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可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-06-06 瀏覽量:725 作者:awei

可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測具有較高的準確度和可行性。毛腳繭的化學成分和結構特征與其他雜質物質有所不同,導致它們在近紅外光譜上的反射光譜也有所不同。因此,利用近紅外光譜相機可以對不同雜質物質進行區(qū)分和鑒定,包括毛腳繭。

可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測

為什么毛腳繭需要鑒別檢測?

蠶繭的上蔟時間(mounting time)是影響蠶繭品質的重要因素之一。在實際收購中,通常把正在吐絲的繭及吐完絲未化蛹的毛腳繭統(tǒng)稱為毛腳繭。一般熟蠶上蔟后,在25℃左右的條件下,從上蔟第1d開始葉絲,至第3d或第4d吐絲結繭完成,再經(jīng)過2~3d才蛻皮化蛹。隨著上蔟時間的增加(3~7d),蠶繭的繭層量和繭層率均增加2。根據(jù)研究,上蔟后48h所采蠶繭,當日無化蛹繭;上蔟后72h所采蠶繭,當日化蛹率為26%;上蔟后96h 所采蠶繭,化蛹率為78%;上蔟后120h所采蠶繭,化蛹率為100%。蠶繭流通和加工過程中,毛腳繭的主要危害為烘折比正常繭大,影響蠶繭和生絲的品質。特別是尚未吐完絲的繭,將直接影響粒繭絲長、繭層率及出絲率。毛腳繭發(fā)生蒸熱后,毛腳繭蛹、嫩蛹、正常蛹等均易被悶死,而被悶死的嫩蛹在干燥中,蛹殼易破裂,流出污汁或蛹油污染繭層而成下繭。

根據(jù)統(tǒng)計,同批量的毛腳繭比正常繭的上車率低2~4%,解舒率下降4~6%,蒸熱嚴重者解舒率下降10%甚至更多。按照絲廠經(jīng)驗數(shù)據(jù),解舒下降1%或上車率降低1%,對應巢折增大3~4kg,生絲成本將會有所增加,同時造成生絲品質和市價的降低。

毛腳繭的鑒別檢測方法

  1. 近紅外光譜分析法:利用近紅外光譜儀對毛腳繭進行掃描分析,根據(jù)樣品的吸收譜圖,結合時間域和頻域的數(shù)據(jù)進行化學定量和質量鑒別。

  2. 形態(tài)學分析法:通過觀測毛腳繭的形態(tài)和結構特征,包括大小、顏色、表面形態(tài)、紋理等方面,與已知的其他雜質物質進行比對鑒定。

  3. 視覺識別法:人眼經(jīng)驗判斷法,通過對毛腳繭的顏色、形態(tài)等特征進行觀察,并結合個人的經(jīng)驗和背景知識,進行毛腳繭的識別。

  4. 化學分析法:通過對毛腳繭的化學成分進行分析,比對其成分與其他雜質物質的差異,確定毛腳繭的身份。

  5. 遺傳分析法:以分子生物學技術為基礎,通過對毛腳繭的遺傳信息進行分析和比對,來確定其身份和鑒別檢測。



與傳統(tǒng)檢測方法相比,可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測優(yōu)


  1. 非接觸式檢測:傳統(tǒng)檢測方法對于毛腳繭的檢測需要依靠人工視覺或者手工操作,而可見近紅外光譜相機可以非接觸方式對樣品進行檢測,減少了人為因素可能導致的誤差。

  2. 高效性:傳統(tǒng)檢測方法需要大量的人工操作和時間,而可見近紅外光譜相機可以快速地完成毛腳繭的檢測,節(jié)省了時間和勞動力成本。

  3. 多元信息:可見近紅外光譜相機可以獲得樣品的光譜信息,可以同步獲取多個角度的信息,得到毛腳繭的形態(tài),成分,結構等方面的多元信息,全面、準確地鑒別毛腳繭。

  4. 非破壞性檢測:傳統(tǒng)檢測方法需要破壞性地處理樣品,而可見近紅外光譜相機是一種非破壞性檢測方法,可以不損壞樣品就對其進行檢測,更加可靠。

  5. 自動化程度高:可見近紅外光譜相機可以應用于自動化檢測設備中,可實現(xiàn)實時在線檢測,適用于工業(yè)化和生產(chǎn)化場合。

相較傳統(tǒng)檢測方法,可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測具有非接觸、高效、多信息、非破壞性、自動化程度高等優(yōu)勢,為毛腳繭的鑒別提供了更加準確、全面、高效、穩(wěn)定的解決方案。


可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測應用案例

本研究應用了400-1000nm的可見近紅外高光譜相機,可采用SINESPE賽斯拜克技術有限公司產(chǎn)品SP130M進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優(yōu)于2.5nm,可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。

可見近紅外光譜相機對毛腳繭的鑒別檢測應用案例


本研究采用可見/近紅外光譜技術對毛腳繭進行鑒別檢測。采用連續(xù)投影算法(SPA)提取特征波長,并用PLS方法建立了模型,為實現(xiàn)毛腳繭快速鑒別提供依據(jù)。

本研究基于可見/近紅外光譜技術,對毛腳繭進行了鑒別檢測。首先使用基線校正預處理方法,消除因不同采集時間導致的樣品光譜數(shù)據(jù)基線不同,然后采用主成分分析方法(PCA)對毛腳繭和成熟繭進行了定性分析,隨后提出了一種基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)算法的毛腳繭鑒別方法,并采用連續(xù)投影算法(SPA)將601個光譜變量減少到12個,減少了98.00%的模型變量。此模型對毛腳繭的鑒別準確率達到了100%。表明基于可見/近紅外光譜技術,可以較好的檢測出貓腳繭。

近紅外光譜相機具有快速、非接觸、非破壞性等優(yōu)點,可以實現(xiàn)自動化高效檢測,能夠在生產(chǎn)線上進行實時監(jiān)測和篩查。同時,近紅外光譜相機的應用也經(jīng)過了實踐驗證,越來越多的企業(yè)開始采用該技術來保證產(chǎn)品質量和安全性。

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