高光譜成像技術,使用硬件和軟件來幫助用戶建立更好的質(zhì)量保證標記。硬件捕獲圖像,軟件進行處理,結合傳統(tǒng)的光譜技術和數(shù)字成像功能,為用戶提供可操作的數(shù)據(jù)。
傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)通常缺乏有效地捕捉和向用戶傳達細節(jié)和細微差別的能力。相反,智能成像技術在光譜和空間分辨率兩個主要領域使用了優(yōu)秀的功能。
本質(zhì)上,智能成像系統(tǒng)使用的細節(jié)水平遠遠高于當前的行業(yè)標準設備。RGB相機只能看到三種顏色:紅色、綠色和藍色。高光譜成像可以檢測300到600種真實顏色。
智能成像還可以擴展到紫外光或紅外光譜,為食品化學和結構成分提供更多細節(jié),這些細節(jié)在可見光譜中是無法觀察到的。
高光譜成像相機通過生成“數(shù)據(jù)立方體”來做到這一點。這些是在圖像中收集的像素,顯示了人類或傳統(tǒng)相機無法觀察到的微妙反射色差。一旦生成,這些多維數(shù)據(jù)集將使用機器學習進行分類、標記和優(yōu)化,以便在未來更好地處理信息。
除光譜和空間數(shù)據(jù)外,其它基本的質(zhì)量保證體系也有其自身的局限性。
高光譜成像有以下顯著優(yōu)勢:
1.有著近似連續(xù)的地物光譜信息。高光譜影像在經(jīng)過光譜反射率重建后,能獲取與被探測物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線,與它的實測值相匹配,將實驗室中被探測物光譜分析模型應用到成像過程中。
2.對于地表覆蓋的探測和識別能力極大提高。高光譜數(shù)據(jù)能夠探測具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì),能準確的區(qū)分地表植被覆蓋類型,道路地面的材料等。
3.地形要素分類識別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機的模式識別方法,也可以采用基于被探測物的光譜數(shù)據(jù)庫的光譜進行匹配的方法。
4.地形要素的定量和半定量分類識別將成為可能。在高光譜影像中能估計出多種被探測物的狀態(tài)參量,大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。
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