對(duì)于垃圾分類的需求來(lái)說(shuō)，如果僅需進(jìn)行大類的分選，2D相機(jī)加上視覺(jué)算法可以實(shí)現(xiàn)較好的分類效果。但是如果需要進(jìn)一步進(jìn)行精確的材質(zhì)細(xì)分，例如區(qū)分塑料中的PE、PVC、PP、ABS等細(xì)分材質(zhì)，則必須要用到高光譜相機(jī)。高光譜成像的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)是成像光譜學(xué)，其集成了光學(xué)成像技術(shù)和光譜分光技術(shù)。高光譜數(shù)據(jù)結(jié)合圖像和光譜功能，可進(jìn)行成分分析，提高分類精度，并通過(guò)坐標(biāo)系關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人實(shí)時(shí)抓取。

分析基于高光譜分選的關(guān)鍵技術(shù)

高光譜分選設(shè)備的關(guān)鍵技術(shù)主要包括分類算法和控制系統(tǒng)2個(gè)部分。分類算法分為基于光譜相似度匹配的分類算法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法?？刂葡到y(tǒng)包括視覺(jué)系統(tǒng)、控制中心、輸送系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)等。

高光譜相機(jī)原理

高光譜相機(jī)采集物體的反射光譜，典型的高光譜相機(jī)的原理是，光源投射到待測(cè)物體上，反射后經(jīng)過(guò)相機(jī)鏡頭前端的狹縫進(jìn)入高光譜相機(jī)內(nèi)部的核心元件——分光儀。分光儀將每一束光分成多束單色光，投到面陣相機(jī)上。面陣相機(jī)狹縫的長(zhǎng)度方向w為像素維度，與狹縫垂直方向h為光譜維度，面陣相機(jī)w和h2個(gè)方向的分辨率決定著高光譜數(shù)據(jù)的像素分辨率和光譜分辨率。

2、數(shù)據(jù)處理

高光譜相機(jī)數(shù)據(jù)是三維數(shù)據(jù)，需要處理面陣相機(jī)二維數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)拼接兩部分。獲取面陣相機(jī)數(shù)據(jù)與普通2D相機(jī)無(wú)差異，調(diào)整圖像質(zhì)量時(shí)，需調(diào)整包括光源亮度、光圈、焦距和曝光時(shí)間等，以獲得最優(yōu)的圖像效果。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法分為非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類。非監(jiān)督分類是指在沒(méi)有任何分類先驗(yàn)知識(shí)的情況下，僅依據(jù)數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)特征及自然點(diǎn)群的分布情況來(lái)劃分類別的分類方法，代表性的非監(jiān)督分類包括均值聚類算法（K-Means）、迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法。監(jiān)督分類是指以先前提取的訓(xùn)練樣本作為先驗(yàn)知識(shí)，以對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)構(gòu)建分類模型，并對(duì)其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過(guò)程。監(jiān)督分類算法常用的包括高斯最大似然分類法、最小距離分類、K近鄰、決策樹(shù)以及支持向量機(jī)等。由于高光譜數(shù)據(jù)的波段數(shù)通常有200多個(gè)以上，包含豐富的信息，但有很多數(shù)據(jù)冗余，在進(jìn)行監(jiān)督分類之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，選取包含信息量大的波段或者特征來(lái)降低數(shù)據(jù)的冗余程度。將原始高維數(shù)據(jù)投影到一個(gè)新的低維空間，從而獲得原始數(shù)據(jù)的更精簡(jiǎn)的表示，即降維，可以有效減少運(yùn)算量，提高運(yùn)算速度。常用的降維方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、回歸系數(shù)法、連續(xù)投影法等。

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一款基于小型多旋翼無(wú)人機(jī)機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)由高光譜成像相機(jī)、穩(wěn)定云臺(tái)、機(jī)載控制與數(shù)據(jù)采集模塊、機(jī)載供電模塊等部分組成。無(wú)人機(jī)機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)通過(guò)獨(dú)特的內(nèi)置式或外部掃描和穩(wěn)定控制，有效地解決了在微型無(wú)人機(jī)搭載推掃式高光譜照相機(jī)時(shí)，由于振動(dòng)引起的圖像質(zhì)量較差的問(wèn)題，并具備較高的光譜分辨率和良好的成像性能。

審核編輯 黃宇