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Nell'industria tessile, il fieno d'oca e quello di anatra sono diventati materie prime di alta qualità per la produzione di prodotti di isolamento termico di alta gamma grazie alle loro eccellenti proprietà di isolamento termico.vi è una differenza significativa nei prezzi di mercato tra il doppio di oca e quello di anatraAlcuni commercianti senza scrupoli, nella ricerca di profitti elevati, spesso mescolano il pezzo di anatra con il pezzo di oca per far passare prodotti inferiori come di alta qualità.Ciò non solo danneggia gli interessi dei consumatori, ma disturba anche l'ordine del mercato.È pertanto particolarmente importante effettuare in modo accurato ed efficiente la rilevazione quantitativa di ossa e anatre mescolate.lo sviluppo della tecnologia delle telecamere iperspettrali ha fornito una soluzione innovativa a questo problema di rilevamento.
I. Preparazione dei campioni: raccogliere una grande quantità di campioni di fieno di oca e di fieno di anatra puro, assicurandosi che le loro fonti siano affidabili e rappresentative.Utilizzare una bilancia elettronica di alta precisione per pesare con precisione l'oca e l'anatra in diverse proporzioni, e preparare una serie di campioni con rapporti di miscela conosciuti di fieno di oca e di anatra, come ad esempio campioni di miscelazione con diversi rapporti di miscelazione di fieno di anatra di 5%, 10%, 15%,... 95%,ciascuno con più campioni replicati per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dell'esperimento- distribuire uniformemente i campioni preparati su una piattaforma di campionamento appositamente progettata, assicurando una distribuzione uniforme senza sovrapposizioni o lacune,per garantire che la telecamera iperspettrale possa ottenere informazioni spettrali complete ed accurate.
II. Acquisizione di immagini iperspettrali: in questo articolo è stata applicata una telecamera iperspettrale con un intervallo spettrale di 400-1000 nm.può essere utilizzato per ricerche correlateL'intervallo spettrale va da 400 a 1000 nm, con una risoluzione di lunghezza d'onda migliore di 2,5 nm e fino a 1200 canali spettrali.e dopo la selezione della banda, la velocità massima è di 3300 Hz (con supporto per la selezione della banda multi-regione).e le immagini sono state ottenute da diverse angolazioni per ridurre gli errori di rilevamento causati dalle differenze locali delle caratteristiche dei campioniDopo ogni scatto, i dati dell'immagine iperspettrale raccolti venivano prontamente trasmessi al computer per la memorizzazione per evitare la perdita di dati.
III. Preelaborazione dei dati: utilizzare software di elaborazione dei dati professionali per eseguire la preelaborazione sui dati di immagine iperspettrale raccolti.eseguire una correzione radiometrica per eliminare gli errori radiometrici causati dalle differenze di prestazione della fotocamera stessa e dai fattori ambientali, garantendo la comparabilità dei dati spettrali delle diverse immagini.eseguire una correzione geometrica per correggere la deformazione dell'immagine causata da fattori quali l'angolo di scatto della fotocamera e la posizione del campioneInfine, applicare all'immagine un trattamento di riduzione del rumore,utilizzando algoritmi di filtraggio per rimuovere le interferenze acustiche nell'immagine, migliorando la qualità e la chiarezza dell'immagine, in modo da estrarre le caratteristiche spettrali con maggiore precisione nelle fasi successive.
IV. Estrazione delle caratteristiche spettrali: per le immagini iperspettrali pre-elaborate,algoritmi specifici e strumenti software sono utilizzati per estrarre le caratteristiche spettrali per le regioni del fondo dell'oca e del fondo dell'anatra rispettivamenteAttraverso l'analisi e il confronto di una grande quantità di dati di immagine,la gamma di lunghezza d'onda specifica che può distinguere in modo significativo il piombo di oca dal piombo di anatra è determinata nella regione spettrale dalla luce visibile al vicino infrarossoA queste lunghezze d'onda chiave, i valori di riflettività del fieno d'oca e del fieno d'anatra vengono accuratamente misurati e registrati per formare i rispettivi set di dati di caratteristiche spettrali uniche.dopo molteplici esperimenti e analisi, si è riscontrato che vi sono evidenti differenze nelle curve di riflettività del fieno d'oca e del fieno d'anatra nell'intervallo di lunghezza d'onda di 700-800 nm,e queste differenze possono servire da base importante per identificare i due tipi.
V. Stabilizione e convalida dei modelli: basati sui dati delle caratteristiche spettrali del fieno di oca e del fieno di anatra estratti, utilizzando metodi di apprendimento automatico o statistici,stabilire un modello spettrale per l'analisi quantitativa di oche e anatre mescolateI metodi di modellazione più comuni includono macchine vettoriali di supporto, quadrati minimi parziali, ecc. Durante il processo di modellazione,una parte dei dati di campione con rapporti misti noti viene utilizzata come set di addestramento per addestrare il modello, permettendogli di apprendere la relazione intrinseca tra le caratteristiche spettrali del fieno di oca e del fieno di anatra e il rapporto misto.Un'altra parte di campioni non coinvolta nella formazione viene utilizzata come set di convalida per convalidare il modello stabilito.- i dati di immagine ad alto spettro dei campioni del set di convalida sono inseriti nel modello,e il rapporto misto previsto di fieno di oca e fieno di anatra è calcolato attraverso il modello e confrontato con il rapporto misto effettivamente noto per l'analisi del contrastoCalcolando l'errore tra il valore previsto e il valore reale, come l'errore quadrato della radice media, l'errore assoluto medio, ecc., vengono valutate l'accuratezza e l'affidabilità del modello.Sulla base dei risultati della convalida, il modello viene regolato e ottimizzato, come ad esempio regolare i parametri del modello, aggiungere o ridurre le variabili caratteristiche, ecc., per migliorare le prestazioni del modello.
VI. Analisi e valutazione dei risultati: riassumere e analizzare statisticamente i risultati di rilevazione di tutti i campioni miscelati. Calcolare i valori medi, le deviazioni standard,e altri indicatori statistici dei risultati di rilevazione sotto diversi rapporti di miscelazione, e valutare la stabilità e la ripetibilità del metodo di rilevamento.Confrontare e analizzare i risultati di rilevamento della telecamera iperspettrale con quelli dei metodi di rilevamento tradizionali (come i metodi di analisi chimica), verificando ulteriormente l'accuratezza del metodo di rilevamento con telecamere iperspettrali.ottenere gli indicatori di prestazione chiave quali il range di errore e la precisione di rilevamento della telecamera iperspettrale nel rilevamento quantitativo di oche e anatre mescolateI risultati sperimentali dimostrano che questo metodo consente di rilevare rapidamente e con precisione la proporzione esatta di fieno di oca e di anatra nel fieno miscelato in breve tempo.e l'errore di rilevamento può essere efficacemente controllato in un intervallo molto piccolo, dimostrando pienamente la sua elevata affidabilità e praticabilità.
L'applicazione della tecnologia delle telecamere iperspettrali ha notevolmente migliorato l'accuratezza e l'efficienza del rilevamento quantitativo di oche e anatre mescolate.può garantire la qualità del prodotto e mantenere la reputazione del marchio- per le autorità di regolamentazione, fornisce un forte sostegno tecnico per contrastare i prodotti contraffatti e non di qualità presenti sul mercato,contribuire a depurare l'ambiente di mercato e salvaguardare i legittimi diritti e interessi dei consumatoriCon il continuo sviluppo e miglioramento della tecnologia,si ritiene che l'applicazione delle telecamere iperspettrali nella rilevazione quantitativa di galline e anatre mescolate e in altri campi correlati sarà più ampia e approfondita, iniezionando nuova vitalità nel sano sviluppo dell'industria.
