Le principe de base d'une caméra hyperspectrale est d'utiliser la technologie d'imagerie spectrale pour convertir les informations spectrales d'un objet cible en informations d'image. Cette technologie mesure le spectre de réflexion ou d'émission d'un objet cible à différentes longueurs d'onde pour obtenir ses caractéristiques spectrales, réalisant ainsi la reconnaissance et la classification de l'objet cible. Une caméra hyperspectrale combine la technologie d'imagerie spectrale avec une technologie d'imagerie pour générer des images hyperspectrales, qui contiennent non seulement les informations spatiales de l'objet cible, mais aussi ses informations spectrales, réalisant ainsi une analyse multidimensionnelle de l'objet cible.
1. Résolution spectrale élevée: les caméras hyperspectrales peuvent obtenir des données spectrales d'objets cibles à des centaines, voire des milliers de longueurs d'onde, permettant une identification et une analyse précises des objets cibles.
2. Résolution spatiale élevée: cette technologie peut non seulement obtenir des informations spectrales, mais également obtenir avec précision les informations spatiales de l'objet cible pour obtenir un positionnement de haute précision.
3. Sensibilité élevée: les caméras hyperspectrales peuvent obtenir des images hyperspectrales claires même dans des conditions de lumière inférieures, améliorant la capacité d'identifier les objets cibles.
4. Fusion d'informations multidimensionnelles: les informations spectrales sont intégrées aux informations spatiales pour générer des images hyperspectrales multidimensionnelles, fournissant des informations riches pour le traitement et l'analyse d'images ultérieurs.
La maturité des fruits est un facteur clé pour déterminer sa qualité et son goût. Les méthodes traditionnelles jugent souvent par apparence, couleur ou contact, mais cette méthode est très subjective et sujette aux erreurs. Des caméras hyperspectrales peuvent capturer les caractéristiques spectrales des fruits à différentes longueurs d'onde, et ces caractéristiques peuvent être utilisées pour déterminer avec précision la maturité des fruits.
Les ravageurs et les maladies sont des facteurs importants qui affectent la qualité des fruits. Des caméras hyperspectrales peuvent capturer les changements spectraux causés par les ravageurs et les maladies à la surface ou à l'intérieur des fruits, et identifier avec précision les ravageurs et les maladies. Ceci est d'une grande importance pour la détection précoce des ravageurs et des maladies et des mesures opportunes, ce qui contribue à améliorer le rendement et la qualité des fruits.
En plus de la maturité et des ravageurs et des maladies, la qualité des fruits implique également de nombreux aspects, tels que la douceur, l'acidité, la teneur en humidité, etc. Les caméras hyperspectrales peuvent obtenir des informations spectrales multidimensionnelles sur les fruits et combinés avec des modèles d'algorithmes correspondants, ces qualité Les indicateurs peuvent être évalués avec précision. Par exemple, la technologie hyperspectrale peut être utilisée pour identifier des défauts tels que les dommages de surface des pommes à noyau de sucre et les dates rouges, fournissant une base scientifique pour le classement et les ventes des fruits.
Les caméras hyperspectrales ont de larges perspectives d'application dans le domaine des tests non destructeurs de la qualité des fruits. Avec l'avancement continu de la technologie et la réduction des coûts, cette technologie devrait être appliquée dans le test de plus de types de fruits. Dans le même temps, combinée à l'intelligence artificielle et à la technologie d'analyse des mégadonnées, elles peuvent encore améliorer la précision et l'efficacité de détection et réaliser la détection intelligente et automatisée de la qualité des fruits.
Cependant, les caméras hyperspectrales sont également confrontées à certains défis dans la détection de la qualité des fruits. Par exemple, les caractéristiques spectrales de différents fruits varient considérablement, il est donc nécessaire d'établir des modèles de détection pour différents fruits. Dans le même temps, des facteurs environnementaux tels que la lumière et la température peuvent également affecter les résultats de détection, et les mesures correspondantes doivent être prises pour les corriger.
En bref, en tant que technologie d'imagerie avancée, les caméras hyperspectrales ont montré un grand potentiel d'application et de larges perspectives dans le domaine des tests non destructeurs de la qualité des fruits. La série FigSpec® de caméras hyperspectrales d'imagerie peut obtenir une acquisition rapide d'images spectrales, qui ne convient pas seulement au domaine de l'analyse et des tests des fruits et légumes, mais également largement utilisés dans l'analyse spectrale, le tri des matériaux, la télédétection agricole, les tests industriels et les tests industriels et Autres champs. Avec le développement continu et l'amélioration de la technologie, on pense que les caméras hyperspectrales joueront un rôle plus important dans la production agricole future, contribuant à l'amélioration de la qualité des fruits et à la promotion du développement agricole durable.
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