高光谱成像在工业分选中的应用

高光谱成像是一种将光谱分析与图像采集相结合的技术，能够在可见光到近红外波段（400-1700 nm）内以上百个连续窄波段对目标进行扫描，形成数据立方体。其核心优势在于通过“光谱指纹”识别物质成分，实现非接触、高精度的成分分析。近年来，随着传感器技术、算法优化和工业自动化需求的提升，高光谱成像逐渐成为工业分选领域的核心技术之一，广泛应用于农产品、矿石、回收资源、药品等场景。

工业分选中的典型应用

1 农产品分选

应用场景：水果、蔬菜、谷物、坚果等的品质分级。

检测指标：糖度（如苹果）、水分（如葡萄）、成熟度（如香蕉）、霉变（如玉米）、异物（如石子）。

2 矿石与矿物分选

应用场景：矿石破碎后的成分识别与分级。

检测指标：铁矿石（FeO吸收峰）、铝土矿（Al-OH特征波段）、煤炭（有机质含量）。

3.3 回收资源分选

应用场景：塑料、金属、电子废弃物的分类。

检测指标：塑料类型（PET、PVC等）、金属种类（铝、铜）、电子元件材料。

3.4 药品与化工原料分选

应用场景：药片、颗粒、粉末的成分一致性检测。

检测指标：活性成分含量、杂质分布、包衣均匀性。

4. 高光谱成像的优势

高光谱成像通过其独特的“成分可视化”能力，正在重塑工业分选的技术路径。尽管面临成本与算力的挑战，但其在提升分选精度、效率和可持续性方面的价值已得到广泛验证。未来，随着技术迭代与产业协同，高光谱成像有望成为智能制造的核心工具之一，推动工业分选向智能化、绿色化迈进。

审核编辑 黄宇