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  • 彩譜臺(tái)式分光測(cè)色儀型號(hào)大全（一）

    彩譜臺(tái)式分光測(cè)色儀型號(hào)大全（一）

    二、臺(tái)式分光測(cè)色儀 臺(tái)式分光測(cè)色儀型號(hào)選擇表 型號(hào) 圖片 類型 特點(diǎn) 主要用途 CS- 826 反射測(cè)量 透射測(cè)量 1、采用D/8照明觀測(cè)幾何條件,兼容SCI/SCE測(cè)量 2、24種標(biāo)準(zhǔn)光源，40+種測(cè)量指標(biāo)

    發(fā)布時(shí)間：2022-11-30

  • 基于高光譜工成像的黃瓜葉內(nèi)葉綠素分布的無損檢測(cè)

    基于高光譜工成像的黃瓜葉內(nèi)葉綠素分布的無損檢測(cè)

    本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個(gè)光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波

    發(fā)布時(shí)間：2022-11-17

  • 基于高光譜成像技術(shù)的雞肉品質(zhì)快速無損檢測(cè)

    基于高光譜成像技術(shù)的雞肉品質(zhì)快速無損檢測(cè)

    雞肉是一種營(yíng)養(yǎng)豐富的健康食品，它能提供優(yōu)質(zhì)的蛋白質(zhì)、脂肪酸和維生素，大而是人們?nèi)粘Ｉ罴叭馄饭I(yè)中非常重要的原料。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和居民生活水平的不斷提高，雞肉的食

    發(fā)布時(shí)間：2022-11-11

  • 基于高光譜成像技術(shù)的蘋果表面缺陷無損檢測(cè)

    基于高光譜成像技術(shù)的蘋果表面缺陷無損檢測(cè)

    蘋果在生長(zhǎng)過程中,經(jīng)常會(huì)受到各種因素的影響導(dǎo)致蘋果表面出現(xiàn)缺陷，從而影響蘋果的外觀，甚至使其喪失了可食性,極大地影響了蘋果的品質(zhì)和分級(jí)銷售。由此可見,對(duì)新鮮蘋果的表面

    發(fā)布時(shí)間：2022-11-10

  • 基于高光譜數(shù)據(jù)的赤潮檢測(cè)方法

    基于高光譜數(shù)據(jù)的赤潮檢測(cè)方法

    本研究應(yīng)用了900-1700nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS25進(jìn)行相關(guān)研究。FigSpec系列成像高光譜相機(jī)采用高衍射效率的透射式光柵分光模組與高靈敏度面陣列相機(jī)、結(jié)合

    發(fā)布時(shí)間：2022-11-04

  • 基于高光譜成像技術(shù)的稻谷品種鑒別研究

    基于高光譜成像技術(shù)的稻谷品種鑒別研究

    基于高光譜成像技術(shù)的稻谷品種鑒別研究 本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。 水稻是世界上最重要的糧食作物之一，也是中國(guó)第二

    發(fā)布時(shí)間：2022-11-04

  • 基于無人機(jī)高光譜技術(shù)的煙草生化指標(biāo)分析研究

    基于無人機(jī)高光譜技術(shù)的煙草生化指標(biāo)分析研究

    本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。 我國(guó)是煙草種植大國(guó)。煙草在全國(guó)各個(gè)省份都有種植。目前，其種植面積和產(chǎn)量居世界第一。

    發(fā)布時(shí)間：2022-10-27

  • 高光譜成像技術(shù)檢測(cè)青貯玉米含水率

    高光譜成像技術(shù)檢測(cè)青貯玉米含水率

    本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。 青貯玉米是一種營(yíng)養(yǎng)豐富的飼料，是將玉米乳煮至蠟成熟后收獲的地上部分植株揉碎、切割短

    發(fā)布時(shí)間：2022-10-27

  • 高光譜成像系統(tǒng)FS20系列針對(duì)番茄果實(shí)熟度的研究

    高光譜成像系統(tǒng)FS20系列針對(duì)番茄果實(shí)熟度的研究

    本研究基于高光譜成像系統(tǒng)FS20系列，分別對(duì)番茄果實(shí)的形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀和組分含量性狀以及綜合表型性狀進(jìn)行檢測(cè)，并研制了一種無損、快速的高通量番茄果實(shí)表型獲取平臺(tái)。采用高光譜

    發(fā)布時(shí)間：2022-10-09

  • 基于高光譜分析的塑料分選技術(shù)

    基于高光譜分析的塑料分選技術(shù)

    基于高光譜分析的塑料分選技術(shù) 1、塑料分選技術(shù)研究沿革 1.1塑料的傳統(tǒng)分類方法 現(xiàn)在工業(yè)上常用的識(shí)別分離方法主要有密度分離法、復(fù)選分離法和摩擦靜電分離法。 （1） 密度分離法

    發(fā)布時(shí)間：2022-10-09

  • 杭州彩譜高光譜相機(jī)應(yīng)用與基于高光譜成像技術(shù)的番茄果實(shí)成熟度研究

    杭州彩譜高光譜相機(jī)應(yīng)用與基于高光譜成像技術(shù)的番茄果實(shí)成熟度研究

    本研究基于高光譜成像系統(tǒng)FS20系列，分別對(duì)番茄果實(shí)的形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀和組分含量性狀以及綜合表型性狀進(jìn)行檢測(cè)，并研制了一種無損、快速的高通量番茄果實(shí)表型獲取平臺(tái)。采用高光譜

    發(fā)布時(shí)間：2022-10-09

  • 基于高光譜圖像技術(shù)的稻田苗期雜草稻識(shí)別

    基于高光譜圖像技術(shù)的稻田苗期雜草稻識(shí)別

    本研究應(yīng)用了400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在 400-1000nm，波長(zhǎng)分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個(gè)光譜通道 。 采集速度全譜段可達(dá)128FPS，

    發(fā)布時(shí)間：2022-09-27