用Specim FX17高光譜相機測量棉制品水分含量

水分的定量測試是許多工業(yè)和研究應用的關鍵?；诠庾V學的定量模型對水分含量的監(jiān)測是有效、無損和準確的。高光譜相機也可以顯示水分的空間分布，而點光譜儀只能提供一般分布。在這項研究中，我們監(jiān)測了一塊棉布在其干燥過程中的的水分含量。

NIR:    近紅外(900 - 1700 nm)

PLS:    偏zui小二乘法 

PLSDA：偏zui小二乘判別分析

NIR波段水的吸收峰

生產中監(jiān)測水分含量是非常重要的，例如，在食品、造紙和木材行業(yè)中。近紅外光譜儀被廣泛的使用在各類應用中。光譜學家依靠NIR波段內水的吸收峰，如下圖所示，水會強烈吸收970nm、1150nm和1450nm的光。而specim FX17高光譜相機的光譜覆蓋范圍為900nm - 1700nm，非常適合檢測水的吸水峰。此外，高光譜圖片也能揭示水的空間分布情況。

在這項研究中，我們監(jiān)測和測量了棉布的干燥時間。我們將約5厘米的圓形棉墊(通常用于卸妝)浸入水中，然后把它放在Lab scanner 40x20掃描臺上。將其應用于標本實驗室掃描儀40×20。我們用FX17高光譜相機監(jiān)測其干燥情況，每4分鐘測量一次，直到wan全干燥。總共測量了67次花費了264分鐘。然后使用Specim INSIGHT軟件進行分析。

干燥棉墊的光譜分析

每張圖片都通過暗噪聲和白參考做了歸一化。然后，通過將實驗期間獲得的67幅圖像組合成一個文件，形成了一個組合圖片。這幅鑲嵌圖片描繪了棉墊在不同干燥階段的情況，從右上方非常潮濕的時候開始，到右下方干燥的時候。從左到右，從上到下，逐行填了鑲嵌圖。

如圖1a所示，在干燥過程中，可以從拼接圖中明顯的看到偽彩圖的梯度變化。光譜曲線也顯示出同樣的趨勢。與潮濕樣品相關的光譜在970、1150和1420 nm處吸收zui多，而這些峰隨著干燥時間的增長而消失。在3.5小時后(在zui后的10次測量中)，干燥的加速也非常明顯。

圖1:與棉墊干燥有關的偽彩圖和NIR光譜。

建模- PLS回歸

建立一個PLS回歸模型來量化棉墊的干燥程度?；貧w變量稱為“干燥"，范圍從0到264(對應于干燥時間，以分鐘為單位)。請注意，使用Insight軟件，回歸只能建立在樣本上，而不管背景如何。為了訓練模型，每一秒的圖像都被考慮在內。模型的精度在所有其他的圖片上估計。

回歸的預測性能如圖2所示。對于每個棉墊，我們制作了一個代表干燥的熱力圖，突出了高光譜圖像與描述水分分布的相關性。建立的模型具有很高的準確度，R2為0.98。對比實際值和預測值，非常濕的棉花的干燥過程更難以量化。圖1c的光譜與此相關，表明在干燥開始時，與水有關的吸收峰深度只有輕微的變化。

我們建立了第二個模型，類似于之前展示的模型，但這次是基于每隔一分鐘獲取的61張圖像。R2在這里是0.97。在第二個模型中，更關注潮濕樣品，實際值與預測值表明，第二個模型在干燥過程開始時更準確。這突出表明，根據(jù)樣本及其濕度水平，訓練樣本的選擇對于建立準確的模型至關重要。

A  PLS回歸熱力圖(Min = 0;Max = 264)

B  第1個回歸模型的回歸圖片(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"回歸模型的預測性能。

使用Specim FX17高光譜相機+ LabScanner 40 x 20位移臺

光譜范圍：NIR(900 – 1700 nm)

光譜波段：224

光譜分辨率：8 nm

狹縫寬度：30 μm

空間像素數(shù)：640

像素大小：15x15 μm

成像速度：全譜段采集為670 Hz， ROI波段選擇后可達15000 Hz

昊量光電推出了適用于科研端、工業(yè)端、地面實驗室、機載航空等領域高光譜相機，Specim高光譜相機波長覆蓋范圍很廣，包括400-1000nm，900-1700nm，1000-2500nm.2.7um-5.3um，8um-12um, 廣泛應用于工業(yè)分選、精準農業(yè)、色差檢測、食品檢測、醫(yī)學制藥、文物保護、刑偵檢測、環(huán)境監(jiān)測等領域。Specim高光譜相機設備具有高速、強大和穩(wěn)定的性能，易于安裝和維護，并且保證每一個空間像素的光譜純度，為客戶提供真實準確可靠的高光譜數(shù)據(jù), 同時具有高效的投資回報。

結論

Specim FX17適用于準確定量樣品的濕度水平，這里是一個棉墊。同時，SpecimInsigh是一個很好的軟件來執(zhí)行這樣的分析和建立回歸模型。這個模型也可以加載到Spcim Cube上進行實時測量。zui后，本研究表明，訓練樣本的選擇很大的影響著模型的預測性能。

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