多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用

多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用

作者：张磊磊

来源：《科学与财富》2018年第27期

摘要：本文简要介绍了多光谱的成像原理、基本结构、性能特点、使用技巧，并重点说明它在卷烟生产线的质量检测的应用前景、工作原理等

关键词：4CCD；多光谱成像；可见光成像；红外成像；X成像；烟丝检测

引言：

传统的卷烟设备，都采用风管从储丝房输送烟丝给卷烟机，随着细支烟的流行，卷烟工艺对烟丝的要求也越来越高，例如，烟丝的纯度、烟丝的杂物含量、梗签含量，这些都会严重影响卷烟的指标。基于多光谱成像的检测模式，检测速度大大提升，将来可应用于烟丝精选生产的工艺环节。

1、多光谱成像的工作原理

1.1 CCD技术

电荷耦合器件（charge coupled device）英文简称CCD。是美国贝尔实验室的W.S.博伊尔和G.E.史密斯与1969年发明的。它是在MOS集成电路技术基础上发展起来的，为半导体技术应用开拓了新的领域。它是具有光电转换、信息存储和传输等功能，具有集成度高、功耗低、结构简单、寿命长、性能稳定等优点，故在固体图像传感器、信息存储和处理方面得到了广泛的应用。

CCD图像传感器能够实现图像信息的获取、转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次的内容和丰富的可视图像信息，被广泛应用于军事、天文、医疗、广播、电视、传真同学机器工业检测和自动控制系统。其主要的参数有：

1.光谱灵敏度

CCD的光谱灵敏度取决于量子效率、波长、积分时间等参数。量子效率表征CCD芯片对不同波长光信号的光电转换本领。不同工艺制成的CCD芯片，其量子效率不同。灵敏度还与光照方式有关，背照CCD的量子效率高，光谱响应曲线无起伏，正照CCD由于反射和吸收损失，光谱响应曲线上存在若干个峰和谷。

https://www.wendangku.net/doc/7619334195.html,D的暗电流与噪声

CCD暗电流是内部热激励载流子造成的。CCD在低帧频工作时，可以几秒或几千秒的累积（曝光）时间来采集低亮度图像，如果曝光时间较长，暗电流会在光电子形成之前将势阱填满热电子。由于晶格点阵的缺陷，不同像素的暗电流可能差别很大。在曝光时间较长的图像上，会产生一个星空状的固定噪声图案。这种效应是因为少数像素具有反常的较大暗电流，一般可在记录后从图像中减去，除非暗电流已使势阱中的电子达到饱和。

晶格点阵的缺陷产生不能收集光电子的死像素。由于电荷在移出芯片的途中要穿过像素，一个死像素就会导致一整列中的全部或部分像素无效；过渡曝光会使过剩的光电子蔓延到相邻像素，导致图像扩散性模糊。

3.转移效率和转移损失率

电荷包从一个势阱向另一个势阱转移时，需要一个过程。像素中的电荷在离开芯片之前要在势阱间移动上千次或更多，这要求电荷转移效率极其高，否则光电子的有效数目会在读出过程中损失严重。

引起电荷转移不完全的主要原因是表面态对电子的俘获，转移损失造成信号退化。采用“胖零”技术可减少这种损耗。

1.2 多光谱成像（RGB+IR+X）

所谓的多光谱，其特点在于一套设备上分布有一个或则多个CCD工业相机。

常用的4CCD感光芯片，采用棱镜分光技术，每一个感光芯片对红、绿、蓝、红外四个波段进行成像。其中棱镜分光有别于相互交叉分布成像，棱镜分光成像的每一个pixel感应的光线是同一束光纤，不存在相机的相位差。该CCD的频谱范围分布为400nm到1000nm的感应范围，可以有效的对烟叶和烟梗的多个波段进行成像。

X射线是一种电磁波，具有很强的穿透能力，甚至能够穿透一定厚度的钢板，因此常被用于对物体内部的透视成像。自1895年被德国物理学家伦琴发现后，X射线首先被运用到医学成像与诊断上，在随后的一百多年当中，在医学、安全检查、无损检测、工业探伤等领域中均发挥了巨大作用。X射线透视成像技术是违禁品检查领域最基本的、也是最早得到广泛应用的方法。其中X射线的分布范围0～200nm波段，基于CCD上设计有闪烁体的结构，可以有效的把X射线的转换为电信号，从而完成图像的收集。

采用X射线透视成像可以有效的分辨烟丝、梗签，并提取出梗签的含量。

2 多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用

随着卷烟工艺的提高以及设备的生产速度越来越高，对烟丝的要求也提高到新的层次。例如，在制丝环节很难控制烟丝中的杂物含量，现有的除杂设备运行效率、除杂效果都不是最好

的情况，同事生产过程中还好引入新的杂物，如果杂物进入卷烟设备，杂物就会跟着一起卷成成品烟支，影响品牌和口碑；随着细支烟的流程，烟支越细，如果出现一点梗签，会直接导致烟纸炸裂，吸阻指标达不到，带来很多废烟，浪费原材料；同时，生产速度的提高，烟支内部的梗签也要求更小，否则生产的成品率无法提高。为了进一步提高烟丝的纯度，采用多光谱的图像式检测方式，可以有效提升设备的烟丝的纯度，更加有效的控制产品质量和生产的各项指标。

2.1 烟丝检测设备的构想

基于上述的行业背景，采用工业4CCD和X射线的成像检测手段是当下烟丝质量的一个潜在的突破点。该4CCD成像单元，可以同时抓捕提取可见光波段和红外波段的图像，X射线成像具有透光特性，同时多波段布局有利于对烟丝和梗签的分离，便于后端的图像处理和分析。

检测的设备的设计布局，改造管道输送结构，物料经过图像成像窗口，上下布局由可见光光源和高亮度红外背光光源组成，采用多光谱4CCD相机对运动的烟叶和烟梗进行成像，同时提取可见光波段的图像和红外波段的图像。

采集到的多光谱图像后，进行分割、烟丝烟梗分类、尺寸测量、杂物识别模型的建立等一系列算法的处理，最后计识别出杂物、烟梗，并同步控制电磁阀动作，把杂物和超出规格尺寸的梗签及时剔除。

2.2 可行性实验

针对以上的设计构思，对烟丝和烟梗进行成像预演，其实验环境如下：

2.3 需要克服的问题

在整体布局方面，采用4CCD+X射线成像，涵盖的波段范围较宽，可以分别识别杂物和梗签，成像效果是最好的。关键难点：

1、烟丝输送速度较快：由于颜色输送速度较快，图像采集的速度比快，因此图像的曝光时间较短，所需要的光源也越亮，光的散热会是一个大问题，需要独立的水冷散热。

2、物料存在拖影现象：对高速运动物体拍照，都会有一点拖影现象，曝光时间不能调的太小，对后期的图像处理是一个考验

在卷烟生产过程中，烟丝品级、水分、产地、环境温度参数等，对应烟丝和烟梗的颜色、密度产生不同的影响。在识别杂物的过程中，需要根据不同的品牌制作相应的识别数据库，进而提高设备的检测准确率。

本应用方案的优势在于检测速度快，且可见光、红外波段、X射线的光谱范围涵盖了0.1nm～1000nm的全光谱范围。另外，对于高端的多光谱4CCD和X成像技术，应用于烟丝量检测尚属首次，如果对检测后的控制体系设计得当，提升卷烟生产线的智能化程度。

参考文献：

[1]李果；许成；袁兴；朱云霞基于智能相机的残烟丝异物智能剔除系统的研究科技创新导报2016-08-03

[2]朱文魁；刘斌；毛伟俊；席建平；钟科军基于低能X射线透射成像的打叶片烟中烟梗在线检测烟草科技2015-02-15

作者介绍：张磊磊 1984年6月生籍贯：贵州遵义学历：本科研究方向：工业自动化。

多光谱成像技术路线

多光谱成像技术路线 一、光谱波段选择 多光谱成像技术是通过在不同波段上获取图像来获取目标的多光谱信息。因此，光谱波段的选择是该技术的重要环节。通常，根据目标特性和应用场景，选择合适的光谱波段可以更好地突出目标的特征，提高识别精度。 二、成像方式 多光谱成像可以采用多种成像方式，如推扫式、摆扫式、扫掠式等。推扫式成像方式通过沿着一条轨道移动焦平面阵列或多光谱镜头来实现大面积的成像；摆扫式和扫掠式则通过快速旋转或滑动焦平面阵列或多光谱镜头来实现。不同成像方式适用于不同的应用场景，需要根据具体需求进行选择。 三、图像采集 多光谱图像采集需要使用多光谱相机或多光谱成像系统。这些设备通常由多个不同波段的滤光片和图像传感器组成，可以同时获取多个光谱波段的图像。在采集多光谱图像时，需要确保采集设备与目标之间的距离、角度等参数设置正确，以保证图像质量。 四、图像处理 多光谱图像处理是通过对不同波段上的图像进行融合、校正、增强等操作，以提高图像质量和特征提取的准确性。常用的图像处理方法包括波段组合、对比度拉伸、直方图均

衡化等。这些方法可以根据具体需求进行选择和组合，以实现最佳的图像处理效果。 五、特征提取 多光谱图像的特征提取是通过对图像中的目标进行特征提取和分类的过程。常用的特征提取方法包括基于像素的特征提取、基于区域的特征提取和基于边缘的特征提取等。这些方法可以根据目标特性和应用场景进行选择，以实现最佳的特征提取效果。 六、目标识别 多光谱图像的目标识别是通过对提取的特征进行分类和识别，以确定目标的具体类型和位置。常用的目标识别方法包括基于分类器的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。这些方法可以根据目标特性和应用场景进行选择，以实现最佳的目标识别效果。 七、场景理解 多光谱图像的场景理解是通过对图像中的场景进行语义理解和解释的过程。常用的场景理解方法包括基于规则的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。这些方法可以根据场景特性和应用需求进行选择，以实现最佳的场景理解效果。同时，还需要考虑光照条件、遮挡情况等因素对场景理解的影响，以提高场景理解的准确性。 总之，多光谱成像技术路线是一种通过获取目标的多光

多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用

多光谱成像在卷烟工序上的烟丝检测应用 作者：张磊磊 来源：《科学与财富》2018年第27期 摘要：本文简要介绍了多光谱的成像原理、基本结构、性能特点、使用技巧，并重点说明它在卷烟生产线的质量检测的应用前景、工作原理等 关键词：4CCD；多光谱成像；可见光成像；红外成像；X成像；烟丝检测 引言： 传统的卷烟设备，都采用风管从储丝房输送烟丝给卷烟机，随着细支烟的流行，卷烟工艺对烟丝的要求也越来越高，例如，烟丝的纯度、烟丝的杂物含量、梗签含量，这些都会严重影响卷烟的指标。基于多光谱成像的检测模式，检测速度大大提升，将来可应用于烟丝精选生产的工艺环节。 1、多光谱成像的工作原理 1.1 CCD技术 电荷耦合器件（charge coupled device）英文简称CCD。是美国贝尔实验室的W.S.博伊尔和G.E.史密斯与1969年发明的。它是在MOS集成电路技术基础上发展起来的，为半导体技术应用开拓了新的领域。它是具有光电转换、信息存储和传输等功能，具有集成度高、功耗低、结构简单、寿命长、性能稳定等优点，故在固体图像传感器、信息存储和处理方面得到了广泛的应用。 CCD图像传感器能够实现图像信息的获取、转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次的内容和丰富的可视图像信息，被广泛应用于军事、天文、医疗、广播、电视、传真同学机器工业检测和自动控制系统。其主要的参数有： 1.光谱灵敏度 CCD的光谱灵敏度取决于量子效率、波长、积分时间等参数。量子效率表征CCD芯片对不同波长光信号的光电转换本领。不同工艺制成的CCD芯片，其量子效率不同。灵敏度还与光照方式有关，背照CCD的量子效率高，光谱响应曲线无起伏，正照CCD由于反射和吸收损失，光谱响应曲线上存在若干个峰和谷。 https://www.wendangku.net/doc/7619334195.html,D的暗电流与噪声

多光谱成像技术的原理及应用

多光谱成像技术的原理及应用 1. 概述 多光谱成像技术是一种用于采集、处理和分析物体或地表的多波段图像数据的 技术。通过测量目标在不同波段下的反射、辐射或发射数据，可以获取丰富的光谱信息，从而提供对目标的详细分析和表征。本文将介绍多光谱成像技术的原理和应用。 2. 原理 多光谱成像技术的原理基于光物理学和光谱学的基本原理，采用了多波段成像 的方法。通过使用多个离散波段的光谱传感器或光谱仪，可以同时获取目标在不同波段下的光谱信息。这些光谱信息可以表示目标的光谱响应，反映了目标物质的化学成分、光学特性、生理状态等。 3. 应用 多光谱成像技术在许多领域中有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域： 3.1 农业 多光谱成像技术在农业中的应用十分重要。通过对农作物进行多光谱成像，可 以获取作物在不同波段下的生长状态、营养状况等信息。这些信息可以帮助农民监测作物的健康状况，及时采取措施预防和治理病虫害，并实现精准施肥、灌溉等农业管理。 3.2 环境监测 多光谱成像技术在环境监测中有着广泛的应用。通过多光谱成像仪器，可以获 取地表的光谱信息。这些信息可以帮助研究人员分析大气污染、水体富营养化、土壤质量等环境问题。同时，多光谱成像技术还可以用于监测植被覆盖变化、湿地演变等生态系统变化。 3.3 医学 多光谱成像技术在医学领域中也有广泛的应用。通过对人体组织和细胞的多光 谱成像，可以获得关于病理、生理、代谢等方面的信息。这些信息对于疾病的诊断、治疗和监测有着重要的作用。同时，多光谱成像技术还用于皮肤科、牙科等领域的医学美容和治疗。

3.4 遥感 多光谱成像技术在遥感领域中也有重要的应用。通过航空或卫星遥感平台搭载多光谱成像仪器，可以获取地表的多波段图像数据。这些数据可以用于制图、地理信息系统（GIS）分析和环境监测等领域。同时，多光谱成像技术在遥感应用中也可以用于农业、林业、城市规划等方面。 3.5 其他领域 除了上述应用领域外，多光谱成像技术还在许多其他领域中有着广泛的应用。例如，它在矿产勘探、地质学研究、文物保护等方面也发挥着重要的作用。 4. 总结 多光谱成像技术通过多波段成像的方式，获取目标在不同波段下的光谱信息，为各个领域的研究和应用提供丰富的数据基础。在农业、环境监测、医学、遥感等领域，多光谱成像技术都有着重要的应用。随着技术的不断发展，多光谱成像技术将在更多领域中发挥更大的作用，为人类的生活和研究带来更多的便利和进步。

多光谱成像技术在农业生产中的应用研究

多光谱成像技术在农业生产中的应用研究 多光谱成像技术是一种应用广泛的无损检测方法，它可以在不 破坏物体的情况下获取它们的光谱信息，进而得出有关物体在不 同波长光下的反射和吸收特性。这种技术在农业生产中的应用也 越来越广泛，帮助农民提高了生产效率和降低了成本。 一、多光谱成像技术的基本原理 多光谱成像技术是在可见光范围内采集多波段图像，然后对这 些图像进行处理和分析，从而得出物体特定区域的光谱信息。这 个过程可以通过将不同光谱区域的滤光片蒙在CCD相机上来实现。当CCD相机拍摄某个物体时，不同滤光片下的光谱信息就会被捕获，并以数字形式保存下来。这样，就得到了这个物体在不同波 段下的光谱特征，从而可以从中提取出有关物体的一些信息。 二、多光谱成像技术在农业生产中的应用 1. 作物生长监测 作物的生长对温度、湿度、光照等环境因素非常敏感，而多光 谱成像技术可以通过监测作物不同波段下的反射情况，帮助农民 了解作物的生长状态、生长速度和产量变化等信息，及时调整作 物的管理措施。 2. 土壤调查和施肥效果评估

土壤的种类、质量和肥力是农田生产的关键因素之一，而多光谱成像技术可以通过监测土壤不同波段下的反射情况，帮助农民了解土壤的物理性质和化学成分，从而更好地制定施肥方案和调整土壤管理措施。 3. 病虫害检测 病虫害是农业生产中常见的问题之一，而多光谱成像技术可以通过监测受害作物不同波段下的反射情况，帮助农民了解病虫害发生的位置和程度，提前采取措施，防止病害的扩散，从而保障作物的健康生长。 4. 水资源管理 水资源是现代农业生产的重要组成部分，而多光谱成像技术可以通过监测水体不同波段下的反射情况，帮助农民了解水资源的分布情况和质量，以便更好地利用水资源和保护水环境。 三、多光谱成像技术在农业生产中的优势 1. 非接触性检测 多光谱成像技术可以在不接触物体的情况下获取它们的光谱信息，不会对物体造成损害，适合于对农作物和土壤等农业领域不易接触的物体的检测。 2. 多变量信息获取

人工智能在卷烟制造过程的应用

人工智能在卷烟制造过程的应用 摘要：人工智能在卷烟制造过程中的应用可以提高生产效率、降低成本，并 确保产品的一致性和高质量。通过收集和分析大量的生产数据和设备传感器数据，结合机器学习算法，可以对关键参数进行智能调节和优化，实现生产过程的稳定 和高效。同时，利用图像识别技术和质检数据的分析，可以自动化检测和处理不 合格产品，提升质量控制的效率和准确性。 关键词：人工智能；卷烟制造；过程应用 随着人工智能技术的迅猛发展，它在各个领域中展现出了巨大的潜力和应用 价值。卷烟制造作为一个复杂而精细的工艺过程，也开始逐渐借人工智能技术来 实现智能调节和优化。传统卷烟制造过程需要依赖大量的人工操作和经验判断， 容易受到人为因素的影响，同时也存在着生产效率低、产品质量不稳定等问题。 而引入人工智能技术后，可以以数据为基础，通过建立模型和算法，对卷烟制造 过程进行智能调节和优化，从而提高生产效率、降低成本，并且确保产品的一致 性和高质量。 1.人工智能概述 人工智能是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习和适应的科学 与技术。它主要关注开发和实现能够执行那些通常需要人类智力才能完成的任务 的计算机系统。人工智能涉及多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机 视觉、知识表示与推理等。 人工智能的核心方法之一是机器学习，它利用数据驱动的方法让计算机系统 从经验中学习和改进性能。监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的主要 分支。此外，深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过构建神经网络模型来 模拟人类大脑的工作方式，具有更强大的学习能力。人工智能的应用不仅局限于 执行特定任务，还可以具备自主决策和推理能力。这种通用人工智能的研究正在 进行中，但目前尚未实现一个完全具备人类智慧和认知能力的机器[1]。

多光谱成像芯片

多光谱成像芯片 伴随着现代科技的迅猛发展，人们在多光谱成像芯片这一领域取得了巨大的进步。多光谱成像芯片可以简单地定义为一种可以探测光谱信号的半导体器件，这些光谱信号可用来识别和分析物质的光学特性。这些新型的成像芯片可以搭载在移动设备上，可以实时监测周围的光学信号，从而让用户可以更准确地识别和分析物质的光学特性。 多光谱成像芯片的研究和开发过程非常复杂，它需要对电路设计、传感器的结构和原理、仪器的控制和光学学等多方面的知识进行综合的研究，并成功地将所有的知识应用到实际的产品中。多光谱成像芯片的研发以及应用有两个重要的方向：一是硅晶体器件的开发，二是传感器的开发。硅晶体器件主要用于检测和分析不同波长的光，而传感器则提供实时采集和分析光谱信号，以便进行精确地物质识别。 多光谱成像芯片可用于各种应用，其中最常用的是医学成像、农业检测、安全检查以及交通监管等。医学成像是最典型的应用，它可以有效的帮助医生诊断疾病，可以提供更准确的诊断结果，也可以帮助患者更快速地获取治疗。农业检测和安全检查也是多光谱成像芯片应用的热点，它们可以帮助农民实时监测农作物的生长状况，从而提高农作物的品质。此外，多光谱成像芯片也可以用于交通监管，实时监测道路上的车辆，从而提高交通安全水平。 多光谱成像芯片所具有的多种应用，使得它受到科学家以及商业界的广泛关注。它的应用场景非常的多样，并且它也创造了许多新的商机，这也给企业带来了巨大的机遇。

总而言之，多光谱成像芯片是一种新兴技术，它有着广泛的应用，能够为现代社会带来很多新的变革，也给企业带来了新的商机。它的研发过程非常复杂，需要将宏观的和微观的知识结合起来，才能成功的应用到实际的产品中，为人们的生活和工作带来更多的便利。

多源光谱在线检测技术研究及应用

多源光谱在线检测技术研究及应用 近年来，多源光谱在线检测技术在各个领域得到了广泛应用。多源光谱在线检测技术是一种通过同时获取不同波段的光谱信息，实现对物质成分、结构和特性的检测与分析的技术。这种技术具有高灵敏度、高分辨率、非接触性等优势，可以在实时、在线的情况下快速准确地获取样品的光谱信息。 多源光谱在线检测技术主要包括多光谱成像和高光谱成像两种形式。多光谱成像是通过获取物体在不同波段上的光谱图像，来反映其不同特性的一种方法。多光谱成像技术广泛应用于农业、环境监测、医学、遥感等领域。例如，在农业领域，多光谱成像技术可以用于土壤质量评估、作物病虫害的检测与预警等方面，为农业生产提供决策支持。高光谱成像则是在更多的波段上进行光谱数据采集，以获取更详细和准确的光谱信息。高光谱成像技术在食品安全检测、矿产资源勘探、环境污染监测等方面具有重要应用价值。 多源光谱在线检测技术的应用正在不断拓展。在环境监测方面，多源光谱在线检测技术可以用于大气污染物的监测与分析，通过对大气中的光谱信息进行实时监测，可以及时发现和预警环境污染事件，为环境保护提供科学依据。在医学领域，多源光谱在线检测技术可以用于癌症早期诊断、病理学研究等方面，通过

对肿瘤组织的光谱信息进行分析，可以实现对肿瘤的快速检测和定量评估。 然而，多源光谱在线检测技术还面临着一些挑战。首先，多源光谱数据的处理与分析需要专业的算法和软件支持，需要充分发挥光谱信息的特征，提高检测的准确性和可信度。其次，多源光谱设备的成本较高，限制了其在一些领域的推广应用。此外，多源光谱在线检测技术还需要进一步完善与标准化，以确保检测结果的可比性和可靠性。 综上所述，多源光谱在线检测技术在各个领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展和完善，相信多源光谱在线检测技术将为各行各业的科研和生产活动带来更多的便利和发展机遇。

面向显示屏的多光谱智能检测关键技术及应用

面向显示屏的多光谱智能检测关键技术及应用近年来，随着计算机技术和科学实验装置仪器技术的发展，多光谱检测已成为一项重要的检测技术，能够更好地评估物体的外观、结构和性能等。特别是在分析显示屏的健康状态方面，多光谱技术有着广泛的应用。因此，开发面向显示屏的多光谱智能检测关键技术和应用，已成为当今学者研究的热点。 一、多光谱检测技术的发展 1.1义与分类 多光谱检测技术是一种将多种波段或光线谱合并成一个有序结 构的成像技术，它能够从多方面、多维度对物体实现高分辨成像。以前，多光谱检测技术主要用于航空、航天和其他大规模的科学研究，如机载分光技术、太阳能分析仪、地表分光仪、海洋分光仪等。近年来，随着光学技术、成像技术和信息处理技术的不断发展，多光谱检测技术也得到了极大的发展，已广泛应用于医学成像检测、环境污染检测、显示屏健康检测等。 1.2测原理 多光谱检测是将物体表面的多种波段或光线谱转换成一个有序 结构的图像，然后分析多光谱图像中存在的光谱特征，从而获取物体的特性数据，从而得出关于物体的准确信息。因此，多光谱技术的基本原理是充分利用多种空间分辨率、波段及光谱信息，以形成多维特性图象，进而得出多光谱采样信号，从而实现物体的成像和特征分析。 二、面向显示屏的多光谱智能检测技术

2.1术过程 技术过程主要包括：采集及加工、特征抽取、图像分类、属性预测等步骤。采集时，将采集设备载于显示屏边缘，以确定不同位置、不同角度的多光谱信号；特征抽取步骤，使用专门的特征抽取算法，从多光谱信号中提取可以代表显示屏健康状况的特征数据；图像分类步骤，分析不同位置多光谱图像的区别，以划分出显示屏的各模式，再进行分类；属性预测步骤，分析不同模式的数据，预测出特性，从而分析出显示屏的故障和健康状况。 2.2键技术 （1）多光谱成像技术：这一技术主要通过多光谱信号的采样和融合，实现不同位置多光谱信号的有序显示，从而获得反映显示屏健康状况的良好效果。 （2）特征抽取技术：这一技术利用核函数、卷积及其他特征抽取算法，从多光谱图像中提取出反映显示屏健康状态的特征向量，从而获取准确的信息。 （3）图像分类技术：此技术使用最近邻算法、朴素贝叶斯算法、核方法分类算法、决策树等进行划分，以实现对显示屏图像各种模式的识别和分类。 （4）属性预测技术：此技术能够分析不同模式的数据，从而预测出显示屏的性能参数属性，实现准确性能评估。 三、现状与发展趋势 目前，由于光学技术、成像技术和信息处理技术的发展，多光谱

彩色光源在缺陷检测中的应用

彩色光源在缺陷检测中的应用 一、引言 随着科技的不断进步，彩色光源在缺陷检测领域的应用日益广泛。缺陷检测是质量控制的重要环节，对于确保产品质量、提高生产效率具有重要意义。彩色光源以其独特的优势，在缺陷检测中发挥着不可替代的作用。本文将详细阐述彩色光源在缺陷检测中的应用原理、方法、优势以及实际案例，以期为相关领域的研究和实践提供借鉴和参考。 二、彩色光源与缺陷检测 彩色光源是指发出不同颜色的光源，如红色、绿色、蓝色等。在缺陷检测中，彩色光源的应用主要基于以下几个方面： 1.提高检测精度：彩色光源可以通过调整波长和亮度，实现对 不同材质和表面特征的精确照明。这有助于减少光照不均、 阴影等问题，从而提高缺陷检测的精度。 2.增强缺陷识别：彩色光源可以突出显示物体表面的缺陷，如 划痕、污渍、破损等。通过选择合适的颜色和亮度，彩色光 源可以使缺陷更加明显，便于检测人员识别和判断。 3.实现自动化检测：结合图像处理和机器学习技术，彩色光源 可以实现自动化缺陷检测。通过对采集的图像进行色彩分析 和处理，可以自动识别出缺陷类型、位置和大小，提高检测 效率。 三、彩色光源在缺陷检测中的应用方法 1.多光谱成像技术：利用彩色光源的多光谱特性，实现对物体 表面不同波段的照明和成像。通过对比分析不同波段的图像， 可以检测出物体表面的缺陷。这种方法对于检测表面涂层、 材料成分等缺陷尤为有效。 2.色差检测技术：通过比较物体表面正常区域与缺陷区域的色 差，实现对缺陷的检测。彩色光源可以调整波长和亮度，使 正常区域与缺陷区域产生明显的色差，从而提高检测效果。 3.彩色图像处理技术：结合图像处理算法，对彩色光源照射下

多光谱技术在烟丝除杂中的应用

多光谱技术在烟丝除杂中的应用随着人们对健康意识的提高，对烟草制品的质量要求也日益增加。 烟丝作为烟草制品的主要原料，除杂工艺对于烟丝质量的保证至关重要。而多光谱技术，作为一种先进的光学技术，具有高效、快速和无 损的特点，被广泛应用于烟丝除杂过程中。 1. 多光谱技术概述 多光谱技术是指利用不同波段的光谱信息，对被测对象进行非接触、无损的检测和识别的技术。其基本原理是不同物质对不同波段的光谱 有不同的吸收、反射和散射特性，通过对不同波段的反射光谱进行分析，可以得到被测物质的组成、结构或性质信息。 2. 多光谱技术在烟丝除杂中的应用 2.1 烟丝杂质的光谱特性分析 在烟丝制备过程中，会存在各种杂质，如根部、脉络、烂丝等。这 些杂质的存在会降低烟丝的质量和口感。多光谱技术可以通过对烟丝 样品的光谱特性进行分析，准确识别出不同杂质的存在和含量，辅助 进行精确的除杂工艺。 2.2 烟丝含水率检测 烟丝的含水率是影响烟草制品质量的重要因素之一。通过多光谱技术，可以对烟丝样品进行含水率的快速检测。根据烟丝在不同波段下

的光谱特征，可以建立含水率与光谱特征的模型，从而实现对烟丝含 水率的准确测量。 2.3 烟丝品质评估 烟丝的品质直接影响到烟草制品的口感和香气。传统的品质评估方 法主要依靠人工经验，存在主观性和不稳定性的问题。多光谱技术通 过对烟丝的光谱特征进行分析，可以量化烟丝的品质指标，如叶色、 脆性等，减少了主观评估的误差，提高了评估结果的准确性和一致性。 3. 多光谱技术的优势与挑战 3.1 优势 多光谱技术具有高效、快速和无损的特点，可以实现对烟丝样品的 全面检测，减少了除杂过程中的人工操作，提高了工作效率。同时， 该技术对烟丝样品的检测结果准确可靠，可以提高烟丝的质量稳定性。 3.2 挑战 多光谱技术在烟丝除杂中的应用还存在一些挑战。首先，多光谱技 术需要专业的设备和技术人员支持，这增加了技术投入和使用成本。 其次，在实际应用过程中，烟丝样品的形态、颜色等因素会对光谱结 果产生一定影响，需要进行相关校正和修正。 4. 多光谱技术在烟丝除杂中的前景展望

多光谱方案

多光谱方案 引言 多光谱方案是一种用于获取物体表面不同波段的光谱信息的技术方案。通过采集不同波长范围的光谱数据，可以提供更多的信息来分析物体的特性和变化。 本文将介绍多光谱方案的基本原理、应用领域和优势，并对其发展趋势进行探讨。 基本原理 多光谱方案是通过使用多个光谱波段的传感器或相机来获取物体的光谱信息。传统的RGB相机只能捕捉红色、绿色和蓝色三种光谱波段，而多光谱方案则可以同时捕捉多个波段的光谱信息。 多光谱方案通常使用多个窄波束滤光片或光谱传感器来选择不同的波段。这些波段可以涵盖可见光和红外光谱范围，从而提供更丰富的信息来分析物体的性质。 应用领域 多光谱方案在许多领域都有广泛的应用，包括农业、卫星遥感、医学影像和环境监测等。 农业 在农业领域，多光谱方案可用于监测农作物的生长和健康状况。通过分析不同波段的光谱数据，可以获取作物的养分含量、水分状况和病虫害等信息，从而帮助农民制定更精确的农业管理策略。 卫星遥感 多光谱方案在卫星遥感中被广泛应用。通过在卫星上安装多个光谱传感器，可以获取地球表面不同波段的光谱数据。这些数据可以用于监测地表的植被覆盖、水体变化和土地利用等信息，为环境监测和资源管理提供重要参考。 医学影像 在医学影像中，多光谱方案可用于检测和诊断疾病。通过捕捉人体组织的不同波段光谱信息，可以提供更准确的病理分析和诊断结果。例如，多光谱成像可以帮助医生检测皮肤癌细胞的分布和类型，提高癌症的早期诊断率。

环境监测 多光谱方案还可以应用于环境监测领域，特别是大气污染和水质监测。通过分 析不同波段的光谱数据，可以检测和监测空气和水体中的污染物。这些数据可以帮助环境保护部门制定有效的污染预警和治理措施。 优势 多光谱方案相比传统的RGB图像拥有以下优势： 1.更丰富的信息：通过捕捉多个波段的光谱数据，可以提供更多的信 息来分析物体的性质和特征。 2.更准确的分析：多光谱方案可以对物体进行更准确的光谱分析，从 而提高分析结果的准确性。 3.更精细的检测：通过选择适当的波段，多光谱方案可以实现对特定 物质或特征的更精细检测，从而提高检测的敏感性和准确性。 4.更广泛的应用：多光谱方案适用于不同领域的应用，包括农业、遥 感、医学和环境监测等，具有较大的应用潜力。 发展趋势 随着技术的不断进步，多光谱方案在未来可能面临以下发展趋势： 1.更高分辨率：随着传感器技术的发展和成像分辨率的提高，多光谱 方案将能够捕捉更细节的光谱信息。 2.更小尺寸：随着微电子技术的进步，多光谱传感器和相机的尺寸将 越来越小，便于集成和应用。 3.更低成本：随着制造成本的降低，多光谱方案的成本也将下降，进 一步促进其在各个领域的应用。 4.更智能化：随着人工智能和机器学习技术的发展，多光谱方案可以 更好地与其他技术结合，实现更智能化的数据处理和分析。 结论 多光谱方案是一种重要的技术方案，可用于获取物体表面不同波段的光谱信息。它在农业、卫星遥感、医学影像和环境监测等领域有着广泛的应用。随着技术的进步和发展，多光谱方案将不断发展，并在更多领域产生更广泛的应用。

秘鲁浸膏中挥发性成分及其在卷烟中的应用

秘鲁浸膏中挥发性成分及其在卷烟中的应用 黄善松;贾海江;张峻松;徐雪芹 【摘要】为探明秘鲁浸膏在卷烟中调香的开发应用,采用溶剂萃取与气相色谱-质谱联用技术分析秘鲁浸膏的挥发性成分,并进行卷烟加香试验.结果表明:1) 秘鲁浸膏中共鉴定出54种挥发性成分,主要有苯甲酸苄酯(43.91%)、肉桂酸苄酯(12.58%)、肉桂酸(11.17%)、苄醇(9.11%)、苯甲酸(4.17%)、乙基香兰素(5.63%)和香兰素(3.97%),其中浸膏中的酯类含量最高,主要成分为苯甲酸苄酯,这些物质是构成卷烟香味的重要物质;2) 秘鲁浸膏具有改善和修饰卷烟吸味、柔和烟香、掩盖杂气和减少刺激性的作用,添加量为0.05%时效果最佳.%In order to explore the exploitation and application of the Peru balsam, the volatile components in Peru balsam was extracted by solvent extraction and analyzed by GC/MS, and the application of the extract in cigarette flavoring was studied as well.Results: 1) 54 volatile compounds were identified, including benzyl benzoate(43.91%), benzyl cinnamate(12.58%), trans-cinnamic acid(11.17%), benzyl alcohol(9.11%), benzoic acid (4.17%), ethyl vanillin(5.63%) and vanillin(3.97%), most of which are the important components in cigarette flavoring.Esters are of the highest contents in Peru balsam, the main component of which is benzyl benzoate.2) The extract plays an important role in enhancing the aroma quality of cigarettes, significantly reducing the irritation and smoothing the smoke.The optimum amount is 0.05%. 【期刊名称】《贵州农业科学》 【年(卷),期】2017(045)009

多光谱成像技术的应用与发展

多光谱成像技术的应用与发展 多光谱成像技术是一种基于光谱信息的图像获取方法，通过记录并分析 不同波长的光谱反射率或透射率变化，用以提取出被观察物体的光谱特性。 它在农业、医学、环境科学等领域中有着广泛的应用，并且在技术发展方面 也呈现出持续的创新和进步。 在农业领域，多光谱成像技术被广泛运用于农作物监测与管理。通过获 取农田的多光谱图像，农业专家可以根据不同植被的生理指数，如植被指数（NDVI）等，来评估植物的生长状况、病虫害的诊断和监测。这对于农业 生产的提高和资源的合理利用具有重要意义。 医学应用方面，多光谱成像技术被用于皮肤病变的检测与诊断。通过对 人体皮肤进行多光谱图像的拍摄和分析，可以实时监测皮肤的代谢活动和血 氧饱和度，进而检测出异常情况，如色素变化、炎症、血液循环等。与传统 的肉眼观察相比，多光谱成像技术具有更高的准确性和敏感性，对于早期病 变的诊断具有重要价值。 在环境科学领域，多光谱成像技术在环境监测和综合评估中发挥着重要 作用。通过对地球表面的多光谱图像进行获取和分析，可以检测出地表覆盖 类型、植被分布、水质状况等环境参数。这对于生态环境的监测、环境污染 的评估以及资源管理具有重要意义。 随着技术的发展，多光谱成像技术也在不断改进和创新。一项新的发展 是超光谱成像技术，它在光谱获取方面更具细节和精度。超光谱成像技术通 过获取更多波段的光谱信息，可以提供更高的光谱分辨率和更全面的光谱特征，从而提高诊断和监测的准确性。 另一个有前景的发展是高光谱成像技术。高光谱成像技术使用数百个连 续波段进行图像获取，相比于传统的多光谱成像技术，它能够更细致地揭示 被观测物体的光谱信息。高光谱成像技术的发展将为农业、医学和环境科学 等领域提供更精确和全面的数据，进一步推动这些领域的发展和进步。 同时，多光谱成像技术的应用还与机器学习和人工智能的发展密切相关。通过将机器学习和人工智能算法应用于多光谱图像的分析和处理，可以更快速、准确地提取出所需信息。这将大大提高多光谱成像技术的应用效率和数 据处理能力，推动相关领域的研究和应用发展。 然而，多光谱成像技术在应用和发展过程中还面临一些挑战。首先是设 备成本和技术门槛较高，限制了其在一些领域的广泛应用。其次，数据处理

一种烟丝异物检测剔除装置系统设计

摘要：介绍了应用于烟草工业的制丝和打叶复烤生产线中的烟丝除杂设备，包括系统的结构、 工作原理及硬件设计，该系统运用机器视觉原理，采用独创的新一代图像处理算法，综合异物的颜色、形状、纹理等多项特征参数，以卓越的效率和精度剔除高速传送的叶片中掺杂的异物，免除繁琐的手工劳动，最大限度地提高了烟草的纯净度。 关键词：烟丝除杂；硬件设计；机器视觉；图像处理；纯净度 0引言 随着工业自动化技术的迅速发展，自动化检测与控制系统逐步替代我国传统产业［1-2］。 烟叶中含有的杂物，燃烧过程中会产生有害物质，且对产品品质产生影响，在线异物剔除已经成为烟丝生产线上不可或缺的工序。早期，烟草行业采用抛落抽风等方式将与片烟悬浮速度相差较大的杂物剔除［3-4］,难免存在误差，而且对于悬浮速度相近的杂物难以剔除。另一 种方法是采用金属探测仪检测和剔除金属异物，人工辅助剔除其他异物，费时费力，且剔除率受人为影响比较大。少数卷烟厂引进国外烟草异物剔除设备，但价格昂贵且配件更换困难， 售后服务不到位。在图像获取和采集及处理之间增加图像增强功能目前已有较多研究，例如pcnn［5-6］、retinex［7-10］、直方图均衡、同态滤波［11-12］等算法。但上述算法的实时性都较差，不适合应用在烟草异物剔除系统中。本文所设计的烟丝除杂设备基于图像处理，在制丝和打叶复烤生产线中广泛应用，为企业节约开支，成为卷烟品质控制的重要设备之一，对于提高我国烟草行业的国际竞争力也有重要意义。 1总体结构 异物检测剔除装置主要由进料输送机、视频系统、气流平衡柜、电控系统等四个主要部件组成。这四个组件协调工作，主输送带上的烟叶经鼓风机系统对叶片进行摊薄，上下摄像机对烟叶进行图像采集，传给图像处理平台做分析、识别，剔除阀对其中的异物进行分拣、剔除。整体用不锈钢制造，易于清洁、保养。 2硬件设计 2.1 基于棱镜分光的彩色高速线阵相机 相机是异物剔除装置的眼睛，是非常重要的关键器件。本设备采用的基于棱镜分光的彩色高速线阵工业相机，能有效保证所采集图片的质量，从而为检测和剔除提供可靠的保障。 此类相机核心感光器件由分光棱镜和3片ccd组成［13］,相对于传统的加装拜尔滤镜的 单片ccd相机来说，棱镜分光3ccd相机能把入射光分解成红绿蓝三种色光，由3片ccd分别 独立负责其中一种色光的成像，色彩还原性、亮度和清晰度都比单ccd好，所以成像效果更 好。一般只有高端工业级相机才会采用此技术。 此外，高速线阵相机与通常用的面阵ccd不同的是：线阵ccd图像扫描输出的是一条线 上的像素，而不是一个面上的像素。当物体在ccd下不停的移动时，这些线就组合成一个延绵不断的面。采用线阵ccd的另一个好处是扫描频率很高，达到11khz（即每秒钟11000条扫描线），即使对于高速运动中的物料，也能形成高分辨率的图像。而通常使用的面阵ccd 扫描频率为25/30hz,远低于线阵ccd的扫描频率，并且在物体高速运动时，面阵ccd还可能会导致图像模糊，使图像处理单元无法准确识别异物。 本设备使用的基于棱镜分光的彩色高速线阵工业相机可识别的颜色种类数量为1616, 777,216（解析成三原色），最小尺寸分辨率为1200毫米/4096=0.3毫米，大大优于国外同类设备。 2.2 led光源 光源对于一个图像识别系统而言，起到非常关键的作用。传统照明光源一般采用荧光灯或者陶瓷金属卤素灯，荧光灯一般寿命较短，光衰至额定照度的80%仅3000小时；而金属卤

X光在烟条质量检测中的应用

X光在烟条质量检测中的应用 摘要：X光在烟条质量检测中有广泛的应用。烟条是由烟叶经过加工、筛分、卷制等工序制成的，其质量直接影响到烟草制品的口感和品质。传统的烟条质量 检测主要依靠人工目测和手工触摸，存在误判率高、工作效率低等问题。X光技 术最初是用于医学领域的诊断和治疗，但随着科技的不断发展，其应用范围不断 扩大。在烟条质量检测中，X光技术可以非常精确地检测烟条的密度、含水率等 物理特性，对烟条的质量进行快速、准确的检测。通过测量烟条的透射率，X光 技术可以计算烟条的密度、含水率、卷曲度等指标，从而判断烟条的松紧度、柔 软度、水分含量是否符合标准。此外，X光技术还可以检测成品烟条内单包烟支 的缺支或乱烟情况，保障烟条的卫生和品质。因此，本文对X光在烟条质量检测 中的应用作出探讨。 关键词：X光射线；烟条；质量检测 0.引言 当今社会，烟草制品已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。烟条是 烟草制品的主要组成部分之一，其质量直接关系到烟草制品的口感和品质。传统 的烟条质量检测主要依靠人工目测和手工触摸，存在误判率高、工作效率低等问题。为了提高烟条质量检测的准确性和效率，科学家们不断探索新的检测技术。 X光技术作为一种具有高精度和高效率的检测手段，已经在烟条质量检测中得到 了广泛应用。相比传统的烟条质量检测方法，X光技术具有准确性高、效率高、 自动化程度高等优点。通过X光技术的应用，可以大大提高烟条质量检测的准确 性和效率，保障烟草制品的品质和安全。因此，X光技术在烟条质量检测中的应 用前景非常广阔，值得进一步研究和推广。 1.基于x射线的烟条质量检测原理 卷烟工业以高速、高可靠性的烟草包装机械为主，具有国际领先水平的卷烟 包装机械。在快速生产、快速包装的情况下，对产品质量进行严格控制，对条形

高光谱成像检测技术.

高光谱成像检测技术 一、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术, 其最突出的应用是遥感探测领域, 并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术,是传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。高光谱成像技术的定义是在多光谱成像的基础上,在从紫外到近红外（200-2500nm 的光谱范围内,利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时, 也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段（上百个波段、高的光谱分辨率（几个nm 、波段窄（≤ 1-02λ、光谱范围广（200-2500nm 和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富, 识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹” 效应, 不同物不同谱, 同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。二、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD 、装备有图像采集卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm 、400-1000nm 、9001700 nm 、1000-2500 nm。

光谱相机的主要组成部分有:准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵CCD

高光谱成像仪的扫描过程:面阵CCD 探测器在光学焦面的垂直方向上做 横向 排列完成横向扫描(X 方向,横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时, 形成光栅 光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD 上得到的数据。它的横 向是X 方 向上的像素点,即扫描的一列像元;它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时, 在检测系统输送带前进的过程中, 排列的探测器扫出一条带状轨迹从完成纵向扫描(Y 方向。 综合横纵扫描信息就可以得到样品的三维高光谱图像数据。

多光谱成像技术在电力设备状态监测中的应用

多光谱成像技术在电力设备状态监测中的应 用 电力设备作为现代化社会不可或缺的重要组成部分，其安全运行和稳定性对保 障电力供应的连续性起着至关重要的作用。各种电力设备在长时间运行中会受到各种因素的影响，如电流负荷、电压波动、环境温湿度等，导致设备的状态发生变化，进而影响设备的安全运行。因此，电力设备的状态监测对设备的维护和故障预警具有重要意义。 传统的电力设备状态监测方法主要是通过人工巡检和定期维护，但这种方法存 在着工作量大、周期性强、易忽略问题等缺点。近年来，随着科学技术的不断发展，多光谱成像技术被引入到电力设备状态监测中，为设备的故障预警和维护提供了新的手段。 多光谱成像技术是一种通过获取物体在不同波段的光谱信息来实现对物体表面 特征和组成分布进行分析的技术。通过多光谱图像的获取和处理，可以获取物体表面的温度、湿度、厚度等信息，并对物体的状态进行监测。在电力设备的状态监测中，多光谱成像技术可以通过获取设备表面的多光谱图像来实现设备状态的监测和预警。 多光谱成像技术在电力设备状态监测中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 温度监测 电力设备在运行中会产生大量的热量，如果设备的温度过高，就会对设备的正 常运行产生影响。多光谱成像技术可以通过获取设备表面的温度分布信息，实时监测设备的温度变化情况。当设备温度超过安全范围时，多光谱成像技术可以及时预警，避免设备故障的发生。 2. 绝缘状况监测

电力设备的绝缘状况是设备正常运行的重要保障。当设备的绝缘材料出现老化、损坏等情况时，设备易发生短路和漏电等故障。多光谱成像技术可以通过获取设备表面的绝缘状况信息，对设备的绝缘情况进行监测。当设备绝缘状况出现异常时，多光谱成像技术可以及时预警，避免设备故障的发生。 3. 湿度监测 湿度是电力设备运行中一个重要的参数，过高或者过低的湿度都会对设备产生 不利影响。多光谱成像技术可以通过获取设备表面的湿度分布信息，实时监测设备的湿度变化情况。当设备湿度超过或者低于安全范围时，多光谱成像技术可以及时预警，保证设备的正常运行。 综上所述，多光谱成像技术在电力设备状态监测中具有广泛的应用前景。通过 多光谱图像的获取和处理，可以实现设备的状态监测和预警，避免设备故障的发生。然而，多光谱成像技术在实际应用中还面临一些挑战，比如成像分辨率、成像时间和设备适应性等问题。因此，今后需要进一步深入研究和优化多光谱成像技术，在提高成像质量和速度的同时，提高技术的稳定性和可靠性，为电力设备状态监测提供更加准确和可靠的技术手段。