在农业4.0时代背景下，全球粮食供应链正经历数字化转型。VideometerLab基于多光谱成像技术开发的开放分类模型（Open Classification Models）和数字谷物协议，是一种较为全面的谷物质量检测方法。该技术平台通过融合先进的光学传感与机器学习算法，实现了从玉米、小麦到大豆等12类主要农作物的智能化分级，推动传统农业质检向数字化、标准化方向发展。

Open Classification模型

Videometer推出基于多光谱成像技术的开放式智能质检系统Open Classification模型，这些模型是与我们的用户合作开发。通过此类模型，开发和维护识别谷粒质量特征的算法，以正确地对其进行数字分类。为了构建上述模型，还开发了数字谷物协议，旨在确保正确进行谷物分析的准确实践。

数字 Grain 协议

数字谷物协议利用了光谱成像技术的强大功能。该协议包括：谷物取样，样品的制备，Videometer设备演示，成像，图像特征计算，模型计算，格式测试报告，本地或云端数据库开发。

该过程的迭代性质需要不断更新分类模型，从而确保算法尽可能达到最新。

谷物应用手册

谷物应用手册用来说明我们的模型是如何通过遵循数字谷物协议来开发，以及如何来帮助谷物检测。手册重点介绍了配备自动进样器的 VideometerLab 的主要特点和优势，以及开放式分类模型的使用。该技术允许检测每个谷粒的质量性状，确保只有质量合格的谷物才能进入市场。开放式分类模型能帮助户能够以快速、客观和可靠的方式分析其商品的各种特征。如上所述，用户自主不断训练该模型，以确保持续遵守质量标准。

全流程数字化质检体系

数字谷物协议构建了从样本处理到质量决策的闭环系统：

• 智能采样系统：配备自动进样器的VideometerLab设备

• 多光谱成像矩阵：覆盖可见光至近红外的19个特征波段（400-970nm）

• 动态建模引擎：支持用户自主训练的开放式分类模型

• 云端数据中台：实现检测结果的数字化存档与追溯

多光谱成像技术突破

通过多维度光学特征采集，系统可精准识别：

• 物理特征：粒型缺陷、机械损伤、杂质含量

• 生化特征：蛋白质含量、水分活度、真菌污染

• 存储特征：虫害痕迹、霉变程度、发芽潜力