公开(公告)号：CN114663821A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210537152.X

申请日：2022-05-18

Applicant: 武汉大学

Inventor： 钟燕飞 ,  刘梓盈 ,  孙晨 ,  王心宇 ,  刘桢杞 ,  田凯 ,  冯静宜 ,  覃宇庭

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/58 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明针对现有的基于推扫式高光谱成像仪的检测系统成像速度慢，现有的传统机器学习模型无法充分表达高光谱特征的问题，公开了一种基于视频高光谱成像技术的产品质量实时无损检测方法。主要包括：使用质量检测仪器进行产品的理化性质检测；搭建硬件平台，使用视频高光谱成像技术获取产品光谱的三维立方；对原始高光谱数据进行预处理，提取产品感兴趣目标区域部分的平均光谱；对检测样本打标签，训练一维光谱分类模型，使用模型对检测样本中测试样本进行预测；将产品品质检测结果实时展示在系统软件上。本方法可实时获取产品待测样本的高光谱数据，可实现产品品质的实时检测，并保持较高的检测精度。该方法无需人工干预，可自动化处理。

公开(公告)号：CN114663821B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210537152.X

申请日：2022-05-18

Applicant: 武汉大学

Inventor： 钟燕飞 ,  刘梓盈 ,  孙晨 ,  王心宇 ,  刘桢杞 ,  田凯 ,  冯静宜 ,  覃宇庭

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/58 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明针对现有的基于推扫式高光谱成像仪的检测系统成像速度慢，现有的传统机器学习模型无法充分表达高光谱特征的问题，公开了一种基于视频高光谱成像技术的产品质量实时无损检测方法。主要包括：使用质量检测仪器进行产品的理化性质检测；搭建硬件平台，使用视频高光谱成像技术获取产品光谱的三维立方；对原始高光谱数据进行预处理，提取产品感兴趣目标区域部分的平均光谱；对检测样本打标签，训练一维光谱分类模型，使用模型对检测样本中测试样本进行预测；将产品品质检测结果实时展示在系统软件上。本方法可实时获取产品待测样本的高光谱数据，可实现产品品质的实时检测，并保持较高的检测精度。该方法无需人工干预，可自动化处理。