功能框图
该方案前端利用光谱传感器对织物的光谱特性进行采集,MCU通过IIC总线读取光谱传感器采集到的离散的光谱数据,然后将这些数据通过WIFI模块发送至云端。云端将这些离散数据进行拟合与校准,得到一条平滑的光谱曲线,然后通过机器学习技术对不同织物的光谱特性进行学习与识别,并将最终识别结果返回给本地MCU,MCU将识别结果显示在液晶屏上。
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依据不同材质织物在红外波长段会呈现出不同特征,该方案利用红外光谱传感器采集织物光谱信息,以高性能Arm® Cortex®-M4内核处理器作为主控平台,外扩WIFI模块、LCD显示屏等器件,组成手持检测仪器。检测器本地利用光谱传感器对织物的光谱吸收曲线完成采集与校准,然后通过WIFI将这些原始数据发送至云端进行学习与分类,云端再将处理后得到的结果信息返回到本地显示。
该方案前端利用光谱传感器对织物的光谱特性进行采集,MCU通过IIC总线读取光谱传感器采集到的离散的光谱数据,然后将这些数据通过WIFI模块发送至云端。云端将这些离散数据进行拟合与校准,得到一条平滑的光谱曲线,然后通过机器学习技术对不同织物的光谱特性进行学习与识别,并将最终识别结果返回给本地MCU,MCU将识别结果显示在液晶屏上。
序号 | 器件名称 | 型号 | 厂家 | |
---|---|---|---|---|
1 | MCU | LPC54113J256BD64 | NXP | ![]() |
2 | 光谱传感器 | AS7421 | AMS | ![]() |
3 | LDO | ZL6205 | ZLG致远微电子 | ![]() |
4 | WiFi模块 | WM6201 | ZLG致远电子 |
不同材质织物精准检测与鉴别;
便携的手持式检测仪与简洁的GUI界面;
本地数据采集与结果显示,云端数据处理与材质检测;
64通道高分辨度光谱传感器,提高材质检测的精度;
750~1050nm近红外波段光谱测量,保证不同材质具有明显的特征值。