【技術(shù)文章】使用 Specim FX17 高光譜相機測量棉花中的水分
發(fā)布時間：2023-09-18
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使用 Specim FX17
高光譜相機測量棉花中的水分
類別：應(yīng)用,高光譜成像
翻譯：肖立財
水分的量化對于許多工業(yè)和研究應(yīng)用至關(guān)重要。基于光譜學(xué)的定量模型可高效、無損且準確地監(jiān)測水分含量。高光譜相機還揭示了水分的空間分布，而點光譜儀僅提供一般分布。在這項研究中，我們監(jiān)測了一塊棉布的水分含量及其干燥情況。
NIR = 近紅外 (900 – 1700 nm)
PLS = 偏最小二乘法
PLS DA = 偏最小二乘判別分析
近紅外光譜范圍內(nèi)的吸水峰
監(jiān)控生產(chǎn)過程中的水分至關(guān)重要，例如在食品、造紙和木材行業(yè)。近紅外 (NIR) 光譜廣泛用于監(jiān)測各種應(yīng)用中的水分含量。
光譜學(xué)家依靠水吸收峰作為 NIR 光譜范圍的一部分。如下圖所示，水強烈吸收 970、1150 和 1450 納米的光。Specim FX17相機的光譜范圍覆蓋 900 – 1700 nm，非常適合檢測吸水峰。除了為水分量化提供相關(guān)數(shù)據(jù)外，與高光譜圖像一起嵌入的空間維度還揭示了水分分布。
在這項研究中，我們監(jiān)測并量化了一塊棉布的干燥時間。我們蘸了一個圓形的化妝棉。5 厘米（通常用于卸妝）放入水中，然后將其應(yīng)用于 Specim 實驗室掃描儀 40×20。我們使用 Specim FX17 高光譜相機監(jiān)測它的干燥情況，并每 4 分鐘進行一次測量，直到它完全干燥。它需要在 264 分鐘內(nèi)總共進行六十七 (67) 次測量。我們使用 SpecimINSIGHT 軟件分析數(shù)據(jù)。
干燥棉墊的光譜分析
每個圖像首先根據(jù)黑暗和白色參考進行歸一化。然后通過將實驗期間獲取的所有 67 張圖像組合到一個文件中來創(chuàng)建馬賽克。這幅馬賽克描繪了不同干燥階段的棉墊，從右上角開始，當時它非常潮濕，在右下角干燥。馬賽克從左到右，從上到下，一行一行地填滿。
如圖 1A 所示，在干燥過程后可以看到假 RGB 馬賽克圖像的清晰漸變。光譜揭示了相同的趨勢：那些與濕樣品相關(guān)的光譜在 970、1150 和 1420 nm 處表現(xiàn)出最深的光譜吸收，而這些峰隨著干燥時間的推移而消失。在 3.5 小時后（在過去的十次測量中），干燥的加速也很明顯。
A) RGB 偽色圖像（紅色：1133 nm；綠色：1280 nm 和藍色：1488 nm）
B) 具有空間選擇的 RGB 偽色圖像 [與 (A) 相同]
C) 與每個圖像相關(guān)的光譜，對每個選擇進行平均 (B)
圖 1：與化妝棉干燥相關(guān)的錯誤 RGB 和 NIR 光譜
建?！狿LS 回歸
建立 PLS 回歸來量化化妝棉的干燥程度?；貧w變量稱為“干燥”，范圍從 0 到 264（對應(yīng)于以分鐘為單位的干燥時間）。請注意，使用 SpecimINSIGHT，回歸可以只建立在樣本上，而不管背景如何。為了訓(xùn)練模型，每隔兩張圖像都會被考慮在內(nèi)。模型的準確性是在所有其他圖像上估計的。
回歸的預(yù)測性能如圖 2 所示。對于每個棉墊，我們制作了一個代表干燥的熱圖，突出了高光譜成像與描述變量分布的相關(guān)性。構(gòu)建的模型具有非常高的準確性，R2 為 0.98。查看實際值與預(yù)測值，非常濕潤的棉花的干燥更難以量化。圖 1C 的光譜與此相關(guān)，表明在干燥開始時，僅觀察到與水相關(guān)的吸收峰深度的輕微變化。
我們構(gòu)建了第二個模型，類似于之前展示的模型，但這次是在每秒采集的 61 張圖像上。R2 為 0.97。在第二個模型中，更多地關(guān)注濕樣品，實際值與預(yù)測值表明第二個模型在干燥過程開始時更準確。這突出表明，根據(jù)樣本及其水分含量，訓(xùn)練樣本的選擇對于構(gòu)建準確的模型至關(guān)重要。
A) PLS 回歸熱圖（最小值 = 0；最大值 = 264）
B) 第一個回歸模型的回歸圖（每 4 分鐘獲取一次數(shù)據(jù)）
C) 第二個回歸模型的回歸圖（每 2 分鐘獲取一次數(shù)據(jù)）
圖 2：“干燥”回歸模型的預(yù)測性能
結(jié)論:
Specim FX17適用于準確量化樣品的水分含量，此處為棉墊。此外，SpecimINSIHGT 是執(zhí)行此類分析并構(gòu)建適當回歸模型的相關(guān)軟件。這些模型可以加載到 SpecimCUBE 中進行實時量化。
最后，這項研究表明，訓(xùn)練樣本的選擇強烈影響模型的預(yù)測性能。
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