利用光譜成像看得寬,物質特征波段抓得準的特性,采集煙葉形狀、可見色澤之外的致密度、含油含水率等關鍵特性,結合模型匹配算法,輸出分級分選識別信號,再結合工業(yè)自動化控制設備或系統(tǒng),實現(xiàn)精準、高效的煙葉在線分選。
系統(tǒng)示意圖
成果展現(xiàn)
高光譜成像在工業(yè)行業(yè)中具有多種應用,包括對生產(chǎn)線物品的品控、質量控制和對沒有視覺差異但具有不同化學成分的物質(例如塑料)進行識別、分類和篩選。
煙葉與塑料有獨特的光譜特征,經(jīng)過圖像處理/光譜分析/機器學習和訓練,可快速對不同物質進行分選
同形同色不同質的物品,通過光譜進行識別、分類和標識,有效區(qū)分“魚龍混雜”,相較傳統(tǒng)方式的小樣本抽檢,可以做批量檢測,在時間和準確率上有突出優(yōu)勢。
紅色:東北大米,綠色:江西大米
與中國藥科院合作,通過高光譜成像系統(tǒng),采集不同產(chǎn)地枸杞光譜特征數(shù)據(jù),建立特征數(shù)據(jù)庫,利用高光譜成像系統(tǒng)分析軟件自動分析、學習、分類,實現(xiàn)對枸杞等中藥材原產(chǎn)地的追溯。同時,也方便各級用戶對藥材品質特征進行快速識別。