Met de voortdurende vooruitgang van de landbouwtechnologie groeit de vraag naar testen van fruitkwaliteit ook. Traditionele testmethoden voor fruitkwaliteit vereisen vaak de vernietiging van monsters, wat niet alleen tijdrovend en arbeidsintensief is, maar ook kan leiden tot veel verspilling. Als een geavanceerde beeldvormingstechnologie hebben hyperspectrale camera's een groot toepassingspotentieel aangetoond op het gebied van niet-destructieve testen van fruitkwaliteit vanwege hun unieke voordelen.
Technisch principe van hyperspectrale camera
Het basisprincipe van een hyperspectrale camera is om spectrale beeldvormingstechnologie te gebruiken om de spectrale informatie van een doelobject om te zetten in beeldinformatie. Deze technologie meet het reflectie- of emissiespectrum van een doelobject op verschillende golflengten om zijn spectrale kenmerken te verkrijgen, waardoor de herkenning en classificatie van het doelobject wordt gerealiseerd. Een hyperspectrale camera combineert spectrale beeldvormingstechnologie met beeldvormingstechnologie om hyperspectrale beelden te genereren, die niet alleen de ruimtelijke informatie van het doelobject bevatten, maar ook de spectrale informatie, waardoor de multidimensionale analyse van het doelobject wordt gerealiseerd.
Kenmerken van hyperspectrale camera
1. Hoge spectrale resolutie: hyperspectrale camera's kunnen spectrale gegevens van doelobjecten verkrijgen bij honderden of zelfs duizenden golflengten, waardoor precieze identificatie en analyse van doelobjecten mogelijk is.
2. Hoge ruimtelijke resolutie: deze technologie kan niet alleen spectrale informatie verkrijgen, maar ook nauwkeurig de ruimtelijke informatie van het doelobject verkrijgen om een hoge nauwkeurige positionering te bereiken.
3. Hoge gevoeligheid: hyperspectrale camera's kunnen duidelijke hyperspectrale beelden verkrijgen, zelfs onder lagere lichtomstandigheden, waardoor het vermogen om doelobjecten te identificeren verbetert.
4. Multidimensionale informatiefusie: Spectrale informatie is geïntegreerd met ruimtelijke informatie om multidimensionale hyperspectrale afbeeldingen te genereren, waardoor rijke informatie wordt geboden voor latere beeldverwerking en -analyse.
Toepassing van hyperspectrale camera bij niet -destructieve testen van fruitkwaliteit
1. Vrijheidstest
De rijpheid van fruit is een sleutelfactor bij het bepalen van de kwaliteit en smaak ervan. Traditionele methoden beoordelen vaak op uiterlijk, kleur of aanraking, maar deze methode is zeer subjectief en vatbaar voor fouten. Hyperspectrale camera's kunnen de spectrale kenmerken van fruit vastleggen bij verschillende golflengten, en deze kenmerken kunnen worden gebruikt om de rijpheid van fruit nauwkeurig te bepalen.
2. Identificatie van ongedierte en ziekten
Ongedierte en ziekten zijn belangrijke factoren die de kwaliteit van de vruchten beïnvloeden. Hyperspectrale camera's kunnen de spectrale veranderingen van plagen en ziekten op het oppervlak of binnen fruit vastleggen en ongedierte en ziekten nauwkeurig identificeren. Dit is van groot belang voor vroege detectie van ongedierte en ziekten en tijdige maatregelen, wat helpt om de opbrengst en kwaliteit van fruit te verbeteren.
3. Kwaliteitsbeoordeling
Naast volwassenheid en ongedierte en ziekten, omvat de kwaliteit van fruit ook vele aspecten, zoals zoetheid, zuurgraad, vochtgehalte, enz. Kyperspectrale camera's kunnen multidimensionale spectrale informatie van fruit verkrijgen en gecombineerd met overeenkomstige algoritmemodellen, deze kwaliteit Indicatoren kunnen nauwkeurig worden geëvalueerd. Hyperspectrale technologie kan bijvoorbeeld worden gebruikt om defecten zoals oppervlakteschade van suiker-core appels en rode datums te identificeren, wat een wetenschappelijke basis biedt voor het beoordelen en verkopen van fruit.
Hyperspectrale camera's hebben brede toepassingsperspectieven op het gebied van niet-destructieve testen van fruitkwaliteit. Met de continue vooruitgang van technologie en de verlaging van de kosten, wordt deze technologie naar verwachting toegepast bij het testen van meer soorten fruit. Tegelijkertijd, in combinatie met kunstmatige intelligentie en big data -analysetechnologie, kan het de detectienauwkeurigheid en efficiëntie verder verbeteren en de intelligente en geautomatiseerde detectie van fruitkwaliteit realiseren.
Hyperspectrale camera's staan echter ook voor enkele uitdagingen bij het detecteren van fruitkwaliteit. De spectrale kenmerken van verschillende vruchten variëren bijvoorbeeld sterk, dus het is noodzakelijk om detectiemodellen voor verschillende vruchten op te zetten. Tegelijkertijd kunnen omgevingsfactoren zoals licht en temperatuur ook de detectieresultaten beïnvloeden en moeten overeenkomstige maatregelen worden genomen om ze te corrigeren.
Kortom, als een geavanceerde beeldvormingstechnologie hebben hyperspectrale camera's een geweldig toepassingspotentieel en brede vooruitzichten getoond op het gebied van niet-destructieve testen van de fruitkwaliteit. De FIGSPEC® -serie van beeldvormende hyperspectrale camera's kan een snelle verwerving van spectrale beelden bereiken, die niet alleen geschikt is voor het gebied van fruit- en fruitanalyse en testen, maar ook op grote schaal gebruikt in spectrale analyse, materiaal sorteren, agrarische afstandsbediening, industriële testen en andere velden. Met de voortdurende ontwikkeling en verbetering van de technologie wordt aangenomen dat hyperspectrale camera's een belangrijkere rol zullen spelen in de toekomstige landbouwproductie, wat bijdraagt aan het verbeteren van de fruitkwaliteit en het bevorderen van duurzame landbouwontwikkeling.
De informatie in dit artikel wordt verstrekt door CAIPU. Ga voor meer informatie naar de officiële website van Caipu.
