產(chǎn)品特點：

高光譜相機具有以下關鍵特點和技術參數(shù)：
1. 高精度：高光譜相機可以準確測量和識別不同成分的制動液品牌，避免了誤判和混淆。
2. 高速度：高光譜相機能夠在短時間內(nèi)完成對大量制動液品牌的鑒別，提高工作效率。
3. 多光譜信息：通過獲取物體的多光譜信息，高光譜相機可以提供更多的細節(jié)和特征，進一步提高鑒別的準確性。

解決方案：

高光譜相機可以解決當前制動液品牌行業(yè)中的問題。通過高精度和高速度的鑒別能力，高光譜相機可以提升制動液品牌的質(zhì)量控制水平。而且，通過判斷制動液品牌的真?zhèn)?，高光譜成像儀能夠防止假冒品牌的流通，保障用戶的使用安全。

高光譜相機鑒別制動液品牌的研究

本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SC230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）。

制動液的快速鑒別對于保障機動車的行駛安全十分重要，采用近紅外透射光譜研究了汽車制動液品牌及新舊的鑒別，具有快速、無損、低成本的特點。采集龍冠，U2，TCL,長城安途，求是，五種品牌的汽車制動液全新樣本以及用過的樣本的透射光譜。分別對每一種品牌下全新與用過汽車制動液樣本的光譜數(shù)據(jù)進行主成分分析(PCA),主成分得分圖表明不同品牌制動液以及該品牌下全新樣本以及用過的樣本能夠被較好的區(qū)分,其光譜特性存在差異?；谥鞒煞州d荷(Loadings)進行特征波數(shù)選擇,偏最小二乘判別分析(PLS-DA),線性判別分析(LDA),簇類獨立軟模式法(SIMCA),k最鄰近分類算法(KNN),隨機森林(RF),誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BPNN),徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(RBFNN),極限學習機(ELM),支持向量機(SVM),最小二乘支持向量機(LS-SVM)等判別分析方法用于建立基于特征波數(shù)的判別分析模型,判別模型的建模集和預測集判別正確率均略低于或達到了100%。與其他三種品牌汽車制動液相比,嘉實多全新樣本與用過樣本的差異較小,KNN與LS-SVM模型的建模集正確率均低于100%。結果表明,近紅外透射光譜結合特征波長選擇以及判別分析模型對不同品牌制動液以及同一品牌下全新樣本以及用過的樣本進行識別是可行的,為開發(fā)在線或便攜式儀器提供理論支持。

本研究用光譜儀獲取了五種品牌制動液在400～1000 nm之間的可見-近紅外光譜信息，通過主成分分析，得到前6個主成分的累計可信度達到98.55%。以225個樣本的前6個主成分數(shù)據(jù)為基礎，運用逐步判別分析建立鑒別模型，對75個未知樣本的預測結果表明模型預測準確率為94.67%，實現(xiàn)了運用近紅外光譜技術快速、準確地鑒別制動液的品牌，為制動液的快速鑒別提供了一種新方法。