高光譜成像是一種將光譜分析與圖像采集相結(jié)合的技術(shù)，能夠在可見光到近紅外波段（400-1700 nm）內(nèi)以上百個連續(xù)窄波段對目標(biāo)進(jìn)行掃描，形成數(shù)據(jù)立方體。其核心優(yōu)勢在于通過“光譜指紋”識別物質(zhì)成分，實(shí)現(xiàn)非接觸、高精度的成分分析。近年來，隨著傳感器技術(shù)、算法優(yōu)化和工業(yè)自動化需求的提升，高光譜成像逐漸成為工業(yè)分選領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品、礦石、回收資源、藥品等場景。

工業(yè)分選中的典型應(yīng)用

1 農(nóng)產(chǎn)品分選

應(yīng)用場景：水果、蔬菜、谷物、堅果等的品質(zhì)分級。

檢測指標(biāo)：糖度（如蘋果）、水分（如葡萄）、成熟度（如香蕉）、霉變（如玉米）、異物（如石子）。

2 礦石與礦物分選

應(yīng)用場景：礦石破碎后的成分識別與分級。

檢測指標(biāo)：鐵礦石（FeO吸收峰）、鋁土礦（Al-OH特征波段）、煤炭（有機(jī)質(zhì)含量）。

3.3 回收資源分選

應(yīng)用場景：塑料、金屬、電子廢棄物的分類。

檢測指標(biāo)：塑料類型（PET、PVC等）、金屬種類（鋁、銅）、電子元件材料。

3.4 藥品與化工原料分選

應(yīng)用場景：藥片、顆粒、粉末的成分一致性檢測。

檢測指標(biāo)：活性成分含量、雜質(zhì)分布、包衣均勻性。

4. 高光譜成像的優(yōu)勢

高光譜成像通過其獨(dú)特的“成分可視化”能力，正在重塑工業(yè)分選的技術(shù)路徑。盡管面臨成本與算力的挑戰(zhàn)，但其在提升分選精度、效率和可持續(xù)性方面的價值已得到廣泛驗(yàn)證。未來，隨著技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)協(xié)同，高光譜成像有望成為智能制造的核心工具之一，推動工業(yè)分選向智能化、綠色化邁進(jìn)。

審核編輯 黃宇