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江蘇雙利合譜科技有限公司

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高光譜成像技術(shù)在陶瓷片分類中的應(yīng)用與探索

閱讀:294      發(fā)布時間:2024-11-25
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一、背景

在陶瓷材料的鑒定和分類中,傳統(tǒng)的人工檢測方法容易受到主觀因素影響,且難以快速、準(zhǔn)確地區(qū)分不同種類的陶瓷片。高光譜成像技術(shù)作為一種非破壞性檢測手段,能夠有效捕捉材料在不同波長下的光譜特征,從而實現(xiàn)對不同材料的自動分類。為此,本案例利用雙利合譜近紅外高光譜成像系統(tǒng)GaiaField-R17-HR設(shè)備,結(jié)合高光譜成像和機器學(xué)習(xí)模型,成功實現(xiàn)了對陶片與瓷片的精確分類和可視化展示。

二、試驗材料與方法

2.1試驗設(shè)別

采用江蘇雙利合譜科技有限公司GaiaField-R17-HR近紅外高光譜成像系統(tǒng)進行陶瓷片的高光譜圖像數(shù)據(jù)采集。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀、面陣列相機、鹵素?zé)艄庠础迪?、計算機組成。

2.2試驗材料

本研究以陶瓷片為研究對象,區(qū)分陶片和瓷片。

2.3圖像處理分析

圖像處理分析主要包括圖像的預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析,圖像預(yù)處理基于江蘇雙利合譜科技有限公司提供的高光譜成像系統(tǒng)采集軟件SpecView進行高光譜數(shù)據(jù)的采集。并對采集到的數(shù)據(jù)進行反射率校正,公式如下:

18.jpg

式中,是反射率校正后的圖像,是原始圖像,為白板校正圖像,是黑板校正圖像,為白板的反射率。

2.4 光譜數(shù)據(jù)提取

采用江蘇雙利合譜科技有限公司開發(fā)的HyperScan Pro軟件進行陶片和瓷片光譜數(shù)據(jù)的提取,以框選的方式確定感興趣(ROI)區(qū)域(圖1),以每個ROI區(qū)域內(nèi)所有像素點的平均值作為一個光譜數(shù)據(jù)(圖2),每類材料分別確定了124個ROI區(qū)域,即每類材料得到了124個數(shù)據(jù)。

10.jpg

圖1. ROI確定方式

11.jpg

圖2.光譜數(shù)據(jù)提取

三、結(jié)果與分析

3.1陶片、瓷片、以及背景光譜分析

圖3對比124個陶片和瓷片的平均光譜數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)。從圖中能夠看出,背景的光譜反射率非常低且平穩(wěn),反射率幾乎在0.1以下,前后噪音過重,沒有波峰波谷的存在,說明背景區(qū)域?qū)獾姆瓷漭^少,光譜特性與陶片和瓷片有明顯差異。瓷片與陶片均在大約950 nm之前,反射率有較大的上升,然后在大部分波長段保持相對平穩(wěn)。在整個波長范圍內(nèi),瓷片的反射率明顯低于陶片,尤其是在波長1000 nm之后,瓷片和陶片的反射率差異逐漸加大,這一部分的差異可以作為分類的依據(jù)。另外,兩者的曲線形狀在總體趨勢上有相似性,但反射率水平的顯著不同可能表明材料成分或結(jié)構(gòu)的差異。

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圖3. 陶瓷片及背景的平均光譜曲線

3.2 光譜數(shù)據(jù)處理

從圖2能夠看出,采集到的光譜數(shù)據(jù)存在較大的噪聲,為了去除光譜數(shù)據(jù)中的噪聲、校正背景和基線漂移,提升信號質(zhì)量,從而使后續(xù)的分析、建模和分類更加準(zhǔn)確,本研究采用了S-G濾波結(jié)合MSC方法對原始光譜數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理。能夠看出經(jīng)過預(yù)處理后的光譜更加的平滑與聚集,特征峰也更加的明顯(圖4)。

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圖4. 經(jīng)過預(yù)處理后的陶瓷片光譜曲線

3.3基于SVM的陶瓷片分類識別

本試驗采用支持向量機(SVM)模型進行陶瓷片的分類識別,在建立定性模型之前,采用Kennard-Stone (KS)算法以7:3的比例對數(shù)據(jù)集進行劃分,將70%的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練,30%的數(shù)據(jù)用于模型測試。最終訓(xùn)練集174個,測試集74個。在SVM訓(xùn)練過程中,c和g是兩個關(guān)鍵參數(shù),經(jīng)過不斷調(diào)試,最終得到*優(yōu)的c和g,分別為16和0.0625,核函數(shù)采用的是RBF徑向基核函數(shù),最終測試集分類準(zhǔn)確率、平均精度和平均召回率均為1,表1為測試集的混淆矩陣。

表1. 測試集混淆矩陣

混淆矩陣

真實值

陶片

瓷片

預(yù)

陶片

41

0

瓷片

0

33

為了驗證該模型的實際應(yīng)用效果,我們拍攝了一批混合擺放的陶片與瓷片的高光譜圖像,首先對其中一個波段的灰度圖像進行圖像處理以去除背景信息,得到每個樣本的ROI區(qū)域,之后將確定過ROI區(qū)域的圖像映射到高光譜圖像上,提取每個樣本中所有像素點的光譜數(shù)據(jù)。圖中前兩行樣本為陶片,后兩行以及右上角和右下角的樣本為瓷片。結(jié)合之前訓(xùn)練的高精度SVM分類模型,對每個像素點的類別進行了預(yù)測,并通過可視化技術(shù)展示了陶片與瓷片的分布情況。圖5中綠色區(qū)域為瓷片,紅色區(qū)域為陶片,能夠看出通過高光譜技術(shù)實現(xiàn)了對陶瓷片的有效識別。

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圖5. 陶瓷片分類情況可視

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