线阵扫描高光谱相机(220nm-4.2um)| 瑆创光学电子商店

Hypespectral 成像相机

高光谱成像系统是实时精确记录目标物质的光谱信息和图像信息的成像光谱仪系统。光谱数据可以通过化学计量数据分析进行评估，从而实现可靠的分类或量化。基于二极管阵列的光谱仪系统的特点是设计坚固、运行可靠且维护成本低，测量时间非常短，因此样品通量高。这些特性使我们的相机可用于工业环境中的常规和过程分析应用。 

我们提供 5 款相机，涵盖紫外线 (UV)、可见光 (VIS)、近红外 (NIR)、短波红外 (SWIR)、中波红外 (MWIR) 高光谱成像 应用。带有软件包、附件、光学和安装座可用于支持遥感应用。

高光谱成像相机型号指南

（按波长范围）

高光谱成像相机 行业应用

●  废物回收应用：（塑料分拣、纸张回收、建筑材料） 

回收是一种环境保护：它可以保护原材料和气候，并有助于减少世界范围内日益增加的废物发生。许多领域已经实现了高回收率。然而，重要的不仅仅是回收材料的数量，还有它的质量。无论是生活垃圾、建筑垃圾还是工业垃圾：为了实现高效的循环经济，必须自动、快速地从垃圾流中清除可回收原材料，并按类型分类。HSI 相机可以帮助解决这个问题：除了不同的材料分类外，它们还可以使涂层、污染物和基本组件可见。它们适用于毫米大小的废物颗粒以及直径达半米或更大的物体，高记录速度。

●   食品安全应用：（水果、蔬菜、豆类、坚果或加工食品的合格控制，| 异物检测）

我们的杂货范围从未像今天这样广泛：机械种植和收获方法、全球运输和供应链以及高度加工食品的增加已经持久地改变了我们的饮食习惯。同时，它们对生产商、包装商和物流商在质量保证方面提出了新的挑战。在目测达到其极限的地方，多年来一直使用基于相机的测量系统进行质量控制。与此同时，HSI 系统被越来越多地使用：它们提供了普通相机无法看到的有价值的附加信息。例如，他们可以追踪异物、测量成分的成分或找到变质的物品。

●  过程控制应用：（药物检测|水分测定|涂胶过程控制）

在许多行业中，对所有生产步骤的持续控制对于确保中间产品和最终产品的质量至关重要。例如，通过随机抽样、目视检查或冗长的实验室测试进行控制。与这些方法相比，HSI 具有决定性的优势：它允许对所有货物进行客观的 100% 实时控制。因此，偏离目标的部分或整批产品可以在早期阶段被剔除，或者可以相应地调整工艺参数。这节省了不必要的工作步骤、能源和资源。HSI 的应用领域非常多样化：该技术适用于例如检查成分、材料特性以及表面特性或颜色保真度。

●  农业应用 阅读更多

配件

	UV 35 mm F/2.8 1/2" C 接口		相机架  和一个轴滚轮台
	VIS-NIR 16 mm F/1.4  C 接口
	VIS-NIR 25 mm CFF
	VIS-NIR 35 mm CFF
	VIS-NIR 50 mm F/2  C 接口
	RGB 5 mm		白色参考  (Spectralon 50x20cm)
	RGB 25 mm		MIR 灯条 1 m  （可提供不同的尺寸）
	NIR 8 mm F/1.4 1" C 接口		卤素灯条 0.5 m
	NIR 12 mm F/1.4 1" C 接口		Halogen light bar 1 m
	NIR 16 mm F/1.4 1" C 接口		卤素灯条1.5 m
	NIR 25 mm F/1.4 1"  C 接口		卤素灯条2 m
	NIR 35 mm F/1.4 1"  C 接口		RGB/LED 照明  （闪光序列 1）
	NIR 50 mm F/1.4 1"  C 接口		RGB/LED 照明  （闪光序列 2）

紫外高光谱成像相机（220 – 380 nm）

English Brochure: BlueEye_Summary | BlueEye  | BlueEye_Scientific | Blueye_TEC

中文产品册: BlueEye Summary | BlueEye | BlueEye_Scientific | BlueEye_TEC

BlueEye  (220 – 380 nm) 是一款线扫描（推扫式）紫外高光谱成像相机，可以获取具有高空间和光谱分辨率的实时数据。这款高灵敏度相机是众多生物（例如叶绿素和类胡萝卜素）、生化（例如恶性肿瘤的荧光诊断）和环境应用的绝佳解决方案。BlueEye 相机将先进的反射光栅技术、灵敏的 CMOS 探测器和高端电子设备与卓越的光学设计相结合，可为最苛刻的应用提供卓越的性能，提供满足各种用户需求的专用软件包。   BLUE EYE 有 3 种不同的型号。

产品规格

可见光和近红外高光谱成像相机 

English Brochure : GreenEye | OrangeEye

中文产品册： GreenEye | OrangeEye 

产品规格

NIR 高光谱成像相机（950 至 1700 nm）

English Brochure: RedEye_1.7_NEW | RedEye_1.7 _ High_Res | RedEye_NEW_2.2

中文产品册: RedEye_1.7_NEW | RedEye_1.7 _ 2.2 | RedEye_NEW_2.2

RedEye（950 至 1700 nm）是一种线扫描（推扫式）高光谱成像相机近红外光谱范围，允许采集具有高光谱和空间的实时数据解析度。这项新功能是根据我们在过去十年在工业应用方面的丰富经验开发的   将卓越的光学设计与先进的 3-D 传输光栅技术相结合，高端电子设备和快速 FPA 检测器，RedEye 相机即使在恶劣的环境条件情况下也能提供出色的性能 。为满足不同的用户需求，提供多种软件包可用：从硬件驱动程序到实验室软件，再到全自动实时程序用于快速数据采集、评估和过程控制。

规格表

MIR 高光谱成像相机 (2900 – 4200 nm)

English Brochure: BlackEye    中文产品册: BlackEye

规格表

高光谱相机应用示例

食品质量控制

我们的杂货范围从未像今天这样广泛：机械种植和收获方法，全球运输和供应链，以及高度加工食品的增加，都持久地改变了我们的饮食习惯。同时，它们在质量保证方面为生产商、包装商和物流带来了新的挑战。当目视检查达到极限时，多年来一直使用基于相机的测量系统进行质量控制。与此同时，HSI系统被越来越多地使用：它们提供了普通相机无法看到的宝贵的额外信息。例如，他们可以追踪异物，测量成分的成分，或找到变质的物品。

高光谱成像相机可以在食品工业中用于质量控制，下面的图片给出了一个很好的例子，我们使用我们的高光谱相机来检查食品的湿度（水分）水平，并识别食品的不同材料（如芝麻）。

下面的应用表明，我们使用高光谱相机在高速过程中从石块中识别石头和土壤

塑料分拣，高速回收

回收是环保的做法：它保护原材料和气候，并有助于减少日益增加的全球废物发生。在许多领域已经实现了高回收率。然而，重要的不仅是回收材料的数量，还有它的质量。无论是生活垃圾、建筑垃圾还是工业垃圾：为了实现高效的循环经济，必须从废物流中自动快速地去除可回收的原材料，并按类型进行分类。HSI相机可以提供帮助：除了不同的材料分类外，它们还可以使涂层，污染物和基本组件可见。

它们适用于毫米大小的废物颗粒以及直径达半米或更大的物体。高记录速度、精确的结果和高效的数据分析工具加快了分拣过程，并确保了回收材料始终如一的高质量。具有高分辨率和高速功能，是提高塑料分选机质量和效率的完美工具，以下示例显示了我们在塑料分拣机中使用的NIR高光谱摄像系统，

高光谱测量 1	塑料颗粒和添加剂 1	高光谱测量 2	塑料颗粒和添加剂 2

过程控制

在许多行业中，对所有生产步骤的持续控制对于确保中间产品和最终产品的质量至关重要。例如，通过随机抽样、目视检查或冗长的实验室测试进行控制。与这些方法相比，HSI具有决定性的优势：它允许客观地100%实时控制所有货物。因此，偏离目标的零件或整批可以在早期阶段弹出，或者可以相应地调整工艺参数。这节省了不必要的工作步骤、能源和资源。HSI的应用领域非常多样化：该技术适用于检查成分，材料特性，表面特性或颜色保真度。

下面的应用表明，我们使用高光谱相机在高速过程中从异物中识别杏仁

杏仁加工	检测杏仁壳和其他异物	杏仁高光谱 数据分析

下面的应用表明，我们使用高光谱相机从包装中识别不同的药丸内容物，它能够从包装中检测到错误的药丸。

药丸	高光谱成像结果	药丸高光谱图

下面的应用表明我们使用高光谱相机将细菌与其他污染物分离。

细菌污染	细菌污染高光谱图像结果	细菌高光谱图

1. 什么是高光谱相机，它是如何工作的？

高光谱相机背后的主要原理是光谱学，它涉及对不同波长的光强度的测量和分析。通过在许多狭窄和连续的光谱波段上捕获一系列图像，高光谱相机可以收集有关被观察场景或物体的光谱属性的详细信息。

高光谱相机收集的数据称为高光谱图像或数据立方体。图像中的每个像素都包含来自场景中相应点的反射光或发射光的完整光谱。

高光谱相机的应用范围很广，涉及多个领域，包括遥感、农业、环境监测、矿物学、地质学、国防和安全、医疗和工业检测。

2.2. 快照和线能高光谱相机有什么区别？

快照高光谱相机和线扫描高光谱相机之间的主要区别在于它们捕获高光谱数据的方法。以下是两者的比较：

快照高光谱相机：

● 快照式高光谱相机通过单次曝光或快照捕捉整个高光谱图像。它们同时捕捉空间和光谱信息。

● 传感器阵列：快照式高光谱相机使用具有行和列像素的二维传感器阵列。最常用的传感器是高分辨率的CMOS相机，覆盖的波长范围从200纳米到1100纳米。

● 光谱采样：这些相机通常使用一系列光谱滤波器来同时采样多个波长。传感器阵列中的每个像素都捕获不同波长的光，允许并行获取光谱信息。

● 空间分辨率：快照式高光谱相机提供高空间分辨率，因为它们一次捕捉整个场景。

● 优点：小巧便携，捕捉速度快，无需移动机制。

● 缺点：大多数快照式高光谱相机只能覆盖200-1000纳米的波长范围，与相同波长范围的线扫描相机相比，成本更高。

线扫描高光谱相机：

● 线扫描高光谱相机以一种顺序的方式捕捉高光谱数据，一次捕捉一行，随着场景在相机视野中移动。

● 传感器阵列：线扫描高光谱相机使用具有行和列像素的二维传感器阵列。列用于捕捉光谱信息，行用于捕捉空间信息。

● 扫描机制：这些相机需要场景与相机之间有相对运动才能捕捉完整的高光谱图像。这可以通过移动相机平台或使用移动传送带来实现。

● 光谱分散：线扫描相机使用分散元件将入射光分散成其组成波长，然后再到达传感器阵列。

● 优点：能够覆盖从紫外到长波红外的波长范围，成本较低。

● 缺点：需要移动机制。

3. 高光谱相机和多光谱相机有什么区别？

高光谱相机和多光谱相机之间的主要区别在于它们捕获的光谱波段的数量和宽度，以及它们提供的光谱细节水平。以下是两者的比较：

光谱波段：

高光谱相机可在紫外到长波红外的大光谱范围内捕获大量狭窄且连续的光谱波段。它们通常捕获数十到数百个光谱波段，

与高光谱相机相比，多光谱相机捕获的光谱波段部分较小。它们通常在可见光和/或近红外光谱中捕获几到几个光谱波段。

光谱细节：

高光谱热像仪提供精细的光谱细节，可以精确识别和分析特定材料或光谱特征。 与高光谱相机相比，多光谱相机提供的光谱细节较少。

成本：

通常，高光谱相机比多光谱相机更昂贵。 如果您只对可见光到近红外范围内的某些波段感兴趣，多光谱相机是更好的选择。

4. 什么是光谱分辨率？

光谱分辨率是指光谱或成像系统区分或分辨光谱域中精细细节的能力。它表示系统可以作为单独的光谱特征检测或区分的最小波长间隔或差值。

光谱分辨率通常以波长单位测量，例如纳米 （nm） 或波数 （cm^-1），并由各种因素决定，包括光学设计、探测器特性和系统采用的光谱色散方法。

在光谱学中，光谱分辨率通常由光谱峰或谱线的半峰全宽（FWHM）来表征。它表示光谱特征在其最大强度的一半处的宽度，是量化光谱分辨率的常用指标。较小的 FWHM 值表示更高的光谱分辨率，因为它们对应于可以分辨和区分的较窄的光谱特征。

在高光谱成像的背景下，光谱分辨率是指成像系统捕获的各个光谱波段或通道的大小或宽度。高光谱相机中更高的光谱分辨率意味着更窄的光谱带，从而可以更精细地区分不同的波长或光谱特征。相反，较低的光谱分辨率对应于较宽的光谱波段，导致区分紧密间隔的光谱信息的能力降低。

值得注意的是，光谱分辨率与空间分辨率不同，空间分辨率是指捕获空间信息或解析图像或场景中物理结构或特征中的精细细节的细节水平。光谱分辨率与系统在光谱域中的精度和能力密切相关。

5. 什么是空间分辨率？

空间分辨率是指捕获图像或场景的空间特征或结构时的细节或粒度级别。它量化了成像系统区分和分辨图像中精细细节或紧密间隔物体的能力。

空间分辨率通常根据空间采样或图像中最小可辨别特征的大小来测量。它受光学元件、传感器尺寸、像素密度和系统使用的成像技术等因素的影响。

在成像系统中，空间分辨率通常由每单位面积的像素数或单个像素的大小来表征。更高的空间分辨率意味着更小的像素尺寸或更大的像素密度，使系统能够捕获图像中的精细细节和较小的物体。相反，较低的空间分辨率对应于较大的像素尺寸或较低的像素密度，从而导致解析精细细节和区分较小物体的能力降低。

6. “smile”在高光谱相机中是什么意思？

“smile”是指在捕获的光谱数据中可能发生的光学畸变。SMILE是Spectral Misordination和Smile的首字母缩写，其中“smile”特指光谱波段的空间错位。

当高光谱相机捕获图像时，它通过将入射光分成不同的光谱波段来实现，然后每个光谱波段被相机传感器上的特定区域捕获。然而，由于光学缺陷、机械错位或温度变化等各种因素，不同的光谱波段在空间维度上可能无法完全对齐。

由于这种错位，光谱波段可能会表现出轻微的空间偏移或曲率，类似于整个图像的微笑形失真。在分析数据时，这种空间配准错误可能会导致光谱信息不准确，因为光谱内容可能无法与空间特征正确对齐。

微笑效应可能导致高光谱数据分析中的问题，包括光谱精度降低、对光谱特征的误解以及高光谱图像融合或与其他数据源配准的困难。

7. keystone在高光谱中是什么意思？

“Keystone”指的是在捕获的光谱数据中可能发生的光学畸变。Keystone畸变是一种几何像差，它会导致图像中出现梯形或尖顶形状的畸变，其中图像的顶部和底部不平行。

Keystone畸变可能由多种因素引起，包括光学元件的不对齐、机械应力或在图像捕获过程中相机或场景的错位。这种畸变影响图像不同部分之间的空间关系，导致空间表示不准确。

在高光谱成像中，Keystone畸变可能会引起问题，因为它可能在随后的数据分析和解释中引入错误。畸变的几何形状可能影响对象的准确识别和表征，因为它们的空间特征没有得到真实反映。

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