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    高光譜相機解決方案
  • 基于高光譜工成像的黃瓜葉內葉綠素分布的無損檢測

  • 信息來源:彩譜品牌廠家   瀏覽次數:73    發表時間:2022-11-17
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           本研究應用了400-1000nm的高光譜相機,可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優于2.5nm,可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區域波段選擇)。
           葉綠素是一種常見的有機化合物,因為它們自然存在于植物中,并賦予其特定的顏色。在體內,這些色素在光合作用中起著重要的作用,蔬菜的營養狀況與光合色素的含量高度相關。光合色素率技術可以提高農場的經營效率,減少農場對環境的影響。在這個領域,這些都刺激著研究的積極性,以找到有效的方法。傳統方法的色素分析需要通過提取光度法或高效液相色譜法,這樣會破壞測量的葉片。因此,隨著時間的推移,不允許測量單個葉片中色素含量的變化。另外,這種技術既耗時又昂貴,使得整體景觀植被健康和生態系統的評價不切實際。此外,無論其來源是原生的還是提取的葉綠素都是脆弱的分子,易于修改,具有能夠快速準確地識別和量化葉片的色素。本研究的目的是調查光譜反射率與葉綠素含量之間的關系,以發展基于高光譜成像的葉綠素在黃瓜葉片中分布的無損檢測技術。采集并處理了450-850納米范圍內立方體黃瓜葉的高光譜圖像數據。
           從黃瓜葉樣品中獲得的立方體高光譜圖像數據如圖1所示(a)所示。原始反射圖像采用平場校正(公式1),圖1(b)位于紅(670納米)的三個波長,綠(525納米)藍(460nm)因此,類似的自然色出現在區域組合的光譜圖像中。當波段上升時,圖像的強度發生了變化。選擇靜脈葉(靜脈)、葉(綠)綠葉肉面積、黃葉肉面積(黃色)三個區域,如圖1所示(b)所示。三個區域的10x計算圖10像素的平均反射光譜(d)三個領域的平均光譜發生了很大的變化。由于新鮮葉片中的化學成分分布在細胞和細胞器的組織中,光譜特征與葉片圖像不一致。樣品的選擇區域變得非常重要,對預測模型的性能產生了深遠的影響。,葉綠素的測的測定。平均光譜和平滑頻譜如圖1所示(c)所示。從圖1(c)到圖1(d).反射光譜在850到128之間飽和,毛刺多。進一步處理450-900納米范圍內的波長,以避免低信噪比。代表單波段反射圖像的黃瓜葉是從500到850納米選定的8個波段,如圖2所示。不同光譜區域之間的差異證明了高光譜圖像的一般模式。其個葉片的圖像質量從500到850納米相當好。750和850葉片表面的葉靜脈nm由于葉面上的黑斑,靜脈與正常葉肉之間的光譜比較顯得更加明顯。
     
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