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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):2730
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(jié)構(gòu),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,化工,農(nóng)業(yè),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(jié)構(gòu),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(zhì)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(diào)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(diào)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(zhì)量的圖像和光譜數(shù)據(jù),可選18、23、140mm鏡頭
  • 采集光纖:相機轉(zhuǎn)換成多點光譜儀所有的點在沒有移動復用器的情況下同時測量
  • 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(zhì)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非常有利的。通過VNIR、SWIR和LWIR范圍內(nèi)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(zhì),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(jié)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。基于這種精度,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(zhì)量控制。

 

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