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高光譜成像技術在**檢測中的應用評估

日期:2022-09-13 20:42
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摘要:
 

試驗對象:煙梗標準樣 4 個、煙葉標準樣一袋、原料一袋

實驗及分析過程: 實驗共測試兩組數據:數據分析如下 樣品 1:


                                                                    測試樣本照片

將數據用 Evince 打開,通過 PCA 變換,再由散點圖將背景扣除后再次進行 PCA 變換。 變換后圖像與散點圖及權重曲線圖如下:

                                                               主成分 1 圖像


                                                             Pc1:Pc2 散點圖


通過散點圖選擇后對應圖像 通過散點圖,可以明顯將煙葉與煙梗進行曲別。選取藍色的煙梗和紅色煙葉區域分別分 類標記,然后對整個區域進行 PLSA 變換,實現分類識別。結果如下:
PLSA 分類識別統計結果 
煙梗             18103 (35.5%) 
煙葉             32926 (64.5%) 
未識別         4 (7.838E-3%)
 
合計             51033(100%)
識別后圖像如下:


                                                          煙梗典型曲線
通過光譜曲線,可以發現在 672nm 處煙梗有明顯吸收峰,這也右以 PCA 權重曲線中得到 驗證,如下圖:


為進一步驗證上達識別結果,進行了一組驗證實驗,分析過程不再詳述,結果如下:

                                                      測試樣本照片


                                                       PCA 變換圖

PLSA 分類識別統計結果
 
煙葉       125398      (85.7%)
煙梗        20951        (14.3%)
未識別       0            (0%)
合計       146349      (100%)


結論
實驗初步驗證了高光譜成像技術在**檢測中具有實用性












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