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SWIR 短波紅外高光譜成像系統(tǒng)

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更新時間:2023-11-28 07:55:46瀏覽次數(shù):257次

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產(chǎn)品簡介

SWIR 短波紅外高光譜成像系統(tǒng)

詳細介紹

SWIR 短波紅外高光譜成像系統(tǒng)

SWIR成像儀是Specim推出了一款全新的、經(jīng)過重新設(shè)計和加工的具有突破性特點的短波紅外高光譜成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)在SWIR范圍內(nèi)(1000 - 2500 nm)不但具有高速數(shù)據(jù)采集功能,還擁有更多的空間像素(384),使用CameraLink連接,可實現(xiàn)高達450fps的圖像采集速率。

為了保證室內(nèi)外不同條件下的使用,它具有堅固的防風雨的IP54外殼和溫度穩(wěn)定的光學系統(tǒng),而且具有更低的功耗,標稱功率僅為50W。

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憑借其溫度穩(wěn)定的光學系統(tǒng),SWIR提供了當今挑戰(zhàn)性的近紅外化學成像應(yīng)用領(lǐng)域所需的穩(wěn)定性和靈敏度,并滿足實驗室、野外、和工業(yè)應(yīng)用的要求,使其成為藥物質(zhì)量保證、食品安全和農(nóng)業(yè)分析等應(yīng)用領(lǐng)域的得力助手。

主要特點

l覆蓋1000- 2500nm短波紅外波段

lCameraLink接口,USB/RS232控制

l幀頻高達450幀/秒(全畫幅)

l探測器: 低溫冷卻MCT檢測器

l超高的信噪比,大多數(shù)應(yīng)用領(lǐng)域推薦使用

l可提供SDK,用于快速高效的應(yīng)用程序開發(fā)

相機規(guī)格

光學特性

光譜范圍

1000-2500nm

狹縫寬度

30μm(50或80μm可選)

有效狹縫長度

9.2mm

電氣特性

探測器

低溫冷卻MCT探測器

功耗

正常情況<50W

輸入電壓

寬電壓24V

機械特性

大?。ㄩL×寬×高)

傳感器

電源&控制單元

470×176×178mm

300×190×130mm

重量

14kg

約5kg

用戶調(diào)節(jié)

不支持

快門

用于暗參考圖像采集的電機械快門

環(huán)境特性

存儲溫度

-20…﹢50℃

附件

鏡頭,輻射校準,校準白板,掃描平臺

附件配置:SWIR系統(tǒng)提供多種附件供用戶擴大應(yīng)用領(lǐng)域

l前置物鏡:優(yōu)化900-2500nm光譜范圍的圖像和光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量。

l采集光纖:帶有采集鏡頭或SMA連接器的光纖: 不需要移動多路復(fù)用器,即可在一個分光計中包含4-110個輸入通道。

l鏡像掃描器或旋轉(zhuǎn)平臺:用于掃描靜態(tài)目標和戶外場景,或結(jié)合X-stage sample mover用于桌面和顯微鏡應(yīng)用。

lLUMO軟件:支持,用于控制掃描平臺、采集數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、影像實時可視化。

l數(shù)據(jù)存儲為ENVI、Matlab和R兼容格式數(shù)據(jù)立方,支持多款通用軟件進一步處理分析。還可以提供SDK,用于快速高效的應(yīng)用程序開發(fā)。

應(yīng)用領(lǐng)域

l化學及材料分揀

l醫(yī)藥制造

l資源回收

l礦物識別

l糧食和農(nóng)業(yè)

l水分含量分布

l藝術(shù)研究與歸檔

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檢測牛油果皮下斑點

應(yīng)用案例

(1)血液作為一種優(yōu)秀的信息載體,是診斷、毒理學和法醫(yī)學中的生物材料。通常,分析的材料直接從靜脈以液體的形式;然而,在某些情況下,分析在表面產(chǎn)生的血跡會更方便。高光譜成像在分析中的一個重要應(yīng)用是估算時間,從而幫助現(xiàn)場調(diào)查人員確定案發(fā)時間。本實驗采用主成分分析(PCA)和最小噪聲分數(shù)(MNF)方法。

如下圖:DBS卡上血斑:a為 1-19樣本,b為 20-28樣本(左圖),經(jīng)過最小噪聲分數(shù)算法血液斑點樣本a(基于PC2-PC3-PC4),b:(基于PC2-PC3-PC5)(右圖)。

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image.png所選血斑的光譜特征(S1,S6、S14、S16、S22、S26、S27)在SWIR范圍內(nèi)如右圖所示,分析顯示,的變化發(fā)生在樣本血液表面涂敷后的個小時。進一步研究20-27個樣本發(fā)生的變化。對樣本進行散點圖分組,觀察散點形狀與血跡點空間分布的相關(guān)性(如下圖)。觀察到的變化是由于血斑逐漸干燥和血紅蛋白衍生物(主要是氧血紅蛋白和金屬血紅蛋白)含量的差異造成。

image.png

本研究采用的方法是無損的、有效的、快速的。通過高光譜成像、結(jié)合PCA和MNF算法最終成功區(qū)別出在0 ~29天的血斑,準確提供了在血斑干燥過程中發(fā)生的動態(tài)過程信息。

(2)高光譜成像在中藥質(zhì)量控制中的應(yīng)用——以神經(jīng)毒性日本八角茴香為例

高光譜成像將傳統(tǒng)的光譜和成像技術(shù)結(jié)合起來,從樣本中獲取光譜和空間信息。在食品飲料、農(nóng)業(yè)和制藥等行業(yè),它被成功地用作評估原材料和產(chǎn)品質(zhì)量的分析工具。與液相色譜等傳統(tǒng)分析方法相比,SWIR高光譜成像可以在更短的時間內(nèi)進行無損分析。

八角茴香(Illicium verum)是治療小兒絞痛的常用藥物。然而,有記錄顯示在使用后出現(xiàn)了一些危及生命的不良事件,在一些情況下是由于與有毒的八角茴香(Illicium anisatum,日本八角茴香)的摻雜或替代所致。顯然,迅速有效的質(zhì)量控制方法對于防止這種可怕后果的再次發(fā)生至關(guān)重要。

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左圖上為日本毒八角茴香,下為中國八角茴香,右圖為日本毒八角茴香(綠色)和中國八角茴香(藍色)樣品的平均吸收光譜曲線

image.png通過肉眼很難判斷真假,而采用光譜范圍為920-2514 nm的SWIR高光譜推掃成像系統(tǒng)獲取圖像。采用主成分分析法(PCA)對圖像進行分析,降低數(shù)據(jù)的高維性,去除不需要的背景,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。利用偏最小二乘判別法(PLS-DA)建立了4個主成分、R2X_cum為0.84、R2Y_cum為0.81的2個物種分類模型。隨后使用該模型作為外部數(shù)據(jù)集,準確預(yù)測了引入模型的日本毒八角茴香(98.42%)和I. 中國八角茴香(97.85%)的身份。

結(jié)果表明,SWIR高光譜成像技術(shù)是一種客觀、無損的質(zhì)量控制方法,可成功地對日本毒八角茴香和中國八角茴香進行精確鑒別。此外,該方法還可以升級到傳送帶系統(tǒng)從而檢測大批量中國八角茴香中摻雜的日本毒八角茴香。


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