高光谱成像技术在工业检测领域的应用

高光谱成像技术是融合了成像技术和光谱技术优点的一种新兴检测技术，具有无损、无接触、快速等技术特点，可以同时获得检测对象内、外部品质特征的光谱信息与空间信息。该技术早期主要应用于空间遥感与测量，近年来已逐步应用于精准农业、工业分选、生态环境、资源勘探、生物医学等领域。

基于高光谱成像技术并结合机器学习模型训练方法能够无损、准确地鉴别物质，可为物质分类定级、自动分选等工业化批量检测场景提供一种高效、科学的检测手段和依据。

1. 精密电子

机器视觉在精密电子检测应用广泛，随着检测要求的提高，目前遇到很多技术瓶颈，非可见光部分的物质特性难以获取。采用光谱视觉将大大增强检测的准确度，可以将传统机器视觉无法获取的一些关键信息采集并进行实时分析判别处理。

通过光谱相机采集被检产品获取其光谱信息，根据检测指标要求，进行标注和训练，输出按检测线要求的标注图像或检测结果信号。

1）Mini LED检测

2）LED屏检测

3）PCB检测

2. 烟叶分选

烟叶分级目前主要依赖人工操作，业界也正在研发利用机器视觉、深度学习等自动化分检设备，目前了解到分检正确率只能到50%。高光谱成像里的光谱信息除了含有颜色、光泽等信息外，还含有物质成分和结构的信息，如油分、厚度等信息，是非常适合烟叶分级的技术选择。

烟叶高光谱曲线图

烟叶高光谱伪彩图

不同级别烟叶的曲线分布差异

平均识别准确率达85%或以上

3. 塑料回收

4. 泄漏检测

5. 杂质检测

高光谱成像技术，现已逐步在工业检测领域普及，针对针对精密电子、分级分选、塑料回收、杂质检测等工业领域多场景均可覆盖，检测结果更精准，更有科学依据。

* 本文部分内容转自网络，仅供学术交流与应用研究。*