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光譜視覺(jué)技術(shù)革新藍(lán)莓分選,精準(zhǔn)檢測(cè)新鮮度

來(lái)源:浙江以象科技有限公司   2025年02月07日 10:17  



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ZHEJIANGYIXIANG

2025

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無(wú)損檢測(cè)新鮮度,果蔬智能分選在藍(lán)莓領(lǐng)域的精準(zhǔn)實(shí)踐


藍(lán)莓憑借其高營(yíng)養(yǎng)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)價(jià)值,在水果市場(chǎng)中占據(jù)重要地位。從種植、運(yùn)輸,到儲(chǔ)存和銷售,新鮮度始終是衡量藍(lán)莓品質(zhì)與價(jià)格的關(guān)鍵指標(biāo)。如何實(shí)現(xiàn)無(wú)損、精準(zhǔn)、快速的藍(lán)莓新鮮度檢測(cè),成為提升藍(lán)莓產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心。企業(yè)若能實(shí)時(shí)把握藍(lán)莓品質(zhì)變化,就能優(yōu)化采摘時(shí)機(jī)、倉(cāng)儲(chǔ)條件以及運(yùn)輸流程,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益圖片

在過(guò)去,藍(lán)莓新鮮度的檢測(cè)主要依靠感官判斷,像觀察藍(lán)莓的色澤、果霜、果蒂形態(tài),以及嗅聞氣味、感受軟硬程度等。然而,這些傳統(tǒng)方法受個(gè)人主觀因素影響大,檢測(cè)結(jié)果并不準(zhǔn)確。

隨著科技的進(jìn)步,智能化果蔬分選技術(shù)逐漸在產(chǎn)業(yè)中得到應(yīng)用。當(dāng)前,在藍(lán)莓分選過(guò)程中,常見(jiàn)的是利用可見(jiàn)光圖像或單波段近紅外圖像開(kāi)展視覺(jué)檢測(cè)?;诳梢?jiàn)光相機(jī)的機(jī)器視覺(jué)方案,雖能對(duì)藍(lán)莓的外觀,如大小、形狀、表面瑕疵等進(jìn)行檢測(cè),卻難以深入了解其內(nèi)部品質(zhì),像內(nèi)部是否腐爛、營(yíng)養(yǎng)成分含量等。而近紅外成像技術(shù),雖然能夠檢測(cè)出藍(lán)莓的水分、糖分、酸度等信息,可單一波段的近紅外檢測(cè)容易受到環(huán)境光強(qiáng)度、藍(lán)莓表面的光潔度、濕度等因素干擾,導(dǎo)致檢測(cè)精度下降。

所以,如何提升藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)的能力,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的檢測(cè),依然是當(dāng)下藍(lán)莓產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中迫切需要解決的問(wèn)題。

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多光譜相機(jī)的工作波段處于可見(jiàn)近紅外區(qū)域,能夠同步采集從藍(lán)光波段直至近紅外波段的多譜段信息。通過(guò)對(duì)這些豐富的圖譜特征進(jìn)行深度挖掘與分析,它可以實(shí)現(xiàn)高精度的光譜視覺(jué)定量分析,從而為更精準(zhǔn)地檢測(cè)藍(lán)莓新鮮度提供有力支持。


根據(jù)公開(kāi)資料,隨著藍(lán)莓存儲(chǔ)時(shí)長(zhǎng)增加,其光譜反射率曲線會(huì)出現(xiàn)明顯變化。尤其是在 400 - 1000nm 的可見(jiàn)光 - 近紅外波段范圍內(nèi),波譜差異尤為顯著,這表明該波段在藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)方面具備巨大潛力。

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1. 連續(xù)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)

為深入探究不同新鮮度藍(lán)莓的光譜特性,同時(shí)驗(yàn)證光譜視覺(jué)技術(shù)在察覺(jué)藍(lán)莓新鮮度細(xì)微變化方面的潛力,特開(kāi)展如下實(shí)驗(yàn):按照果實(shí)硬度、果粉密度等指標(biāo),挑選出一批新鮮藍(lán)莓作為實(shí)驗(yàn)樣本。將這批樣本平均分成兩組,其中一組置于室溫(約 20℃)環(huán)境下保存,作為對(duì)照組 1;另一組則保存在冷藏(0 - 4℃)環(huán)境中,作為對(duì)照組 2。隨后,利用可見(jiàn)近紅外光譜分析儀,連續(xù) 10 天對(duì)兩組實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行多光譜圖像數(shù)據(jù)采集。

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2. 光譜差異性分析

在對(duì)照組 1 的實(shí)驗(yàn)進(jìn)程里,10 天內(nèi)樣本發(fā)生了顯著改變。起初飽滿的藍(lán)莓逐漸干癟,尤其是第 5 天之后,這種變化對(duì)比更為鮮明。對(duì)第 1 - 3 天的光譜曲線展開(kāi)對(duì)比后發(fā)現(xiàn):“1 - 7 可見(jiàn)光波段” 的特征值近乎重合,從直觀上看,樣本的外觀與色澤幾乎沒(méi)有變化;然而,“8 - 12 近紅外波段” 的特征值卻出現(xiàn)了明顯下降。此外,根據(jù)光譜數(shù)據(jù)能夠得出,藍(lán)莓在前 3 天新鮮度變化較為劇烈,3 天之后,新鮮度變化趨于平緩。

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在對(duì)照組 2 的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,通過(guò)分析光譜曲線可知,“1-7 可見(jiàn)光波段” 的特征值基本重合。這一結(jié)果反映在圖像上,便是藍(lán)莓在 10 天內(nèi)的形態(tài)與顏色均未出現(xiàn)明顯變化。與之不同的是,“8-12 近紅外波段” 的特征值呈現(xiàn)出緩慢下降的態(tài)勢(shì),其中第 1 天到第 2 天的下降幅度相對(duì)較大,變化較為明顯,而在這之后,下降趨勢(shì)逐漸趨于平緩 。

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從上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出以下結(jié)論:
【1】在實(shí)驗(yàn)的短期觀察中,兩組藍(lán)莓的外觀沒(méi)有明顯差異,但光譜曲線已經(jīng)清晰地顯示出其內(nèi)部成分的改變。相較于傳統(tǒng)的人工感官判斷,以及僅能檢測(cè)外觀的可見(jiàn)光成像技術(shù),多光譜視覺(jué)技術(shù)在檢測(cè)藍(lán)莓新鮮度方面優(yōu)勢(shì)顯著,它能夠捕捉到肉眼難以察覺(jué)的內(nèi)部品質(zhì)變化。

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【2】藍(lán)莓光譜的變化主要是由花青素降解,以及總水分和結(jié)合水含量改變所引起。從長(zhǎng)期的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)看,這種變化并非呈線性發(fā)展,而是具有非線性特征。在某些時(shí)間段內(nèi),變化速度會(huì)逐漸減緩,最終趨于穩(wěn)定,不再發(fā)生明顯改變?!?】即便采用冷藏的方式延緩藍(lán)莓品質(zhì)下降,光譜技術(shù)依然能夠敏銳地捕捉到藍(lán)莓新鮮度的細(xì)微波動(dòng),精準(zhǔn)地反映出其品質(zhì)變化情況,充分證明了該技術(shù)在藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)上的高靈敏度和準(zhǔn)確性。

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藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)建模與驗(yàn)證

1. 特征波段選取與算法構(gòu)建

基于前期實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論,近紅外波段在反映藍(lán)莓新鮮度變化方面表現(xiàn)出色。不過(guò),在實(shí)際的藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)過(guò)程中,存在著諸多干擾因素。藍(lán)莓自身表面并不平整,在產(chǎn)線檢測(cè)時(shí),局部打光很難做到均勻一致,而且藍(lán)莓在傳送帶上處于快速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這些因素綜合作用,使得單波段反射信息產(chǎn)生偏差。從實(shí)際檢測(cè)圖像中可以看到(如下圖所示),藍(lán)莓的邊緣區(qū)域常常會(huì)被錯(cuò)誤地判定為不新鮮,這就導(dǎo)致了檢測(cè)結(jié)果出現(xiàn)誤判。

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為攻克這一難題,研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地運(yùn)用可見(jiàn)光 - 近紅外范圍內(nèi)的多個(gè)波段,構(gòu)建了歸一化比值型指數(shù)。這種方法用相對(duì)變化趨勢(shì)替代了原本容易受干擾的絕對(duì)變化值,成功解決了因藍(lán)莓三維形態(tài)導(dǎo)致的陰影問(wèn)題,以及因快速運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的信號(hào)偏差問(wèn)題。如此一來(lái),有效避免了對(duì)藍(lán)莓邊緣區(qū)域的誤判,極大地提升了檢測(cè)精度。在此基礎(chǔ)上,再結(jié)合先進(jìn)的視覺(jué)算法,就能夠精準(zhǔn)定位每一顆藍(lán)莓,并準(zhǔn)確檢測(cè)其新鮮度。

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2. 模擬產(chǎn)線動(dòng)態(tài)驗(yàn)證

為精準(zhǔn)評(píng)估在真實(shí)產(chǎn)線動(dòng)態(tài)檢測(cè)環(huán)境下的實(shí)際成效,專門(mén)搭建了一套實(shí)驗(yàn)裝置。裝置通過(guò)傳動(dòng)帶模擬分選產(chǎn)線的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),原藍(lán)莓在生產(chǎn)線上的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景。同時(shí),選用與前期實(shí)驗(yàn)確定的特征波段相匹配的多光譜工業(yè)相機(jī),用于獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)。此外,將研發(fā)出的檢測(cè)算法封裝成動(dòng)態(tài)庫(kù),以便高效調(diào)用。

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,嚴(yán)格按照實(shí)際產(chǎn)線檢測(cè)速率要求,實(shí)時(shí)獲取多光譜視頻數(shù)據(jù),并同步進(jìn)行處理。最終,成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)藍(lán)莓新鮮度的快速、無(wú)損檢測(cè),為該技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用提供了有力的數(shù)據(jù)支持與實(shí)踐驗(yàn)證。

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在動(dòng)態(tài)驗(yàn)證環(huán)節(jié),多光譜工業(yè)相機(jī)所采集的數(shù)據(jù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。借助這些數(shù)據(jù),系統(tǒng)能夠迅速且精準(zhǔn)地分辨出外觀近乎一致的藍(lán)莓在新鮮度上的細(xì)微差別。這一成果充分證實(shí)了光譜視覺(jué)技術(shù)在藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)領(lǐng)域的性能,不僅檢測(cè)精度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法,而且檢測(cè)效率也契合產(chǎn)線分選的實(shí)際需求,為藍(lán)莓分選的高效、精準(zhǔn)作業(yè)提供了堅(jiān)實(shí)保障 。

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不僅如此,多光譜相機(jī)還具備一項(xiàng)重要優(yōu)勢(shì)。它能利用采集到的多波段信息,合成高分辨率真彩色圖像,以此對(duì)藍(lán)莓外觀是否存在缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)檢測(cè)。這項(xiàng)功能使它能夠勝任傳統(tǒng)可見(jiàn)光相機(jī)的工作,甚至在性能上。多光譜相機(jī)實(shí)現(xiàn)了對(duì)藍(lán)莓內(nèi)部品質(zhì)(如新鮮度、水分、糖分等)和外觀缺陷的同步檢測(cè),讓生產(chǎn)者可以全面、深入地掌握藍(lán)莓的整體品質(zhì)狀況。這一技術(shù)革新極大提升了藍(lán)莓分選過(guò)程中的檢測(cè)效率與準(zhǔn)確性,助力藍(lán)莓產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效、更優(yōu)質(zhì)的發(fā)展。


結(jié)論

光譜視覺(jué)技術(shù)在藍(lán)莓新鮮度檢測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢(shì)。它能以快速、無(wú)損的方式,敏銳捕捉到藍(lán)莓新鮮度的細(xì)微變化,提供更為精準(zhǔn)的檢測(cè)結(jié)果,為藍(lán)莓品質(zhì)的準(zhǔn)確評(píng)估筑牢根基。同時(shí),該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了藍(lán)莓內(nèi)部品質(zhì)(如水分、糖分含量及新鮮度等)與外觀品質(zhì)(如大小、色澤、有無(wú)瑕疵等)的同步檢測(cè),為藍(lán)莓分選提供了一套更高效、更全面的視覺(jué)檢測(cè)方案,有力推動(dòng)藍(lán)莓產(chǎn)業(yè)向智能化、精細(xì)化方向發(fā)展。


設(shè)備推薦

本次實(shí)驗(yàn)中發(fā)揮關(guān)鍵作用的可見(jiàn)近紅外光譜分析儀和多光譜面陣相機(jī),均為長(zhǎng)光馳宇自主研發(fā)的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品,分別是 LabS VNIR 可見(jiàn)近紅外光譜分析儀以及 4 波段多光譜面陣工業(yè)相機(jī)。

LabS VNIR 可見(jiàn)近紅外光譜分析儀是一款業(yè)光譜分析系統(tǒng)。其波段覆蓋范圍廣泛,從可見(jiàn)光區(qū)域延伸至近紅外范圍,能全面采集不同波段的光譜信息。設(shè)備擁有微米級(jí)空間分辨率,可精準(zhǔn)識(shí)別微小區(qū)域的光譜特征,所生成的圖像均經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的光譜輻射校正,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。憑借強(qiáng)大的光譜視覺(jué)特征在線分析能力,它能夠快速完成待測(cè)物體的光譜建庫(kù)工作,并高效篩選出特征波段,為后續(xù)的檢測(cè)分析提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。


4 波段多光譜面陣工業(yè)相機(jī)采用了窄帶光譜調(diào)制成像技術(shù),這一技術(shù)賦予了相機(jī)靈活的波段定制能力。用戶只需更換光學(xué)調(diào)制模塊,就能以較低成本實(shí)現(xiàn)波段的個(gè)性化設(shè)置,滿足不同檢測(cè)場(chǎng)景的需求。此外,該相機(jī)具備更 “純凈” 的光譜信息獲取能力,能夠有效減少干擾,提取更準(zhǔn)確的光譜數(shù)據(jù),搭配無(wú)縫兼容傳統(tǒng)工業(yè)視覺(jué)標(biāo)準(zhǔn)化體系的特性,既能提升目標(biāo)檢測(cè)精度,又能讓方案部署過(guò)程更加便捷高效,在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。



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