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sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)
更新時間：2020-03-05
訪問次數(shù)：3022
sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)光譜范圍涵蓋400-1000 nm（VNIR）范圍，具有極低的噪聲、高分辨率、高成像速率和堅固的結構，是一款專為各種科研及商業(yè)應用設計的非常厲害的高光譜成像測量工具。
| 品牌 | SPECIM/芬蘭 | 成像方式 | 二元光學元件 |
|---|---|---|---|
| 價格區(qū)間 | 面議 | 使用狀態(tài) | 機載/地面均可 |
| 工作原理 | 推掃型 | 應用領域 | 環(huán)保,食品/農(nóng)產(chǎn)品,化工,農(nóng)林牧漁,地礦 |
sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)光譜范圍涵蓋400-1000 nm（VNIR）范圍，具有極低的噪聲、高分辨率、高成像速率和堅固的結構，是一款專為各種科研及商業(yè)應用設計的非常厲害的高光譜成像測量工具。
sCMOS高光譜相機由一個ImSpector V10E，和一個高速sCMOS面陣單色相機組成，作為一款線性推掃式相機，為每個像素提供完整的、連續(xù)的光譜信息。在光譜儀中使用的透射衍射光柵和透鏡光學提供了高質量、低失真的圖像，以滿足苛刻的規(guī)格要求。
sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)具有極低的噪聲(幾個電子)和高信噪比等優(yōu)異性能。2184像素的空間分辨率，高達100張/秒的成像速率和可調的binning特性，使其成為一款可以滿足更高級別要求的高光譜成像系統(tǒng)。
主要特點
- 科研級溫度穩(wěn)定sCMOS探測器
- 空間分辨率高達2184像素
- 光譜波段數(shù)高達946
- 幀率:100幀/秒(全幀)，binning條件下可達更高幀速
- 超高信噪比，專為科研及商業(yè)應用領域設計
相機規(guī)格
光學特性 | |
光譜相機 | sCMOS-CL-50-V10E |
光譜范圍 | 400-1000nm |
光譜分辨率FWHM | 2.9nm（30μm狹縫） |
光譜采樣 | 0.63-5.07nm（根據(jù)binning調整） |
空間分辨率 | RMS光斑大?。?μm |
F值 | F/2.4 |
狹縫寬度 | 30μm（18，50，80或150μm可選） |
有效狹縫長度 | 14.2mm 14.2mm |
電氣特性 | |
探測器 | 溫度穩(wěn)定sCMOS |
空間像素 | 2184 |
光譜波段數(shù) | 946 |
像素大小 | 6.5μm |
信噪比（峰值） | 170:1（無binning）至680:1（8×2binning） |
相機輸出 | 16bit CameraLink |
數(shù)據(jù)線纜 | 5m長度 |
相機控制 | CameraLink |
幀捕獲器 | BitFlow Carbon |
幀率 | 100fps（全幀） |
附件特性 | 非對稱空間與光譜binning(SW) |
曝光時間范圍 | 8.1-100ms |
功耗 | 60W |
輸入電壓 | 110/230V，50/60Hz或24V DC |
環(huán)境特性 | |
存儲溫度 | -20…﹢50℃ |
操作溫度 | ﹢5…﹢40℃，無凝水 |
機械特性 | |
尺寸 | 400×110×120mm |
重量 | 2.0kg |
鏡頭支座 | 標準C-mount |
快門 | 電機械快門 |
附件配置：PFD系統(tǒng)提供多種附件供用戶擴大應用領域
- 前置物鏡：為整個光譜范圍提供高質量的圖像和光譜數(shù)據(jù)，可選18、23、140mm鏡頭
- 采集光纖：將相機轉換成多點光譜儀，所有的點均在沒有移動復用器的情況下同時測量
- 鏡像掃描器或旋轉平臺：用于掃描靜態(tài)目標和戶外場景，或結合X-stage sample mover用于桌面和顯微鏡應用。
- 數(shù)采軟件：PFD支持LUMO軟件，用于采集數(shù)據(jù)、設置參數(shù)、影像實時可視化、ENVI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。
- SDK：還可以為快速高效的應用開發(fā)提供SDK
應用領域
應用案例
（1）基于多傳感器的地質礦物探測：
基于不同的多傳感器組合，對于礦物表面的細節(jié)表達及詳細的光譜分析是非常有利的。通過VNIR、SWIR和LWIR范圍內的傳感器組合可以同時探測蝕變礦物和成巖礦物，并提高在不同波長區(qū)域具有特征的某些礦物的探測可靠性。高空間分辨率數(shù)據(jù)的集成可以用于繪制復雜的礦物樣品，可據(jù)此在分類基礎上對礦物域進行制圖，并作為相對豐度的半定量估計。
（2）水果表皮甲醛檢測：
福爾馬林作為一種對人體有害的生物采樣化學物質，被廣泛應用于孟加拉國，作為魚類、水果、蔬菜等食品的防腐劑。本研究使用sCOMS相機對不同新鮮水果和被福爾馬林污染過的水果進行光譜成像，通過K-NN方法和SVM方法分析實驗數(shù)據(jù)，結果表明，兩種分類算法對福爾馬林污染水果的新鮮水果分類正確率均為70-94%，其中k-NN對每個樣本的正確率均高于SVM 85%以上。紅蘋果、青蘋果和番茄在k-NN和SVM的分類準確率均在90%以上?；谶@種精度，以光譜反射率作為波長特征函數(shù)即能夠成功地應用于果蔬新鮮度檢測及質量控制。
