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ImSpector成像光譜儀

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  • 型號(hào)
  • 品牌
  • 所在地
  • 更新時(shí)間2023-02-17
  • 廠商性質(zhì)代理商
  • 所在地區(qū)北京市
  • 實(shí)名認(rèn)證已認(rèn)證
  • 產(chǎn)品數(shù)量353
  • 人氣值2401
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北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司成立于2002年,是從事于生態(tài)測(cè)量監(jiān)測(cè)與技術(shù)推廣的高科技專(zhuān)業(yè)公司,主要致力于土壤、植物、動(dòng)物、水體與藻類(lèi)、及生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域*進(jìn)儀器技術(shù)的引進(jìn)推廣和技術(shù)研發(fā)集成,并為生態(tài)環(huán)境實(shí)驗(yàn)研究與監(jiān)測(cè)、生態(tài)修復(fù)及生態(tài)保護(hù)提供規(guī)劃設(shè)計(jì)、技術(shù)方案與系統(tǒng)集成、分析測(cè)量和咨詢(xún)。公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)80%以上具備碩士或碩士以上學(xué)位,并與*研究生院、中科院植物研究所、中科院地理科學(xué)與資源研究所、中國(guó)農(nóng)科院、中國(guó)林科院、中國(guó)環(huán)科院、中國(guó)水科院、清華大學(xué)、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)林業(yè)大學(xué)、北京大學(xué)等建立了*的技術(shù)合作交流關(guān)系。

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ImSpector成像光譜儀 產(chǎn)品詳情

ImSpector系列成像光譜儀,是高光譜成像技術(shù)Specim公司推出的高性能光譜儀,專(zhuān)為VIS(380-800nm)、VNIR(400-1000nm)和NIR(900-1700nm)波段設(shè)計(jì)。ImSpector成像光譜儀為世界各地的集成商和機(jī)器制造商提供了一種簡(jiǎn)單的、高性能的、高性?xún)r(jià)比的集成方法,當(dāng)它與科學(xué)灰度CCD/CMOS相機(jī)或InGaAs傳感器相結(jié)合時(shí),即組成了一個(gè)線掃描光譜成像設(shè)備,應(yīng)用于日常使用的各種檢查、分類(lèi)和其他機(jī)器視覺(jué)解決方案。

ImSpector成像光譜儀優(yōu)化了每個(gè)模組的光譜分辨率、探測(cè)器尺寸、空間分辨率和成像速度,可提供市場(chǎng)上光學(xué)性能的無(wú)失真圖像,以滿(mǎn)足的應(yīng)用要求。

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可選前置光學(xué)鏡頭:

ü 標(biāo)準(zhǔn)系列:OL8、OL12、OL17、OL23、OL35用于2/3英寸或更小探測(cè)器

ü 增強(qiáng)系列:OLE9、OLE18.5、OLE23、OLE140用于2/3英寸或更大探測(cè)器

ü 其他系列:OLES15、OLES22.5、OLES30、OLES56用于N17E

可選配件:

ü 機(jī)械快門(mén)(增強(qiáng)系列)

ü 收集光纖

ü 帶阻濾波器,OBF 570(矩形14×12mm或圓形20mm ?和17mm ?),用于V10和V10E

ü 用于光源監(jiān)測(cè)的光纖漫射輻照度傳感器FODIS(增強(qiáng)系列)

技術(shù)參數(shù):

ImSpector

V8

V10E

V10H

N17E

光學(xué)性能

光譜范圍

380-800nm *1

400-1000nm *1

400-1000nm *2

900-1700nm *2

色散

66nm/mm

97.5nm/mm

139nm/mm

110nm/mm

光譜分辨率

6nm

(80μm狹縫) *2

2.8nm

(30μm狹縫) *2

11.2nm

(80μm狹縫)

5nm

(30μm狹縫)

成像尺寸

6.6(光譜)×8.8(空間)mm,對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)?”圖像傳感器

6.15(光譜)×14.2(空間)mm

4.3(光譜)×6.6(空間)mm,對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)?”圖像傳感器

7.6(光譜)×14.2(空間)mm

空間分辨率

光斑半徑<30μm

光斑半徑<9μm

光斑半徑<40μm

光斑半徑<15μm

像差

輕微像散

無(wú)像散

輕微像散

無(wú)像散

光譜線在空間軸上的彎曲

Smile<45μm

Smile<1.5μm

Smile<30μm

Smile<5μm

空間線在光譜軸上的彎曲

Keystone<40μm

Keystone<1μm

Keystone<20μm

Keystone<5μm

數(shù)值孔徑

F/2.8

F/2.4

F/2.8

F/2.0

默認(rèn)狹縫寬度

50μm(30,80,150可選)

30μm(18,50,80,150μm可選)

50μm(30,80,150μm可選)

30μm(30,80,150μm可選)

狹縫長(zhǎng)度

9.6mm

14.2mm

9.8mm

14.2mm

光輸入

N/A

遠(yuǎn)心鏡頭

N/A

遠(yuǎn)心鏡頭

效率

>50%,不受偏振影響

雜散光

<0.5%(鹵素?zé)簦?90nm長(zhǎng)通濾波)

<0.5%(鹵素?zé)簦?33nm陷波濾波)

<0.5%(鹵素?zé)簦?400nm長(zhǎng)通濾波)

機(jī)械性能

尺寸

D 35×139mm

W 60×H 60×L 175mm

D 35×L 139mm

W 60×H 60×L 220mm

重量

300g

1100g

300g

1500g

機(jī)身

陽(yáng)極氧化鋁管

相機(jī)接口

標(biāo)準(zhǔn)C-mount適配器

用戶(hù)調(diào)節(jié)

成像軸相對(duì)于探測(cè)器行,可調(diào)后焦距+/- 1mm

環(huán)境性能

存儲(chǔ)溫度

-20…+85℃

運(yùn)行溫度

+5…+40℃,無(wú)凝水

注:

*1 可在探測(cè)器窗口前安裝帶阻濾波器

*2 系統(tǒng)光譜和空間分辨率還取決于探測(cè)器的離散成像特性和透鏡質(zhì)量

應(yīng)用案例一:B1自然污染的花生分類(lèi)

南京財(cái)經(jīng)大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院Xueming He等研究人員,使用ImSpector V10e光譜儀+EMCCD相機(jī)組成400-1000nm高光譜成像系統(tǒng),提取并整合光譜、顏色和紋理特征,并采用酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)(ELISA)方法測(cè)定參考AFB1水平,用以實(shí)現(xiàn)一種基于非破壞性高光譜成像方法來(lái)區(qū)分正常和自然B1(AFB1)污染的花生。

微信截圖_20220711154857.png

圖1-1:高光譜成像系統(tǒng)示意圖(左);花生樣品RGB及分割處理圖像(右):(a1)- (a4)依次為AFB1含量最?。?.1 ppb)的花生分割前RGB圖像、ROI二值圖像、分割后RGB圖像和分割后灰度圖像;(b1)-(b4)為AFB1含量(599.21 ppb)的花生對(duì)應(yīng)圖像

對(duì)全光譜進(jìn)行了不同的預(yù)處理,線性判別分析(LDA)結(jié)果表明,*行Savitzky-Golay平滑(SGS),然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)可以實(shí)現(xiàn)判別,對(duì)校準(zhǔn)集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率分別為90%和92%。最后,將偏最小二乘判別分析(PLS-DA)和支持向量機(jī)(SVM)的性能與LDA進(jìn)行了比較,帶有RBF核的支持向量機(jī)對(duì)校準(zhǔn)集和驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率分別為93%和94%,結(jié)果。

微信截圖_20220711154917.png

圖1-2:(a) 所有150個(gè)花生樣品的原始光譜和(b)SGS+SNV光譜

本研究展示了高光譜成像在花生AFB1污染直接分類(lèi)中的應(yīng)用潛力,并證明紋理和光譜特征的結(jié)合可以改善建模結(jié)果。

應(yīng)用案例二:葡萄籽無(wú)損快速品種識(shí)別和可視化表達(dá)

浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院Yong He等研究人員,使用ImSpector N17E光譜儀+ Xeva 992相機(jī)組成HSI系統(tǒng),分別采集了三個(gè)葡萄品種的14015、14300和15042顆葡萄種子在874-1734nm光譜范圍內(nèi)的高光譜圖像。通過(guò)小波變換對(duì)像素級(jí)光譜進(jìn)行預(yù)處理,然后提取每個(gè)葡萄籽的光譜。對(duì)高光譜圖像進(jìn)行主成分分析(PCA),使用前六個(gè)PCs的分?jǐn)?shù)用于定性識(shí)別不同品種之間的模式,前六個(gè)PCs的載荷用于識(shí)別有效波長(zhǎng)(EWs)。

微信截圖_20220711154933.png

圖2-1:左:對(duì)前六個(gè)主成分(PCs)的圖像進(jìn)行評(píng)分:(a)PC1;(b) PC2;(c) PC3;(d) PC4;(e) PC5;和(f)PC6。右:前六個(gè)主成分的載荷:(a)PC1;(b) PC2;(c) PC3;(d) PC4;(e) PC5;和(f)PC6

使用支持向量機(jī)(SVM)建立基于EWs的光譜判別模型。結(jié)果表明,該方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出每種葡萄籽的品種,驗(yàn)證精度為94.3%,預(yù)測(cè)精度為88.7%。使用每個(gè)品種的外部驗(yàn)證圖像來(lái)評(píng)估所提出的模型,并形成分類(lèi)圖,其中每個(gè)單個(gè)葡萄籽被正確識(shí)別為屬于不同的品種。

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圖2-2:(a)-(f)以此為品種I-Ⅲ的原始灰度圖像和相應(yīng)分類(lèi)圖

總體結(jié)果表明,高光譜成像(HSI)技術(shù)結(jié)合多元分析可以作為一種有效的工具,用于葡萄籽的無(wú)損快速品種識(shí)別和可視化表達(dá),該方法在開(kāi)發(fā)多光譜成像系統(tǒng)以供實(shí)際應(yīng)用方面具有很大潛力。

參考文獻(xiàn):

[1] He X , Yan C , Jiang X , et al. Classification of aflatoxin B1 naturally contaminated peanut using visible and near-infrared hyperspectral imaging by integrating spectral and texture features[J]. Infrared Physics & Technology, 2021:103652.

[2] Yiying Z , Chu Z , Susu Z , et al. Non-Destructive and Rapid Variety Discrimination and Visualization of Single Grape Seed Using Near-Infrared Hyperspectral Imaging Technique and M*riate Analysis[J]. Molecules, 2018, 23(6):1352-.

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