摘要
本申请涉及高光谱成像的技术领域,基于高光谱成像技术的皮肤化妆品残留等级动态监测方法,包括:步骤一、获取皮肤表面高光谱图像数据并进行预处理以消除环境干扰和噪声;步骤二、基于建立的皮肤异质性校正模型对预处理后的高光谱数据进行补偿修正;步骤三、提取修正后数据中的多维光谱特征并向量化关联模型输入以预测残留等级;步骤四、输出化妆品残留等级的动态监测结果用于指导安全使用评估,通过该方法相较于传统及现有技术,解决了耗时长、成本高、主观性强、检测精度低等问题。通过优化仪器通道、补偿光谱误差、构建量化模型,实现快速无损检测,提升检测准确性与实时性,为化妆品安全评估提供可靠技术支撑。
技术关键词
高光谱成像技术
动态监测方法
皮肤化妆品
高光谱图像数据
消除环境干扰
消除波动干扰
校正
空间特征信息
特征选择算法
累积直方图
可靠技术
定义
校准
像素
噪声
控制权
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类胡萝卜素含量
反演方法
贝叶斯算法
高光谱成像装置
机器学习算法
动态监测方法
层级
输入多尺度
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图像块
多层次特征
高光谱图像数据
注意力
神经架构搜索
缺陷自动检测方法
动态监测方法
激光点云数据
深度学习模型
多光谱
神经网络模型
海洋牧场
高光谱图像数据
矩阵
数据通信接口
运动控制模块