用Specim FX17高光谱相机测量棉制品水分含量

用Specim FX17高光谱相机测量棉制品水分含量

水分的定量测试是许多工业和研究应用的关键。基于光谱学的定量模型对水分含量的监测是有效、无损和准确的。高光谱相机也可以显示水分的空间分布，而点光谱仪只能提供一般分布。在这项研究中，我们监测了一块棉布在其干燥过程中的的水分含量。

NIR:    近红外(900 - 1700 nm)

PLS:    偏zui小二乘法 

PLSDA：偏zui小二乘判别分析

NIR波段水的吸收峰

生产中监测水分含量是非常重要的，例如，在食品、造纸和木材行业中。近红外光谱仪被广泛的使用在各类应用中。光谱学家依靠NIR波段内水的吸收峰，如下图所示，水会强烈吸收970nm、1150nm和1450nm的光。而specim FX17高光谱相机的光谱覆盖范围为900nm - 1700nm，非常适合检测水的吸水峰。此外，高光谱图片也能揭示水的空间分布情况。

在这项研究中，我们监测和测量了棉布的干燥时间。我们将约5厘米的圆形棉垫(通常用于卸妆)浸入水中，然后把它放在Lab scanner 40x20扫描台上。将其应用于标本实验室扫描仪40×20。我们用FX17高光谱相机监测其干燥情况，每4分钟测量一次，直到完全干燥。总共测量了67次花费了264分钟。然后使用Specim INSIGHT软件进行分析。

干燥棉垫的光谱分析

每张图片都通过暗噪声和白参考做了归一化。然后，通过将实验期间获得的67幅图像组合成一个文件，形成了一个组合图片。这幅镶嵌图片描绘了棉垫在不同干燥阶段的情况，从右上方非常潮湿的时候开始，到右下方干燥的时候。从左到右，从上到下，逐行填了镶嵌图。

如图1a所示，在干燥过程中，可以从拼接图中明显的看到伪彩图的梯度变化。光谱曲线也显示出同样的趋势。与潮湿样品相关的光谱在970、1150和1420 nm处吸收zui多，而这些峰随着干燥时间的增长而消失。在3.5小时后(在zui后的10次测量中)，干燥的加速也非常明显。

图1:与棉垫干燥有关的伪彩图和NIR光谱。

建模- PLS回归

建立一个PLS回归模型来量化棉垫的干燥程度。回归变量称为“干燥”，范围从0到264(对应于干燥时间，以分钟为单位)。请注意，使用Insight软件，回归只能建立在样本上，而不管背景如何。为了训练模型，每一秒的图像都被考虑在内。模型的精度在所有其他的图片上估计。

回归的预测性能如图2所示。对于每个棉垫，我们制作了一个代表干燥的热力图，突出了高光谱图像与描述水分分布的相关性。建立的模型具有很高的准确度，R2为0.98。对比实际值和预测值，非常湿的棉花的干燥过程更难以量化。图1c的光谱与此相关，表明在干燥开始时，与水有关的吸收峰深度只有轻微的变化。

我们建立了第二个模型，类似于之前展示的模型，但这次是基于每隔一分钟获取的61张图像。R2在这里是0.97。在第二个模型中，更关注潮湿样品，实际值与预测值表明，第二个模型在干燥过程开始时更准确。这突出表明，根据样本及其湿度水平，训练样本的选择对于建立准确的模型至关重要。

A  PLS回归热力图(Min = 0;Max = 264)

B  第1个回归模型的回归图片(每4分钟获取一次数据)

C  第二个回归模型的回归图(每2分钟获取一次数据)

图2:“干燥”回归模型的预测性能。

使用Specim FX17高光谱相机+ LabScanner 40 x 20位移台

光谱范围：NIR(900 – 1700 nm)

光谱波段：224

光谱分辨率：8 nm

狭缝宽度：30 μm

空间像素数：640

像素大小：15x15 μm

成像速度：全谱段采集为670 Hz， ROI波段选择后可达15000 Hz

昊量光电推出了适用于科研端、工业端、地面实验室、机载航空等领域高光谱相机，Specim高光谱相机波长覆盖范围很广，包括400-1000nm，900-1700nm，1000-2500nm.2.7um-5.3um，8um-12um, 广泛应用于工业分选、精zhun农业、色差检测、食品检测、医学制药、文物保护、刑侦检测、环境监测等领域。Specim高光谱相机设备具有高速、强大和稳定的性能，易于安装和维护，并且保证每一个空间像素的光谱纯度，为客户提供真实准确可靠的高光谱数据, 同时具有高效的投资回报。

上海昊量光电作为芬兰Specim中国地区的代理商，为您提供专业的选型以及技术服务。对于高光谱成像有兴趣或者任何问题，都欢迎通过电话、电子邮件或者微信与我们联系。

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结论

Specim FX17适用于准确定量样品的湿度水平，这里是一个棉垫。同时，SpecimInsigh是一个很好的软件来执行这样的分析和建立回归模型。这个模型也可以加载到Spcim Cube上进行实时测量。zui后，本研究表明，训练样本的选择很大的影响着模型的预测性能。

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