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高光譜分選機案例

更新時間:2025-08-29      點擊次數:399
  • 高光譜分選機

  • 高光譜分選機工作原理高光譜分選機通常配備光源、高光譜相機、電控移動平臺(或傳送帶)、計算機及控制軟件等部件。光源照射在放置于電控移動平臺(或傳送帶)上的待測物體,樣品的反射光通過鏡頭被高光譜相機捕獲,得到一維的影像以及光譜信息。隨著樣品的連續運行,可獲得連續的一維影像以及實時的光譜信息,這些數據被計算機軟件記錄,形成包含影像信息和光譜信息的三維數據立方體。通過對數據的分析,獲取物品分級、分選所需的信息,再由后續的控制機構實現對物品的全自動化分選。

  • 高光譜分選機

  • 高光譜分選機技術特點

    • 光譜范圍廣:一些高光譜分選機可覆蓋 350nm-2500nm 全波段光譜范圍,能獲取更全面的光譜信息,從而更準確地識別不同物質。

    • 識別精度高:每種物質都有的光譜特征,高光譜分選機通過分析這些特征,可實現高精度的識別和分類。例如在農產品分選中,可將糖度檢測誤差控制在 ±0.5°Brix 以內,還能識別出 98% 的早期霉心病果。

    • 非接觸式檢測:采用光學成像技術,無需直接接觸物體,不會對物體造成損傷,適用于各種材質和形狀的物體檢測。

    • 速度快:部分高光譜分選機能夠滿足高速流水線的生產需求,如華特磁電近紅外高光譜智能傳感分選機,從傳感器掃描到最終決定是否改變礦塊運動軌跡,只需幾毫秒。


    • 高光譜分選機

  • 應用領域:

    • 農業領域:可用于果蔬的品質分級,如檢測果蔬的糖酸度、水分、內部病變等;還可用于中藥材的產地與炮制工藝差異區分,助力中藥標準化生產。

    • 工業領域:在礦產行業,能實現 “邊開采邊分選",提高礦物相識別準確率;在廢舊金屬回收中,可區分鋁合金中的鎂、硅含量,提升再生鋁純度;對于塑料分選,可識別多種塑料的分子振動特征,提高分選純度。

    • 食品安全領域:可在食品加工環節檢測異物或污染物,如識別肉類中的骨頭殘留,還可用于農藥殘留檢測、黃曲霉毒素污染檢測等,構建食品安全 “光譜防火墻"。



高光譜分選機案例:


使用高光譜技術區分真假甘草的可行性分析報告

實驗結論

1.  使用高光譜數據建模訓練后 , 能準確區分真假甘草

2.  對于單個光譜模型識別的準確能達到 80% 以上 , 對于單個樣本 , 通過適當的后處理能做到100% 識別準確率

3.  由于現階段實驗樣本, 模型能力任有較大的提升空間


實驗過程


數據采集

采集方式

使用 400 ~ 1000 納米波段高光譜相機分別采集多組數據 , 并對所有數據進行 FFC 校正 和暗電流校正 , 目的是去除傳感器暗電流噪聲以及消除不同位置光照條件不一致導致的光譜差異 , 保存采集到的反射率數據 .



數據集預覽



預覽圖

標簽圖:C1- 真 ,C2 假

遮罩:綠色為真 ,紅色為假

訓練集01

高光譜分選機

高光譜分選機

高光譜分選機

驗證集01

高光譜分選機

高光譜分選機

高光譜分選機

驗證集02

高光譜分選機

高光譜分選機

高光譜分選機

高光譜分選機




原始光譜分析

真甘草(C1)和假甘草(C2)的原始平均光譜圖像


高光譜分選機

根據該圖像可以看出 , C1 和C2 兩條光譜之間存在較大差異

數據預處理

為了進一步消除噪聲 , 消除位置影響 , 提升特征顯著性 , 我們實驗了多種預處理方法的組合 , 最終選用的預處理方式 SGD1+ SNV 對原始進行處理 . 預處理后的 C1 和C2 數據如下圖所? :


高光譜分選機


特征分析

根據波段和分組的相關性分析 , 獲得分組相關性最高的前 50 個波段位于下圖中紅色矩形區域

高光譜分選機


相關性最高的前 50 個 波段的 PCA 圖像

高光譜分選機

依據以上條件我們可以認為 : 真甘草(C1)和假甘草(C2) 光譜數據在 628.02nm 到731.77nm之間存在較為明顯的差異

模型訓練

模型采用我們自有的針對高光譜數據研發的深度學習模型架構 , 更容易捕獲特征與標簽之間的非線性關系 .

訓練數據使用上文中的訓練集01, 訓練 20 個 Epoch, 每個 Epoch 結束后使用驗證集進行一次評估

訓練過程中損失下降情況如下圖所? :


高光譜分選機

訓練后在訓練集上的推理結果 :

高光譜分選機

對比基線模型(KNN)準確率 :



評估結果

驗證集01

高光譜分選機

驗證集02

高光譜分選機

高光譜分選機

模型驗證結果

•   對比訓練集 , 模型能力有所下降 , 但準確率依然高于基線模型 10% ~ 20%

•   模型能力下降的主要原因是訓練樣本不夠 , 使用更多樣本進行訓練可以有效提升模型泛化能?

•   經過后處理 , 即 : 在空間維度對標簽做平滑處理 + 對單個樣本使用置信度 (樣本中標記為真的光譜數量 / 樣本中所有光譜的數量) > 0.8 ,可以實現對驗證集中樣本識別做到 100% 準確率。

火腿產地溯源分析


實驗目的


使用 900 - 1700nm 高光譜數據區分不同種類的火腿


實驗過程


數據采集


使用 900 - 1700nm 高光譜相機, 采集三種火腿樣本的光譜數據. 三種火腿樣本分別為: XW(宣威火腿), PX(盤縣火腿), WN(威寧火腿)

采集環境: 使用鹵素燈光源, 在暗箱環境中采集, 排除外部環境干擾


積分時間: 20 毫秒


采集數量: 每 2 片相同種類的樣本為一組, 每張圖像放 3 組不同的種類, 共采集 4 張圖像


數據標注


文件名

標注情況














混 01


高光譜分選機













混 02




高光譜分選機
















混 03




高光譜分選機













混 04




高光譜分選機



預處理算法


Savitzky-Golay 濾波: 減小噪聲影響


一階導數: 放大差異, 減輕信號偏移


PCA


高光譜分選機





數據劃分


訓練集

混 01(90%), 混 02(90%), 混 03(90%)

驗證集

混 01(10%), 混 02(10%), 混 03(10%)

測試集

混 04

訓練過程


超參數選擇


.    epoch = 10


.    lr = 8e-5


.    batch size = 1024


損失和驗證集準確率


高光譜分選機


模型驗證


使用未參與訓練的光譜文件 "混 04", 驗證模型效果


高光譜分選機


左側為標注數據, 右側為模型推理數據, 準確率在 97.3%

高光譜技術無損識別可可豆產地

使用訓練數據集建模

訓練數據集打標

高光譜分選機

訓練集數據預處理

高光譜分選機

訓練模型

高光譜分選機

模型訓練完成后保存

先使用訓練集做模型準確率驗證

準確率達到98%

高光譜分選機

驗證模型準確率

使用驗證數據集1進行驗證

對驗證數據集1打標

下面右圖為提前拍好的每克可可豆的編號,一個編號對應一個產地,

分別為:1-厄瓜多爾;2-烏干達;3-海南島;4-塔桑尼亞

高光譜分選機 高光譜分選機

驗證數據集1驗證

準確率達82%


高光譜分選機


使用驗證數據集2進行驗證

對驗證數據集2打標

高光譜分選機 高光譜分選機

驗證數據集2驗證

準確率達84%



高光譜分選機



根據驗證數據集1和2的驗證結果,現有模型的識別準確率可以達到80%。

由于目前的訓練集數據較少,準確率不是很高,若訓練集數據足夠多,模型準確率會更高一些。

高光譜分選機



以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業*專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業*專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業發展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產品戰略布局指明方向,確保每一款產品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途,從生物醫學到工業制造,從環境監測到農業科技,不斷拓展產品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產品層面,以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現。這不僅為國內相關行業提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創新的進程,提升了我國在全球光學產業價值鏈中的地位。

此外,公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品,也均在各自的領域內展現出了的優勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監測微循環血流變化,為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據;光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。

以象科技秉持著集研發、生產、銷售于一體的全產業鏈運營模式,展現出了強大的綜合實力與協同效應。其研發中心坐落于西安這充滿科技活力與創新氛圍的城市,依托當地豐富的科研資源與人才優勢,持續不斷地投入大量資源進行技術研發與創新,為公司的產品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。

與此同時,公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網,全面覆蓋全國各個地區,確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

以象科技憑借其團隊、創新的產品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩步前行,未來有望在國內乃至全球市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。

以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業*專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發起成立的科技型公司,目前投產市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現國產化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。

以象科技是一家集研發、生產、銷售于一體的科技型公司。目前經營產品有激光共聚焦,激光散斑血流成像儀,光譜儀,高光譜相機等光學產品。研發中心設立于西安,銷售網絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。

以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業*專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統的設計、優化以及創新方面持續發力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業*專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業發展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產品戰略布局指明方向,確保每一款產品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產品在不同場景下的潛在用途,從生物醫學到工業制造,從環境監測到農業科技,不斷拓展產品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產品層面,以象科技目前已成功投產并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現。這不僅為國內相關行業提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創新的進程,提升了我國在全球光學產業價值鏈中的地位。

此外,公司經營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產品,也均在各自的領域內展現出了的優勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監測微循環血流變化,為醫學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據;光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環境污染物監測以及食品安全檢測等領域發揮著作用。

以象科技秉持著集研發、生產、銷售于一體的全產業鏈運營模式,展現出了強大的綜合實力與協同效應。其研發中心坐落于西安這充滿科技活力與創新氛圍的城市,依托當地豐富的科研資源與人才優勢,持續不斷地投入大量資源進行技術研發與創新,為公司的產品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。

與此同時,公司精心構建的銷售網絡如同一張緊密交織的大網,全面覆蓋全國各個地區,確保了產品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

以象科技憑借其團隊、創新的產品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩步前行,未來有望在國內乃至全球市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。






浙江以象科技有限公司
地址:浙江省海寧市棟梁路73號
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