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La ciencia y la tecnología del espectro de color participan en la redacción del método hiperespectral para el análisis cuantitativo de tejidos textiles mixtos de poliéster y algodón.

La ciencia y la tecnología del espectro de color participan en la redacción del método hiperespectral para el análisis cuantitativo de tejidos textiles mixtos de poliéster y algodón.

2025-07-11 11:24 CHNSpec

Celebrar calurosamente el documento deestandarización de la Ley hiperespectral de análisis cuantitativo de tejidos mixtos textiles de poliéster y algodón (zhejiang) co., ltd., queparticipó en la redacción, seimplementará el 21 de mayo de 2023.


Este documento fue propuesto y llevadobajo la jurisdicción de la sociedad de ingeniería textil de Zhejiang y el Comité Técnico de normalización textil de zhejiang,dirigido por el Instituto de inspección de calidad deproductos industriales ligeros de Zhejiang y con la participación de caipu Technology (zhejiang) co., Ltd. en la redacción. Este documento especifica el método paradeterminar el contenido de fibra en tejidos mixtos de poliéster y algodón mediante el método hiperespectral.


El documento "método hiperespectral para el análisiscuantitativo de tejidos mixtos de poliéster y algodón" presenta la caracterizaciónespectral del poliéster, el algodón y el algodón de diferentes componentesmediante el uso de técnicas de imágenes hiperespectrales. cuando el contenido de los componentes depoliéster y algodón de lasmuestras cambia, puede causar cambios en los datos hiperespectrales de lasmuestras. al estudiar la Relación entre los cambios enel contenido de las dos fibras y los cambios en el hiperespectrocorrespondientes, se establece un modelo cuantitativo de mínimos cuadrados parciales basado en datos hiperespectrales. elmodelo se optimiza sobre la base de la comparación dediferentes métodos de preprocesamiento y métodos de selección de muestras de conjuntosde entrenamiento y mediante coeficientes de Autocorrelación y raíces cuadradas predictivas. Se aplicaun modelo cuantitativo que cumple con los requisitos de evaluación para detectar muestras desconocidas y analizar rápidamente el contenido de fibra de cada componente de la muestra.