彩譜高光譜相機助力齊魯工業大學實現花生霉變精準檢測

發布時間：2026-01-09

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花生作為全球重要的油料與經濟作物，其品種分類與霉變檢測一直備受關注。傳統的化學檢測方法耗時長、成本高，且對樣本具有破壞性，難以滿足大規模生產需求。因此，發展一種快速、無損、準確的檢測技術顯得尤為重要。

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高光譜成像技術憑借其豐富的數據維度與信息深度，逐漸成為農產品質量檢測領域的關鍵工具。該技術能同時獲取目標的空間信息與連續波段下的光譜信息，實現對物體表面與內部成分的非破壞性分析。

在這一背景下，齊魯工業大學王孟軻的研究團隊在其碩士論文中，采用杭州彩譜科技有限公司生產的FS-13型和FS-15型高光譜相機，開展了基于高光譜成像技術的花生霉變檢測方法研究。該相機波段范圍分別為400-1000nm和900-1700nm，屬于可見+短波紅外區域，能夠有效捕捉由分子振動引起的化學特征變化，對水分、蛋白質及霉菌代謝物等成分具有較好的檢測靈敏度。

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研究中，團隊通過模擬自然霉變環境制備花生樣本，利用FS-15采集高光譜數據，并結合主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）與極限學習機（ELM）構建分類模型。實驗結果表明，所提出的PCA-LBP-ELM模型對霉變花生的識別精度表現突出，為花生品質的無損檢測提供了可靠的技術路徑。

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彩譜科技推出的高光譜成像系統，具備波段范圍靈活、成像穩定、數據維度豐富等特點，適用于農產品檢測、工業分選、環境監測等多個領域。FS-13（400-1000nm）適用于表面顏色與紋理分析，FS-15（900-1700nm）則更擅長成分分析與內部缺陷檢測，用戶可根據實際需求進行選擇。

隨著高光譜技術的不斷成熟與算法模型的持續優化，其在農產品安全檢測、智能制造、科研分析等領域的應用前景將更加廣闊。彩譜科技將繼續致力于高光譜成像設備的研發與推廣，為行業提供更加高效、可靠的視覺解決方案。

（論文原文可通過www.cnki.net搜索《基于高光譜成像技術的花生霉變檢測方法研究》進行閱讀）

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