农业行业
一项发表于《中国烟草学报》的研究成果引起业界关注。该研究题为《基于高光谱成像技术的烟叶厚度与叶面密度无损定量表征》，系统验证了利用高光谱成像技术对烟叶关键物理参数进行快速、无损、精准检测的可行性，为烟草工业智能化分级与质量控制提供了新的技术路径。该研究全程采用了彩谱科技自主研发的FigSpec-2X与FigSpec-17高光谱相机作为核心数据采集设备，展现了国产高光谱成像设备在农业品质检测领域的可靠性能与应用潜力。
烟叶厚度与叶面密度是影响卷烟工艺与成品质量的关键指标，传统检测方法依赖人工取样、破坏样品、耗时费力，难以适应现代化产线的实时分选需求。该研究以全国22个植烟省份的615份初烤烟叶为样本，基于彩谱高光谱成像系统获取400-1700 nm波段的光谱数据，通过多种预处理与特征波段筛选方法，成功构建了烟叶厚度与叶面密度的高精度预测模型。
研究结果显示，经一阶导数（D1）预处理后，结合连续投影算法（SPA）筛选39个特征波段建立的厚度预测模型，验证集决定系数R²达0.783，相对分析误差RPD为2.147；叶面密度方面，基于随机森林特征重要性（RFRI）筛选81个特征波段的模型表现最优，验证集R²为0.795，RPD为2.211。这表明模型具备良好的预测稳定性与实用性，满足工业生产中对烟叶物理特性的快速无损检测要求。
彩谱科技FigSpec系列高光谱相机在该研究中表现出优异的性能稳定性与数据一致性。该系统覆盖可见光至短波红外波段，具备高光谱分辨率与成像一致性，能够准确捕捉烟叶表面光谱特征的空间分布信息，为后续建模提供高质量的数据基础。此次研究的成功，不仅验证了高光谱成像技术在烟叶物理参数无损检测中的可行性，也体现了彩谱科技在高光谱硬件支撑与农林检测应用场景中的技术实力。
彩谱科技持续致力于高光谱成像技术的研发与产业化推广，在农产品品质检测、环境监测、工业分选等领域已形成多套成熟解决方案。本次研究进一步拓展了高光谱技术在烟草行业的应用边界，为行业推动质量检测从“抽样破坏”向“全片无损”、从“人工经验”向“智能光谱”转型提供了坚实的技术支持。
未来，彩谱科技将继续携手科研机构与行业用户，深化高光谱技术在农业、食品、工业等领域的创新应用，助力我国智能检测技术与高端装备自主化发展。
（论文原文可通过《中国烟草学报》搜索《基于高光谱成像技术的烟叶厚度与叶面密度无损定量表征》进行阅读）
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产品特点
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