მიღწევები დახარისხების ტექნოლოგიებში: ხილული და ინფრაწითელი სინათლის აპლიკაციების ყოვლისმომცველი მიმოხილვა

ბოლო წლების განმავლობაში, დახარისხების ინდუსტრიამ მნიშვნელოვანი წინსვლა განიცადა უახლესი ტექნოლოგიების ინტეგრაციის გამო.მათ შორის, ხილული და ინფრაწითელი სინათლის დახარისხების ტექნოლოგიის გამოყენებამ მნიშვნელოვანი ადგილი მოიპოვა.ეს სტატია იკვლევს სხვადასხვა განათებებს, რომლებიც გამოიყენება დახარისხების აპლიკაციებში, ძირითადი აქცენტით ხილული სინათლის დახარისხების ტექნოლოგიაზე, მოკლე ინფრაწითელ და ახლო ინფრაწითელ დახარისხების ტექნოლოგიებზე.ეს ტექნოლოგიები ახდენს რევოლუციას ფერის დახარისხებაში, ფორმის დახარისხებასა და მინარევების მოცილებაში, რაც საშუალებას აძლევს ინდუსტრიებს მიაღწიონ ეფექტურობისა და სიზუსტის უპრეცედენტო დონეებს.

1. ხილული სინათლის დახარისხების ტექნოლოგია

სპექტრის დიაპაზონი: 400-800 ნმ

კამერის კლასიფიკაცია: ხაზოვანი / პლანური, შავი და თეთრი / RGB, გარჩევადობა: 2048 პიქსელი

პროგრამები: ფერების დახარისხება, ფორმის დახარისხება, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით დახარისხება.

ხილული სინათლის დახარისხების ტექნოლოგია იყენებს ელექტრომაგნიტური სპექტრის დიაპაზონს 400-დან 800 ნანომეტრამდე, რაც ადამიანის ხილული დიაპაზონის ფარგლებშია.იგი აერთიანებს მაღალი გარჩევადობის კამერებს (2048 პიქსელი), რომელსაც შეუძლია ხაზოვანი ან პლანური კლასიფიკაცია და ისინი შეიძლება იყოს შავ-თეთრ ან RGB ვარიანტებში.

1.1 ფერების დახარისხება

ეს ტექნოლოგია იდეალურია ფერების დახარისხებისთვის, რაც საშუალებას აძლევს ინდუსტრიებს განასხვავონ ტექსტურები, ზომები და ფორმები მცირე ფერის განსხვავებებით.მას ფართო გამოყენება აქვს მასალების და მინარევების დახარისხებაში, რომლებიც შეიძლება გამოირჩეოდეს ადამიანის თვალით.სასოფლო-სამეურნეო პროდუქტებიდან დაწყებული საწარმოო პროცესებამდე, ხილული სინათლის დახარისხება ეფექტურად ახდენს ნივთების იდენტიფიცირებას და დანაწევრებას მათი ფერის თვისებების მიხედვით.

1.2 ფორმის დახარისხება

ხილული სინათლის დახარისხების კიდევ ერთი შესანიშნავი გამოყენება არის ფორმის დახარისხება.ხელოვნური ინტელექტის მქონე ალგორითმების გამოყენებით, ტექნოლოგიას შეუძლია ობიექტების ზუსტად ამოცნობა და კატეგორიზაცია მათი ფორმის მიხედვით, რაც გაამარტივებს სხვადასხვა ინდუსტრიულ პროცესებს.

1.3 ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით დახარისხება

ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირება კიდევ უფრო აძლიერებს ხილული სინათლის დახარისხების შესაძლებლობებს.გაფართოებული ალგორითმები სისტემას აძლევს სწავლისა და ადაპტაციის უფლებას, რაც მას ახერხებს ამოიცნოს რთული შაბლონები და უზრუნველყოს ზუსტი დახარისხება სხვადასხვა ინდუსტრიებში.

2. ინფრაწითელი დახარისხების ტექნოლოგია - მოკლე ინფრაწითელი

სპექტრის დიაპაზონი: 900-1700 ნმ

კამერის კლასიფიკაცია: ერთჯერადი ინფრაწითელი, ორმაგი ინფრაწითელი, კომპოზიტური ინფრაწითელი, მრავალსპექტრული და ა.შ.

გამოყენება: მასალების დახარისხება ტენიანობის და ზეთის შემცველობის საფუძველზე, თხილის ინდუსტრია, პლასტმასის დახარისხება.

მოკლე ინფრაწითელი დახარისხების ტექნოლოგია მოქმედებს სპექტრის დიაპაზონში 900-დან 1700 ნანომეტრამდე, ადამიანის ხილული დიაპაზონის მიღმა.იგი აერთიანებს სპეციალიზებულ კამერებს სხვადასხვა ინფრაწითელი შესაძლებლობებით, როგორიცაა ერთჯერადი, ორმაგი, კომპოზიტური ან მრავალსპექტრული ინფრაწითელი.

2.1 მასალების დახარისხება ტენიანობის და ზეთის შემცველობის მიხედვით

მოკლე ინფრაწითელი ტექნოლოგია გამოირჩევა მასალის დახარისხებაში მათი ტენიანობის და ზეთის შემცველობის მიხედვით.ეს უნარი მას განსაკუთრებით ღირებულს ხდის თხილის ინდუსტრიაში, სადაც ფართოდ გამოიყენება კაკლის ნაჭუჭის მარცვლების, გოგრის თესლის ნაჭუჭის ბირთვის, ქიშმიშის ღეროებისა და ყავის მარცვლებისგან კენჭების გამოსაყოფად.

2.2 პლასტიკური დახარისხება

პლასტიკური დახარისხება, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე გვაქვს იმავე ფერის მასალებთან, მნიშვნელოვნად სარგებლობს მოკლე ინფრაწითელი ტექნოლოგიით.ის იძლევა სხვადასხვა ტიპის პლასტმასის ზუსტი გამიჯვნის საშუალებას, გადამუშავების პროცესების გამარტივებას და საბოლოო პროდუქტების მაღალი ხარისხის უზრუნველყოფას.

3. ინფრაწითელი დახარისხების ტექნოლოგია - ინფრაწითელთან ახლოს

სპექტრის დიაპაზონი: 800-1000 ნმ

კამერის კლასიფიკაცია: გარჩევადობა 1024 და 2048 პიქსელით

გამოყენება: მინარევების დახარისხება, მასალების დახარისხება.

ახლო ინფრაწითელი დახარისხების ტექნოლოგია მოქმედებს 800-დან 1000 ნანომეტრამდე სპექტრის დიაპაზონში, რაც უზრუნველყოფს ღირებულ შეხედულებებს ადამიანის თვალსაჩინო დიაპაზონის მიღმა.იგი იყენებს მაღალი გარჩევადობის კამერებს 1024 ან 2048 პიქსელით, რაც საშუალებას იძლევა ეფექტური და ზუსტი დახარისხება.

3.1 მინარევების დახარისხება

ახლო ინფრაწითელი ტექნოლოგია განსაკუთრებით ეფექტურია მინარევების დახარისხებაში, რაც მას ფასდაუდებელ ინსტრუმენტად აქცევს სხვადასხვა ინდუსტრიაში.მაგალითად, მას შეუძლია აღმოაჩინოს და ამოიღოს მუცლის თეთრი ბრინჯი, ქვები და თაგვის ნარჩენები გოგრის თესლიდან და მწერები ჩაის ფოთლებიდან.

3.2 მასალის დახარისხება

ტექნოლოგიის უნარი, გააანალიზოს მასალები ადამიანის თვალსაჩინო დიაპაზონის მიღმა, იძლევა მასალის ზუსტი დახარისხების, წარმოებისა და წარმოების პროცესების გამარტივებას მრავალ სექტორში.

დასკვნა

დახარისხების ტექნოლოგიების მიღწევებმა, განსაკუთრებით ხილულ და ინფრაწითელ შუქზე, რევოლუცია მოახდინა სხვადასხვა ინდუსტრიის დახარისხების შესაძლებლობებში.ხილული სინათლის დახარისხების ტექნოლოგია საშუალებას იძლევა ფერების და ფორმის ეფექტური დახარისხება ხელოვნური ინტელექტის მქონე ალგორითმებით.მოკლე ინფრაწითელი დახარისხება აჯობებს მასალის დახარისხებას ტენიანობის და ზეთის შემცველობის საფუძველზე, რაც სარგებელს მოაქვს თხილის ინდუსტრიასა და პლასტმასის დახარისხების პროცესებში.იმავდროულად, ახლო ინფრაწითელი ტექნოლოგია ფასდაუდებელია მინარევებისაგან და მასალის დახარისხებაში.ამ ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, აპლიკაციების დახარისხების მომავალი პერსპექტიულად გამოიყურება, რაც გვპირდება გაუმჯობესებულ ეფექტურობას, სიზუსტეს და მდგრადობას მთელს მსოფლიოში.

ქვემოთ მოცემულია ამ ტექნოლოგიების კომბინაციის რამდენიმე პროგრამა:

ულტრა მაღალი გარჩევადობის ხილული სინათლე + AI: ბოსტნეული (თმის დახარისხება)

ხილული სინათლე + რენტგენი + AI: არაქისის დახარისხება

ხილული სინათლე + AI: თხილის ბირთვის დახარისხება

ხილული სინათლე+AI+ოთხი პერსპექტიული კამერის ტექნოლოგია: Macadamia Sorting

ინფრაწითელი + ხილული შუქი: ბრინჯის დახარისხება

ხილული სინათლე + AI: თბოშეკუმშვის ფირის დეფექტის გამოვლენა და სპრეის კოდის გამოვლენა