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高光譜分選儀選購必讀:數據采集、算法處理與特征分析詳解

日期:2025-11-28 05:30
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摘要:不同物質之所以呈現出不同的光譜曲線,是因為它們對電磁波的吸收、反射與透射特性取決于其分子結構和物理化學性質。

為什么不同物質有不同的光譜曲線?

不同物質之所以呈現出不同的光譜曲線,是因為它們對電磁波的吸收、反射與透射特性取決于其分子結構和物理化學性質。分子中的化學鍵會在特定波長產生振動或轉動吸收,從而形成特征吸收峰;晶體結構和電子能級也會影響光的散射與吸收,使材料在某些波段表現出獨特的反射特性。同時,宏觀狀態如粗糙度、含水量和密度等也會進一步改變光譜表現。因此,不同物質在光譜維度上具有獨特的“光譜指紋”,高光譜成像正是通過捕捉這些差異,實現物體識別和定量分析。

高光譜常見的數據

1. DN 值(Digital Number)

DN 就是相機探測器把光信號轉成的數字值,本質上是“像素灰度”。它不是物理量,會受到曝光時間、增益、暗電流等影響。同樣一張白板,在長曝光下 DN 會更高。DN 是“相機看到的數字”,但還不是“真實光強”。

2. 輻射度(Radiance / Irradiance)

輻射亮度 Lλ單位波長、單位面積、單位立體角的輻射功率,常用單位W·m?2^·sr?1^·nm?1。成像光譜儀面向目標時,更直接獲取的是目標的輻射亮度。通過積分球/標準光源標定可得到每個波段的響應系數 ak,bk,把 DN 映射到 L:

其中 Sk為系統輻射響應度(把“每曝光時間的凈 DN”換算成物理量的比例系數),t為曝光時間。

3. 反射率

在高光譜成像中,探測器*初采集到的數據是輻射亮度,即目標物體在不同波段上向外輻射或反射的能量強度。然而,這一原始信號不僅包含物體自身的信息,還受到光源強度、環境條件以及儀器響應等多種因素的影響。因此,為了獲得能夠反映物體本征特性的光譜信息,需要將輻射亮度數據經過校正,轉化為反射率。

反射率是指物體在特定波長下對入射光的反射能力,它是一個與外界光照條件相對無關的物理量,能夠直接反映物質的光譜特性。為了完成從輻射亮度到反射率的校正,通常需要進行白板和暗場校準。白板校準利用高反射率、光譜特性已知的標準白板作為參考,通過測量其反射光強來消除光源和儀器系統對信號的影響;暗場校準則是在完全無光或遮擋情況下測得探測器本身的噪聲水平,用于去除背景噪聲干擾。經過白板和暗場校準后,*終得到的反射率數據可以有效排除外部因素的影響,更準確地體現不同物質的真實光譜特征。黑白校正的公式為:          

式中:R是校正后的反射率數據;I是原始光譜數據;W是標準白板圖像數據;B是關閉鏡頭的暗電流圖像數據。

以不同煙葉高光譜數據為例(圖1),能夠看出,原始未校準下的圖像背景和樣品區域整體亮度受光源分布和儀器響應的影響。從DN值上無法判斷樣品曲線的物質特征,校正后該波段下的圖像整體灰度分布更加均勻,目標區域與背景對比更加清晰,消除了光源和探測器響應帶來的系統性干擾。且經過校正后的反射率曲線,縱軸歸一化到 0–1 區間,代表物體在不同波長下的真實反射比例。此外,從圖1也能夠看出各 ROI 曲線由于物質不同,所反映出的光譜特征也不同。

圖 反射率校正前和校正后的光譜曲線

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2. 全流程自動控制:支持光譜相機類型、電控平移臺掃描速度、文件保存路徑的自動切換,減少人工干預,提升檢測效率;

3. 相機無縫切換:數據采集過程中自動完成雙相機切換,避免波段斷層,保障光譜數據連續性;

4. 數據質量優化:具備近紅外相機噪聲壞點修復功能,降低數據干擾,提升光譜數據準確性;

5. 光譜校準自動化:自動完成光譜反射率校準,無需手動操作,進一步保障檢測數據的可靠性。

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煙梗含量檢測大多采用在生產線采樣,然后進行粉碎,分離出煙梗,再通過稱重的方法得出煙葉含梗量,不僅周期長,操作復雜, 還會影響生產的正常進行,對于超標的煙葉無法及時從生產線上剔除。本研究的目的是通過利用成像高光譜技術無損監測技術對不同品種煙*、梗絲進行分析研究,以期通過雙利合譜-成像高光譜技術可快速識別不同品種的煙*、煙梗絲。

水果損傷檢測

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肉類摻假檢測

牛肉、羊肉、雞肉等摻和在一起時,很難通過視覺、味覺等發現其差異,利用雙利合譜的高光譜成像技術可以快速判斷肉質屬性、分布、含量多少等信息。(b) 說明:羊肉摻假鴨肉摻假可視化圖像和不同摻假比例樣品特征光譜

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