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用Specim FX17高光譜相機測量棉制品水分含量

更新時間:2023-11-17 點擊次數:144

用Specim FX17高光譜相機測量棉制品水分含量


圖片1.png


水分的定量測試是許多工業和研究應用的關鍵?;诠庾V學的定量模型對水分含量的監測是有效、無損和準確的。高光譜相機也可以顯示水分的空間分布,而點光譜儀只能提供一般分布。在這項研究中,我們監測了一塊棉布在其干燥過程中的的水分含量。

NIR:    近紅外(900 - 1700 nm)

PLS:    偏zui小二乘法 

PLSDA:偏zui小二乘判別分析


NIR波段水的吸收峰


生產中監測水分含量是非常重要的,例如,在食品、造紙和木材行業中。近紅外光譜儀被廣泛的使用在各類應用中。光譜學家依靠NIR波段內水的吸收峰,如下圖所示,水會強烈吸收970nm、1150nm和1450nm的光。而specim FX17高光譜相機的光譜覆蓋范圍為900nm - 1700nm,非常適合檢測水的吸水峰。此外,高光譜圖片也能揭示水的空間分布情況。

 

在這項研究中,我們監測和測量了棉布的干燥時間。我們將約5厘米的圓形棉墊(通常用于卸妝)浸入水中,然后把它放在Lab scanner 40x20掃描臺上。將其應用于標本實驗室掃描儀40×20。我們用FX17高光譜相機監測其干燥情況,每4分鐘測量一次,直到wan全干燥??偣矞y量了67次花費了264分鐘。然后使用Specim INSIGHT軟件進行分析。


干燥棉墊的光譜分析


每張圖片都通過暗噪聲和白參考做了歸一化。然后,通過將實驗期間獲得的67幅圖像組合成一個文件,形成了一個組合圖片。這幅鑲嵌圖片描繪了棉墊在不同干燥階段的情況,從右上方非常潮濕的時候開始,到右下方干燥的時候。從左到右,從上到下,逐行填了鑲嵌圖。

如圖1a所示,在干燥過程中,可以從拼接圖中明顯的看到偽彩圖的梯度變化。光譜曲線也顯示出同樣的趨勢。與潮濕樣品相關的光譜在970、1150和1420 nm處吸收zui多,而這些峰隨著干燥時間的增長而消失。在3.5小時后(在zui后的10次測量中),干燥的加速也非常明顯。



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圖1:與棉墊干燥有關的偽彩圖和NIR光譜。


建模- PLS回歸


建立一個PLS回歸模型來量化棉墊的干燥程度?;貧w變量稱為“干燥",范圍從0到264(對應于干燥時間,以分鐘為單位)。請注意,使用Insight軟件,回歸只能建立在樣本上,而不管背景如何。為了訓練模型,每一秒的圖像都被考慮在內。模型的精度在所有其他的圖片上估計。


回歸的預測性能如圖2所示。對于每個棉墊,我們制作了一個代表干燥的熱力圖,突出了高光譜圖像與描述水分分布的相關性。建立的模型具有很高的準確度,R2為0.98。對比實際值和預測值,非常濕的棉花的干燥過程更難以量化。圖1c的光譜與此相關,表明在干燥開始時,與水有關的吸收峰深度只有輕微的變化。

 

我們建立了第二個模型,類似于之前展示的模型,但這次是基于每隔一分鐘獲取的61張圖像。R2在這里是0.97。在第二個模型中,更關注潮濕樣品,實際值與預測值表明,第二個模型在干燥過程開始時更準確。這突出表明,根據樣本及其濕度水平,訓練樣本的選擇對于建立準確的模型至關重要。


圖片5.png

圖片6.png

A  PLS回歸熱力圖(Min = 0;Max = 264)


圖片7.png

B  第1個回歸模型的回歸圖片(每4分鐘獲取一次數據)


圖片8.png

C  第二個回歸模型的回歸圖(每2分鐘獲取一次數據)


圖2:“干燥"回歸模型的預測性能。


圖片9.png


使用Specim FX17高光譜相機+ LabScanner 40 x 20位移臺

光譜范圍:NIR(900 – 1700 nm)

光譜波段:224

光譜分辨率:8 nm

狹縫寬度:30 μm

空間像素數:640

像素大?。?5x15 μm

成像速度:全譜段采集為670 Hz, ROI波段選擇后可達15000 Hz


昊量光電推出了適用于科研端、工業端、地面實驗室、機載航空等領域高光譜相機,Specim高光譜相機波長覆蓋范圍很廣,包括400-1000nm,900-1700nm,1000-2500nm.2.7um-5.3um,8um-12um, 廣泛應用于工業分選、精準農業、色差檢測、食品檢測、醫學制藥、文物保護、刑偵檢測、環境監測等領域。Specim高光譜相機設備具有高速、強大和穩定的性能,易于安裝和維護,并且保證每一個空間像素的光譜純度,為客戶提供真實準確可靠的高光譜數據, 同時具有高效的投資回報。

 

結論


Specim FX17適用于準確定量樣品的濕度水平,這里是一個棉墊。同時,SpecimInsigh是一個很好的軟件來執行這樣的分析和建立回歸模型。這個模型也可以加載到Spcim Cube上進行實時測量。zui后,本研究表明,訓練樣本的選擇很大的影響著模型的預測性能。


圖片10.png


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