초분광 이미징의 응용: 구성 요소 색상 차이 테스트

이 실험은 고스펙트럼 색상 측정 장비를 사용하여 소자 플라스틱 케이스의 색상 차이를 평가하는 전 과정을 탐구했습니다.

이 실험은 전자 부품의 플라스틱 케이싱의 색상 차이를 평가하기 위해 초분광 색상 측정 시스템을 사용하는 전체 과정을 탐구합니다.

"테스트 환경 / Testing Environment"

우선, 우리는 측정할 플라스틱 케이스를 하나하나 암실 내의 수평 변위 플랫폼에 배치하고, 암실 상단에는 스트라이프 할로겐 램프를 조명으로 배치하며, 플랫폼이 균등하게 이동하는 동시에 400~1000nm를 커버하고, 스펙트럼 해상도가 2.8nm보다 우수한 하이 스펙트럼 카메라가 선형 스캔 방식으로 완전한 스펙트럼 이미지를 수집한다;모든 Lab 계산은 D65 라이트와 2° 시야각의 매개변수를 조합합니다.

측정할 플라스틱 케이싱은 어두운 방 안의 수평 변환 단계에 개별적으로 배치되었습니다.하로겐 스트립 램프가 다크룸 상단에 설치되어 균일한 조명을 제공했습니다.무대가 일정한 속도로 움직이는 동안, 400-1000 nm를 커버하는 하이퍼스스스스스스스무무대는 2.8 nm보다 더 나은 분광 해상도로 2.8 nm보다 더 나은 분광 해상도로 400-1000 nm를 커버하는 하이퍼스스무트스크트럼 카메라는 푸모든 실험실 값 계산은 D65 조명 및 2 ° 표준 관찰자 각을 사용하여 수행되었습니다.

장치 사양 매개 변수

스펙트럼 범위: 400~1000nm

스펙트럼 해상도: ≤ 2.8nm

스펙트럼 대역: 256

F数：F/2.6의

공간 픽셀 수: 320

탐지기 유형: CMOS

탐지기 커넥터: GigE

유효 비트 깊이: 12bits

장비 사양

- 분광 범위: 400-1000 nm

- 분광 해상도: ≤ 2.8 nm

- 스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스스

- F 번호: F/2.6

- 공간 픽셀: 320

- 탐지기 유형: CMOS

- 인터페이스: GigE

- 효과적인 비트 깊이: 12 비트

"높은 스펙트럼 이미지 / Hyperspectral Image"

스펙트럼 커브 / Spectral Curves

"Lab 값 / Lab Values"

테스트 결론 OK 는 현재 선택 영역에서 계산된 E<0.5>를 나타냅니다.

테스트 결론 NG는 현재 선택 영역에서 계산된 E > 0.5를 나타냅니다.

- OK: 현재 지역의 계산된 -EE가 < 0.5이라는 것을 나타냅니다.

NG: 현재 지역의 계산된 NGE가 > 0.5이라는 것을 나타냅니다.

□ E 값 해석 기준:

0-1: 사람의 눈에 거의 감지되지 않는 색상 차이.

1-2: 훈련을 받은 사람만이 미세한 차이를 감지할 수 있다.

2-3: 훈련을 받지 않은 사람도 경미한 색깔 차이를 감지할 수 있다.

3-6: 명백한 색상 차이.

6-12: 강렬한 색상 차이.

> 12: 다른 색상

ΔE 해석 기준:

0-1: 색깔 차이는 인간의 눈에 거의 감지할 수 없습니다.

1-2: 훈련된 관찰자만 약간의 차이를 감지할 수 있습니다.

2-3: 훈련되지 않은 개인은 작은 색깔 변화를 인식할 수 있습니다.

3-6: 분명히 볼 수 있는 색상 차이점.

- 6-12: 강한 색깔 차이.

- > 12: 색상은 완전히 다릅니다.

요약 / Conclusion

반사율 곡선을 통해 각 샘플의 곡선이 모두 다르다는 것을 알 수 있으며, 동시에 높은 스펙트럼 이미지에서 사람의 눈은 색상 차이를 분별할 수 있으며, Lab 값으로 계산한 결과도 각 샘플에 뚜렷한 색상 차이가 있음을 나타낸다.

반사 곡선은 각 샘플에 대한 서로 다른 분광 특성을 보여줍니다.색깔 차이는 초분광 이미지에서 시각적으로 분명하며, 계산된 실험실 값은 샘플 사이의 상당한 색깔 차이를 더욱 확인합니다.