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荧光高光谱技术快速无损检测铁观音掺假及其程度

四川农业大学康志亮教授团队利用我司高光谱设备（GaiaField-V10E）及配套的荧光系统，对铁观音掺假程度的进行无损检测。作为一种新的检测方法，荧光高光谱技术为食品检测提供了独特的优势，其基本原理是当一种物质被特定波长的入射光照射时，其分子吸收光能并从基态进入激发态，然后立即去激发并发射出光。图1荧光高光谱成像系统。阅读全文 ∨
基于鲁棒特征匹配和弹性变形的高光谱图像自动拼接

研究提出了新的高光谱图像拼接方法，适用于存在旋转、尺度变化、非刚性变换的图像集。得到的图像清晰，无明显错误拼接和接缝，图像的光谱曲线失真较小，适用于存在大视差的机载高光谱图像。阅读全文 ∨
利用高光谱成像技术预测茶叶在萎凋和发酵过程中的茶多酚、游离氨基酸和咖啡因含量

萎凋和发酵过程是红茶加工过程中的关键环节，萎凋程度和发酵程度是衡量加工工艺的关键参数。目前，萎凋和发酵程度的判断主要通过生化分析和感官评价进行，存在耗时费力、效率低下、主观性强等问题。而高光谱成像作为一种高效、快捷、无损监测方法，对于提高生化成分监测效率，判断萎凋和发酵程度具有重要意义。阅读全文 ∨
基于高光谱成像技术的蜂蜜掺假无损检测

本研究主要利用高光谱成像和化学计量学方法来进行蜂蜜掺假鉴别和不同蜂蜜掺假水平预测，对于维护蜂蜜和糖浆市场秩序，保护消费者合法权益具有科学意义。阅读全文 ∨
基于高光谱成像技术的灵芝子实体多糖含量无损预测

华南农业大学电子工程学院（人工智能学院）赵静副教授团队，对我司可见-近红外高光谱相机（GaiaField Pro-V10E）和近红外双高光谱相机（GaiaField Pro-N17E）采取联用的形式，采集灵芝（赤芝）实体402.6-1005.5nm和887-1703nm的高光谱图像，并获取其多糖含量。图1（a）为不同采摘时期的灵芝RGB图片，图1（b）为高光谱图像采集系统及获取数据流程。阅读全文 ∨
基于无人机高光谱成像技术的冬小麦SPAD遥感反演研究

随着农业遥感的兴起，利用冠层光谱信息可以很好的监测和诊断作物的叶片叶绿素含量。面对长期定位试验条件下差异化土壤肥力的田块，如何充分利用无人机高光谱遥感信息，构建具有较强空间适用性的冬小麦叶片叶绿素含量遥感估算模型，是精准农业的研究热点之一。阅读全文 ∨