

关键词导读:高光谱应用 农业自动化 智慧农业 西瓜分选
利用高光谱成像技术实现对西瓜品质及杂物的自动识别。通过采集西瓜和常见异物的光谱数据,建立识别模型,实现对西瓜品质及杂物的快速、准确识别。
本次验证实验针对农业自动化生产过程中,为提高西瓜收集效率,自动化采摘难免会混入其他杂物,高光谱技术应用识别技术在此过程中,可以做到识别西瓜和其他异物,避免如石头等坚硬异物对智能设备的破坏和无效运输,做到现场采集、现场分类,早期干预。减少西瓜在传输中与异物碰撞损耗,提高西瓜的智能化采摘效率。将对农作物生产产生积极深远的作用。
02、实验原理
高光谱成像技术是基于物体的光谱吸收和反射特性。当光线通过或反射物体表面时,被物体吸收或反射的光波将发生变化。高光谱成像系统通过对各个波段的频谱进行连续测量,可以获取到物体在不同波段下的光谱信息。通过分析这些光谱数据,可以得到物体的光谱特征,进而对物体进行分类、识别和定量分析。
04、实验设计
实验分四组,使用光谱范围400-1000nm的可见近红外高光谱相机分别对西瓜、瓜蔓、石头、泥土块样品进行数据采集,用于验证西瓜,瓜蔓等在可见近红外波段光谱曲线差异情况。
本次实验用到的是实验室高光谱成像仪,铝合金台架搭配精密位移台。

05、实验结论
通过可见近红外高光谱,我们发现各类物品轻易区分,识别较为容易,为后续农业自动化等提供必要的早期验证。
内容来源于杭州高谱

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