技術文章
Technical articles1.糧食品質檢測的重要性高光譜成像技術（HSI）作為融合光譜分析與空間成像的前沿檢測手段，在糧食品質檢測領域構建起全*位、高精度的分析體系，展現出不可替代的應用價值。該技術通過同步采集樣本的光譜特征與空間分布信息，實現了糧食外觀形態與內部成分的一體化檢測——空間成像數據可精準識別霉變、不完善粒、品種純度等外觀質量指標，光譜特征則能深度解析水分、蛋白質、淀粉等核心化學成分的含量分布及物理結構特性，達成“表芯兼顧”的全維度品質評估。相較于傳統檢測方法依賴化學試劑、檢測周期長、存在...
高光譜熒光測試系統是一種先進的分析工具，廣泛應用于環境監測、生物醫學、材料科學等領域。它結合了高光譜成像技術和熒光光譜技術，可以提供樣品的化學成分、濃度以及空間分布的信息。以下是一些常見的高光譜熒光測試系統的分析方法。一、實驗準備樣品準備選擇樣品：根據研究目的選擇合適的樣品，如植物組織、細胞、化學物質等。樣品處理：某些情況下需要對樣品進行預處理，如提取特定成分或制備薄片，以提高熒光信號的強度和清晰度。設備校準光源校準：使用標準熒光材料進行校準，確保光源的穩定性和一致性。光譜儀...
應用方向快速、準確且實時地檢測煙草葉片的氮含量對煙葉品質監測具有重要意義。無人機搭載的高光譜遙感技術可在大尺度上獲取農田作物的精細光譜信息。結合多種機器學習算法，可建立高效的葉片氮含量（LNC）評估模型。本研究旨在利用無人機高光譜影像數據構建高性能煙草LNC估算模型。為解決單模型性能差異（異質性）問題，引入集成學習策略，將多元線性回歸（MLR）、決策樹回歸（DTR）、隨機森林（RF）、自適應提升（Adaboost）及堆疊（Stacking）等多種算法進行融合，以挖掘更多有效數...
引言高光譜圖像擁有“看見人眼看不見”的能力，但真正讓數據變成信息、讓特征從噪聲里被“挖”出來的，是光譜預處理和降維。本期我們用最直觀的案例——瘀傷獼猴桃，帶你看看原始光譜如何在一系列預處理（平滑、SNV、MSC）和降維方法（PCA、MNF）的作用下，逐漸顯露出清晰的組織結構和損傷特征。只需幾張圖，你就能看到“高光譜處理前后”的巨大差別，也能迅速理解為何預處理，比建模本身更重要。4光譜圖像預處理4.1光譜預處理平滑方法主要用于消除光譜中的高頻隨機噪聲，同時盡量保留光譜的整體趨勢...
一、高光譜圖像成像原理光源相機（成像光譜儀+ccd）裝備有圖像采集卡的計算機是高光譜成像技術的硬件組成，其光譜的覆蓋范圍為200-400nm，400-1000nm，900-1700nm，1000-2500nm。其中光譜相機的主要組成部分為準直鏡，光柵光譜儀，聚焦透鏡以及面陣ccd。其掃描過程是當ccd探測器在光學焦面的垂直方向上做橫向掃描（x），當橫向的平行光垂直入射到投身光柵是就形成了光柵光譜，這是象元經過高光譜儀在ccd上得出的數據，它的橫向式x方向上的像素點也就是掃描的...
在精準化、智能化技術席卷各行業的今天，傳統監測方式因效率低、覆蓋窄、信息單一等痛點逐漸受限。而無人機與高光譜成像技術的跨界融合，正以“空中視角+光譜洞察”的雙重優勢，破解多領域監測難題。無人機載高光譜成像儀科學選型指南選型的核心邏輯是“以應用需求為導向，匹配核心性能指標”，而非盲目追求參數堆砌。結合相關資料，可從“光譜性能、平臺適配性、數據質量、易用性、服務保障”五大維度構建選型框架。從“需求”到“決策”的3步邏輯1、明確核心應用場景：先確定是農業（選400-1700nm）、...
應用方向：本研究展示了高光譜成像技術在腫瘤病理診斷領域，特別是膀胱癌分級預測中具有重要應用價值。該技術可獲取組織切片的高維光譜信息，不僅保留顯微圖像的空間結構特征，還揭示不同病變程度組織在光譜反射特性上的微小差異，此外，高光譜成像具備無損、無標記和定量分析的優勢，可用于病理切片中癌變區域的自動識別與特征提取，為數字病理診斷提供新的技術手段。背景：膀胱癌是常見的泌尿系統惡性腫瘤之一，其發病率和死亡率近年來持續上升，已成為嚴重的公共衛生問題。腫瘤分級是膀胱癌診療中的關鍵環節，能夠...
在工業檢測、農業監測、環境監測等領域，一種結合了成像技術與光譜技術的高科技設備正發揮著越來越重要的作用——這就是近紅外高光譜相機。它不僅能夠獲得待測目標的二維幾何空間信息，還能同步檢測到目標物的一維光譜信息，實現了“圖譜合一”的獨特優勢，打破了傳統檢測技術的局限，成為農業、醫藥、食品等領域精準分析的“火眼金睛”。一、透視不可見：技術原理揭秘近紅外高光譜相機的工作波長范圍為780-3000nm的近紅外光譜波段，遠遠超出了人眼可見的范圍。這種相機充分利用了光與物質的相互作用原理—...
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