبكة الاعتقاد العميق لـ الطيف شبه المرسل وطيف الانعكاس هو الأفضل، ومعدل التعرف على مجموعة التصحيح ومجموعة الاختبار هو 100%.أظهرت النتائج أن نموذج الاندماج لطيف نصف الإرسال وطيف الانعكاس يمكن أن يحقق الاختبار غير المدمر للبطاطس ذات القشرة الخضراء الفاتحة.
