高光谱成像技术如何分析金属锈化分级
今天，小编给大家带来的知识是有关于高光谱成像技术如何分析金属锈化分级的介绍。
在没有其他材料（混凝土）的情况下，钢铁可以被氧化并生成几种不同的矿物质。其中包括水合铁(iii)氧化物(fe2o3·nh2o)和铁(iii)氧化物-氢氧化物(feo(oh)， fe(oh)3)组。赤铁矿(fe2o3)，磁铁矿(fe3o4)、磁赤铁矿(γ-fe2o3),针铁矿(α-feo(oh),四方纤铁矿(β-feo(oh)以及纤铁矿(γ-feo(oh))都属于这两组。不同矿物质的生成依赖于不一样的环境条件，比如温度和压力等等。大多数情况下，矿物都是以混合物的形式存在的，它们不止含有一种矿物质，比如褐铁矿。
为了量化钢铁锈化等级，本次测试利用的方式是分析数据取得每一份样本的平均光谱。当目标光谱被提取出来再利用监督分类发算法将等级分类。高光谱成像技术如何分析金属锈化分级的监督分类法是光谱角制图（sam）。光谱角制图获取数据并在尽可能多的维度中将其可视化。
然后算法计算表示每个光谱距离的角与输入光谱比较，并将对每一个等级的偏移量设置为0.1。混合等级样本数据不会被利用在该算法里。这样就就可以判断该算法是否可以根据现有的等级分类将金属锈化等级进行适当的分类。本次测试结果没有优化，只提供一个全景的解决方式。随着实验的进行，未来会有更多的详细的优化的解决方法。
好了，以上就是有关高光谱成像技术如何分析金属锈化分级的介绍，希望对大家有所帮助哦~有什么不懂的欢迎去评论区留言。
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为了量化钢铁锈化等级，本次测试利用的方式是分析数据取得每一份样本的平均光谱。当目标光谱被提取出来再利用监督分类发算法将等级分类。高光谱成像技术如何分析金属锈化分级的监督分类法是光谱角制图（sam）。光谱角制图获取数据并在尽可能多的维度中将其可视化。
然后算法计算表示每个光谱距离的角与输入光谱比较，并将对每一个等级的偏移量设置为0.1。混合等级样本数据不会被利用在该算法里。这样就就可以判断该算法是否可以根据现有的等级分类将金属锈化等级进行适当的分类。本次测试结果没有优化，只提供一个全景的解决方式。随着实验的进行，未来会有更多的详细的优化的解决方法。
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