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品牌 | SPECIM/芬蘭 |
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ImSpector系列成像光譜儀,是全球高光譜成像技術Specim公司推出的高性能光譜儀,專為VIS(380-800nm)、VNIR(400-1000nm)和NIR(900-1700nm)波段設計。ImSpector成像光譜儀為世界各地的集成商和機器制造商提供了一種簡單的、高性能的、高性價比的集成方法,當它與科學灰度CCD/CMOS相機或InGaAs傳感器相結合時,即組成了一個線掃描光譜成像設備,應用于日常使用的各種檢查、分類和其他機器視覺解決方案。
ImSpector成像光譜儀優(yōu)化了每個模組的光譜分辨率、探測器尺寸、空間分辨率和成像速度,可提供市場上最高光學性能的無失真圖像,以滿足應用要求。
可選前置光學鏡頭:
標準系列:OL8、OL12、OL17、OL23、OL35用于2/3英寸或更小探測器
增強系列:OLE9、OLE18.5、OLE23、OLE140用于2/3英寸或更大探測器
其他系列:OLES15、OLES22.5、OLES30、OLES56用于N17E
可選配件:
機械快門(增強系列)
收集光纖
帶阻濾波器,OBF 570(矩形14×12mm或圓形20mm ?和17mm ?),用于V10和V10E
用于光源監(jiān)測的光纖漫射輻照度傳感器FODIS(增強系列)
技術參數(shù):
ImSpector | V8 | V10E | V10H | N17E |
光學性能 | ||||
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,對應標準?"圖像傳感器 | 最大6.15(光譜)×14.2(空間)mm | 4.3(光譜)×6.6(空間)mm,對應標準?"圖像傳感器 | 最大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 | 無像散 | 輕微像散 | 無像散 |
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) |
狹縫長度 | 9.6mm | 14.2mm | 9.8mm | 14.2mm |
光輸入 | N/A | 遠心鏡頭 | N/A | 遠心鏡頭 |
效率 | >50%,不受偏振影響 | |||
雜散光 | <0.5%(鹵素燈,590nm長通濾波) | <0.5%(鹵素燈,633nm陷波濾波) | <0.5%(鹵素燈,1400nm長通濾波) | |
機械性能 | ||||
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 |
機身 | 陽極氧化鋁管 | |||
相機接口 | 標準C-mount適配器 | |||
用戶調節(jié) | 成像軸相對于探測器行,可調后焦距+/- 1mm | |||
環(huán)境性能 | ||||
存儲溫度 | -20…+85℃ | |||
運行溫度 | +5…+40℃,無凝水 |
注:
1 可在探測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器的離散成像特性和透鏡質量
應用案例一:黃曲霉毒素B1自然污染的花生分類
南京財經(jīng)大學食品科學與工程學院Xueming He等研究人員,使用ImSpector V10e光譜儀+EMCCD相機組成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(ELISA)方法測定參考AFB1水平,用以實現(xiàn)一種基于非破壞性高光譜成像方法來區(qū)分正常和自然黃曲霉毒素B1(AFB1)污染的花生。
對全光譜進行了不同的預處理,線性判別分析(LDA)結果表明,先進行Savitzky-Golay平滑(SGS),然后進行標準正態(tài)變換(SNV)可以實現(xiàn)最佳判別,對校準集和驗證集的準確率分別為90%和92%。最后,將偏最小二乘判別分析(PLS-DA)和支持向量機(SVM)的性能與LDA進行了比較,帶有RBF核的支持向量機對校準集和驗證集的準確率分別為93%和94%,結果最好。
本研究展示了高光譜成像在花生AFB1污染直接分類中的應用潛力,并證明紋理和光譜特征的結合可以改善建模結果。
應用案例二:葡萄籽無損快速品種識別和可視化表達
浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院Yong He等研究人員,使用ImSpector N17E光譜儀+ Xeva 992相機組成HSI系統(tǒng),分別采集了三個葡萄品種的14015、14300和15042顆葡萄種子在874-1734nm光譜范圍內的高光譜圖像。通過小波變換對像素級光譜進行預處理,然后提取每個葡萄籽的光譜。對高光譜圖像進行主成分分析(PCA),使用前六個PCs的分數(shù)用于定性識別不同品種之間的模式,前六個PCs的載荷用于識別有效波長(EWs)。
使用支持向量機(SVM)建立基于EWs的光譜判別模型。結果表明,該方法能夠準確地識別出每種葡萄籽的品種,驗證精度為94.3%,預測精度為88.7%。使用每個品種的外部驗證圖像來評估所提出的模型,并形成分類圖,其中每個單個葡萄籽被正確識別為屬于不同的品種。
總體結果表明,高光譜成像(HSI)技術結合多元分析可以作為一種有效的工具,用于葡萄籽的無損快速品種識別和可視化表達,該方法在開發(fā)多光譜成像系統(tǒng)以供實際應用方面具有很大潛力。
參考文獻:
[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-.