利用表面高光谱成像技术估算陶瓷砖及碳酸钙基原料中的含水量

《Infrared Physics & Technology》：Moisture content estimation in ceramic tiles and CaCO 3-based feed materials using surface hyperspectral imaging

　　

摘要

干燥是生产大量材料（包括陶瓷砖和基于碳酸钙（CaCO₃）的动物饲料）的关键加工步骤。为了实现更准确的生产工艺，评估这些场景下材料含水率（MC）的方法至关重要，因为它们可以支持旨在工艺优化的闭环控制开发。非接触式测量方案是保证过程监控灵活性并避免材料变质及工艺中断的宝贵选择。为了弥补现成解决方案的缺乏，本文提出了一种基于高光谱成像（HSI）的方法。全尺寸成像和数字图像相关区域匹配方法用于通过直接单点反射减少测量不确定性，并满足工业过程监控的要求。通过多系列测试，发现了反射率（RR）比率与材料含水率之间的关系。在研究的含水率范围内，观察到 1490 nm/1050 nm 处的 RR 比率与表面含水率之间存在一致的反比关系，适用于这两种应用场景。尽管陶瓷砖和碳酸钙基粉末在物理结构（如孔径和孔径分布）上存在差异，但获得了可比较的趋势。定量来看，陶瓷砖样品的参考含水率与估算值之间的均方根误差和平均绝对误差分别为 0.77% 和 0.66%；碳酸钙样品的分别为 0.47% 和 0.33%。这些结果表明，这两种材料的 RR 指数与含水率之间存在强且一致的关系。所提出的方法展示了在不同样品和硬件配置下稳定且可重复的含水率估算能力，实现了适合工业过程监控和控制导向应用的表面水分敏感性。

引言

干燥是决定不同工业部门各种产品质量的关键过程，范围从食品保鲜 [1], [2] 到制药生产 [3] 和造纸制造 [4]。在这些应用中，一些最成熟的应用指的是陶瓷砖生产 [5] 和矿物材料加工 [6]。热干燥是制造业中最耗能的作业之一，据估计占发达经济体工业总能耗的 10%–25%，由于其严重依赖化石燃料加热系统，对全球工业二氧化碳（CO₂）排放做出了重大贡献 [7], [8]。从经济和质量角度来看，最终干燥点的精确控制至关重要：干燥不足会损害产品稳定性，导致产品质量下降或结构缺陷（如变形和裂纹，例如陶瓷）等关键问题。过度干燥也会造成巨大的经济损失，不仅增加了已经占工业能源需求相当大份额的过程能耗，还降低了生产力并导致材料热降解 [9], [10]。传统上，固体材料中的水分量化基于重量法干燥失重（LOD）协议，由于其直接测量质量平衡，它仍然是传感器校准的主要参考标准。然而，LOD 在现代工业控制回路中的适用性因其离线、破坏性本质和显著的时间延迟而受到严重限制 [11]。

基于视觉的技术提供了一种更快、非接触的替代方案，可在线应用，提供产品空间分布的信息。在光学技术中，近红外（NIR）光谱和高光谱成像（HSI）脱颖而出，成为特别合适的解决方案。这些技术已经在几个领域证明了其适用性，包括农业 [12], [13]、园艺 [14], [15] 和食品行业 [16]。在农业中，一个主要的应用场景无疑是作物 [17], [18] 或土壤 [19] 的含水率（MC）测量，通常使用安装在无人机（UAVs）上的相机进行大规模土地的数据采集 [20], [21]。处理算法从线性拟合 [22] 到监督回归方法 [23] 不等。这些技术也用于遥感解决方案中的土壤含水率估算 [24], [25]。由于水含量会改变材料的发射光谱，基于近红外的含水率估算已在矿物和材料科学领域得到探索 [26]；目标从泥炭 [27] 到矿物绝缘油 [28] 不等。在食品行业，可以找到相关例子，涉及玉米穗轴 [29]、绿茶 [30]、三七主根 [31] 和紫菜 [32]。除了上述类别之外，该方法的应用还扩展到木材 [33]、聚酯织物 [34]、椰糠基质 [35] 和流化床干燥过程 [36], [37]。更广泛地说，最近高光谱图像处理方面的进展专注于联合光谱 - 空间特征建模和背景抑制。代表性方法包括用于鲁棒特征表示的 DFBSNet [38] 和 TBCNet [39]，以及旨在减少复杂背景干扰的 HLSC-SSGF [40] 和 S3CRAD [41]。尽管已有许多记录在案的应用，但陶瓷砖和碳酸钙（CaCO₃）动物饲料工业干燥过程的多样化和动态条件仍然需要这些技术的特定适应，因为工业解决方案需要能够在在线监控和控制所需的适当空间和时间尺度上运行的鲁棒方法。

在本研究中，陶瓷砖和动物饲料生产中使用的碳酸钙粉末被视为两种具有代表性的工业材料，针对这两种材料的基于近红外的含水率评估相对探索较少 [42], [43]。而不是引入新的水分敏感光谱原理，这项工作专注于评估 HSI 在这两种情境下用于含水率估算的适用性。标称含水率是使用源自全场高光谱图像的反射率（RR）比率估算的。此外，引入了一种基于视觉的区域匹配程序，以识别连续采集之间的对应表面区域，从而减少样品重新定位和局部表面异质性对 RR 测量的影响。因此，本工作的主要贡献在于对两种相对研究较少的工业材料提出的方法进行系统性评估，并通过空间匹配的全场分析提高测量一致性。

接下来的章节系统地介绍了提出的测量方法，基于建立负相关的底层物理原理，即光谱反射率（特别是围绕 1490 nm 敏感波长和 1050 nm 参考波长）与其反射强度比率之间表现出与含水率的强负相关。通过对多种材料的统计分析，证明了样品表面几何形状对反射率的影响不能仅通过应用参考波长来消除。实验评估基于两个成像系统，并在预湿润的陶瓷砖（生坯）和碳酸钙样品上进行。系列数据是在样品干燥过程中采集的。提出了不同的匹配算法以确保采集之间的分析一致性，并减轻样品移动和表面形貌变化的影响。这种感兴趣区域的精确对齐带来了全场成像方法的一个关键优势，即允许比单点测量更稳定的 RR 比率读数。根据结果，建立了两种材料 1490 和 1050 nm 的平均区域 RR 比率与标称含水率之间的关系，揭示了持续的反比关系和曲线中的明显分段模式。然后通过分析反射率图及其互相关系数探索了这种分段的性质，将其与不同含水率范围内的表面水分分布联系起来。最后，通过两组测试严格验证了方法的鲁棒性：第一组涉及具有不同表面图案的不同样品，另一组利用不同的高光谱硬件系统（在相邻的近红外波长下运行）。这些分析共同表明，测量原理在不同条件下保持一致，凸显了其作为工业过程中非接触水分监控实用解决方案的潜力。对两种研究材料进行了独立校准，随后联合评估了其结果。此外，它基于相同原理使用两种不同的传感器，在真实表面条件下提供了准确性和鲁棒性的定量比较。

论文的其余部分组织如下。第 2 节介绍了提出的方法，包括第 2.1 节中的底层物理原理，第 2.2 节讨论了实验设置和测试协议，第 2.3 节描述了数据处理流程。第 3 节展示了结果和相关分析，包括第 3.1 节报告的 RR-MC 关系，以及第 3.2 节讨论的分段模式和水分分布。第 3.3 节通过关于不同硬件安排的比较分析证明了所提出解决方案的鲁棒性。第 4 节给出了结论。

章节片段

物理原理

近红外范围内的光在与具有不同含水率的表面相互作用时具有独特的特性。事实上，它们在特定波长下表现出不同的吸收率。图 1 展示了两个碳酸钙样品（同一表面）平均反射光谱的比较，分别处于湿润状态（如点线曲线所示，左侧垂直坐标）和干燥状态（如虚线曲线所示，左侧垂直坐标）。水的存在改变了光谱反射

RR-MC 结果

在测试开始时，假设陶瓷砖内的水分分布大致均匀，而碳酸钙样品的分布相对均匀，尽管并非完全均匀。在随后的干燥阶段，无法直接评估样品内的实际水分分布。下文报告并讨论的结果旨在建立使用上述表面 RR 比率获得的关系

结论

本文提出了一种使用光谱成像测量材料表面含水率的非接触方法，并应用于陶瓷砖和碳酸钙粉末。结合这两种应用的目的不是呈现两个独立的案例研究，而是展示提出的高光谱方法在异质工业材料上的适应性和局限性。1490 nm/1050 的反射率比率之间存在一致的负相关

CRediT 作者贡献声明

黄嘉盛：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，可视化，验证，软件，方法学，调查，形式分析，数据管理。乔万尼·萨尔内罗：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，可视化，验证，软件，方法学，调查，形式分析，数据管理。埃马努埃莱·扎帕：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，监督，方法学，调查，概念化。格洛丽亚·科索利：写作 – 审阅与

利益冲突声明

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致谢

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黄嘉盛|乔万尼·萨尔内罗|埃马努埃莱·扎帕|格洛丽亚·科索利|阿尔弗雷多·奇加达|詹·马尔科·雷维尔|保罗·基亚里奥蒂

意大利米兰，米兰理工大学机械工程系，邮编 20156