高光谱分选仪

2020年10月28日，芬兰SPECIM（Spectral Imaging Ltd.）公司正式发布其款高光谱工业在线分选系统-SpecimONE。SpecimONE是一种用于工业分选的高光谱成像系统，它的发布彻底革新了SPECIM高光谱成像技术在中国工业分选等机器视觉领域的适应性。 高光谱工业在线分选系统-SpecimONE将工业高光谱相机FX系列、离线建模软件和强大的图像处理单元集成于一体，可实时输出结果，用户在没有深入了解光谱成像技术或编程技术的情况下，也可获得终结果，显著降低了应用门槛，是工业实时在线分选、产品质量在线检测、生产过程监控等工业机器视觉领域的研究利器。高光谱工业在线分选系统-SpecimONE的特性： ● 提供完整的解决方案，助力工业用户缩短其高光谱分选设备的上市时间 ● 与主流工业标准相兼容，与机器视觉系统（如Halcon，Sherlock）无缝集成 ● 强大而快速的分类算法：PLS-DA、PCA、SAM，并支持MROI，适用于多样的工业机器视觉在线分选应用领域 ● Specim的专有平台确保Specim FX系列高光谱相机、建模和实时检测软件、高效的数据处理单元之间完全兼容并高效运行 ● 支持Specim FX10（400-1000 nm）、Specim FX17（900-1700 nm）、Specim FX50（2.7-5.3 μm）等多种型号的高光谱相机 高光谱工业在线分选系统-SpecimONE系统组成： ● SpecimINSIGHT离线建模软件，为工业分选应用建立分类模型 ● 强大的图像处理单元SpecimCUBE，实时运行分类模型 ● Specim FX系列工业高光谱相机高光谱工业在线分选系统-SpecimONE系统模块解析：1. SpecimINSIGHT离线建模软件SpecimINSIGHT是一种离线建模软件，允许用户查看和分析高光谱数据、创建分类模型、验证分类模型的有效性以及显示分类结果。离线分类模型创建过程简单易用，并可以转换为实时在线使用。 SpecimINSIGHT的功能： ● 数据分析 ● 分类模型训练 ● 模型创建和验证 SpecimINSIGHT当前的功能聚焦于工业分选行业的需求： ● 强大而快速的分类算法PLS-DA，并支持MROI功能，以发挥SPECIM FX系列相机的高行频（高可达15KHZ）这一优势 ● 支持Specim FX10、Specim FX17、Specim FX50等多种型号的高光谱相机 2. 图像处理单元SpecimCUBE数据处理单元 ● SpecimCUBE是一个高性能处理平台，可实时运行Insight所创建的分类模型。它基于Nvidia开发的片上系统Xavier，并包含优化的软件，可满足工业对吞吐量、延迟和抖动的要求。 ● SpecimCUBE接收来自Specim FX高光谱相机采集的数据，并基于分类模型对数据进行实时处理。分选结果通过GigE Vision传输到目标系统（分选设备，已有的机器视觉系统）。 ● Specim Cube可以灵活地切换和运行不同的模型，从而为实时分选应用提供出色的性能。 ● SpecimCUBE当前仅与Specim FX系列CameraLink相机兼容。 3. SPECIM FX系列工业高光谱相机 ● Specim FX系列高光谱相机是专门为工业用途设计的高速相机。相机的高帧频可满足工业对速度的高要求，坚固的结构和小巧的尺寸可实现灵活的工业安装场景。 ● Specim FX系列工业高光谱相机可提供准确的光谱信息以检测和分类各种材料，非接触式、非破坏性光学方法对目标材料的全表面进行成像，其采集的数据被实时发送到SpecimCUBE进行进一步处理。● 光谱范围覆盖广泛：FX10(400-1000nm)FX17(900-1700nm)、FX50(2.7-5.3um) ● 优越的数据质量：高信噪比及高灵敏度 ● 高帧频：可达15KH ● 数据一致性高：方便更新替换 高光谱工业在线分选系统-SpecimONE应用领域工业在线分选软件SpecimONE及SPECIM FX系列工业高光谱相机，现广泛应用于垃圾分类、黑色塑料分选、食品检测、工业分选、医学制药、农业、文物保护、刑侦检测、环境监测等机器视觉检测领域。 作为芬兰Specim公司在中国的官方代理商，Quantum Design中国子公司为工业机器视觉系统集成商提供完整的高光谱成像解决方案，助力工业用户大幅度缩短光谱设备推向市场的时间。

四川双利合谱科技有限公司是一家集光学、精密机械、电子、计算机技术于一体的高科技企业，由北京卓立汉光仪器有限公司和合利科技发展有限公司共同合资成立。结合双方近10年在推扫式高光谱系统以及LCTF(可调液晶滤光片)高光谱系统的国际领先技术实力，为广大客户提供全面的高光谱系统解决方案。目前国内已经成功在农业遥感、工业分选、刑侦物证鉴定、机载、考古、食品检测等领域处于高光谱应用的领先地位。在庆祝双利合谱公司成立三周年之际，为了让来自不同领域的学者能更好地了解和应用高光谱技术，双利合谱即日起开始着手接收客户的高光谱测试服务。 目前双利合谱主要接收高光谱测试服务的产品有显微高光谱成像（400-1000nm）、室内暗箱高光谱成像（400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm）、户外便携式高光谱成像（400-1000nm、900-1700nm）、户外无人机高光谱成像（400-1000nm）。详情请联系我们的销售人员！

近年来，高光谱技术迅速发展，其应用潜力越来越吸引大家的关注。最新报道显示：广东省水利水电科学研究院智慧水利研究所近期开展了基于无人机高光谱遥感的水质调查实验，搭载高光谱传感器获得的高时空和高光谱分辨率的遥感数据可实现河道和水库的长时间精准观测，对河湖（库）水域水污染状态的持续性监测及污染源紧急重点排查具有重要意义，能有效提高有关部门处理应急突发事件的能力。中日友好医院崔勇教授团队在首先实现皮肤高光谱仿真技术突破、研发出皮肤成分无创定量检测医疗器械的基础上，获得适合皮肤病精准医疗的AI数据源—皮肤高光谱图像，开启了皮肤病人工智能辅助诊断创新研究。除此之外，高光谱技术还被应用于工业上如垃圾分选，印刷纺织品检测；医学上如胃癌组织高光谱检测，基于显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤识别；农业上如蔬菜表皮细胞检测，小麦长势情况；另外还可以对古代字画和壁画进行无损鉴定、文物颜料研究等。基于高光谱技术的应用案例越来越广，其市场潜力可见一斑。仪器信息网2021-2022年“行业应用”栏目信息显示（在题目中以“高光谱”为关键词搜索的不完全统计）， 2022年厂商发布的高光谱行业解决方案数量为2021年的3倍，涉及行业也进一步增加，相关解决方案主要涉及地矿、环保、建材、农业、食品等领域，其中在农/林/牧/渔、食品/饮料领域应用最为广泛。仪器信息网摘录部分如下：农/林/牧/渔领域：方案名称厂家名称高光谱-红外热成像无人机遥感技术-林木病虫害早期诊断和量化北京易科泰生态技术有限公司一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统应用案例北京易科泰生态技术有限公司易科泰光谱成像技术—植物天然活性物质和次生代谢产物无损高光谱检测方案北京易科泰生态技术有限公司高光谱-红外热成像无人机遥感技术—作物表型研究北京易科泰生态技术有限公司高光谱-红外热成像无人机遥感技术—森林病虫害监测北京易科泰生态技术有限公司[高光谱成像技术]面粉无损检测森泉光电有限公司一体式高光谱-红外热成像无人机遥感系统应用案例北京易科泰生态技术有限公司UAS-8高光谱无人机遥感平台北京易科泰生态技术有限公司高光谱成像相机技术解决大豆食心虫虫害技术检测杭州彩谱科技有限公司近红外高光谱相机：鸡种蛋性别鉴定研究进展杭州彩谱科技有限公司近红外高光谱成像技术应用于谷物品质检测北京易科泰生态技术有限公司FS60-无人机高光谱相机研究马铃薯株高和地上生物量估算杭州彩谱科技有限公司无人机高光谱测量系统协助甘蔗病虫害防治杭州彩谱科技有限公司高光谱相机针对大米农产品无损检测技术杭州彩谱科技有限公司基于高光谱相机技术的快速、准确、无损地霉变玉米检测研究杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术应用到薇甘菊特征提取的研究杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术应用于蔬菜品质检测评估北京易科泰生态技术有限公司基于高光谱相机分析的冬油菜苗期田间杂草识别研杭州彩谱科技有限公司基于高光谱工成像的黄瓜叶内叶绿素分布的无损检测杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷无损检测杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术的番茄果实成熟度研究杭州彩谱科技有限公司基于高光谱图像技术的稻田苗期杂草稻识别杭州彩谱科技有限公司基于无人机高光谱遥感技术对内陆养殖池塘水质监测的研究杭州彩谱科技有限公司基于高光谱图像技术预测苹果大小杭州彩谱科技有限公司易科泰高光谱成像技术应用于水果内外部品质研究北京易科泰生态技术有限公司易科泰高光谱成像技术应用于枸杞品种品质研究北京易科泰生态技术有限公司基于高光谱成像技术的油桃质量检测北京盈盛恒泰科技有限责任公司易科泰提供推扫式高光谱成像系统应用于鱼肉食品检测研究北京易科泰生态技术有限公司基于电子鼻和高光谱多数据融合跟踪水稻品质差异的协同策略研究北京盈盛恒泰科技有限责任公司高光谱技术在植物表型研究中的应用（1）北京易科泰生态技术有限公司高光谱-LiDAR应用于Natura2000自然保护区栖息地监测北京易科泰生态技术有限公司高光谱-LiDAR一体式无人机遥感系统应用于城市森林结构测量和生态功能评估北京易科泰生态技术有限公司高光谱-激光雷达无人机遥感技术北京易科泰生态技术有限公司一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统-森林碳循环研究及应用北京易科泰生态技术有限公司HSI果实品质高光谱无损检测技术北京易科泰生态技术有限公司一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统—林木监测和树种分类应用北京易科泰生态技术有限公司食品/饮料领域：方案名称厂家名称基于高光谱与电子鼻融合的番石榴机械损伤识别方法北京盈盛恒泰科技有限责任公司近红外高光谱成像技术在小黄瓜含水量无损检测中的应用杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术对生鲜猪肉含水率进行无损检测杭州彩谱科技有限公司杭州彩谱科技有限公司：高光谱成像技术检测三文鱼品质参数杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术对鲜枣裂纹进行定性和定量检测杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像的西兰花农药残留无损检测方法研究杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术检测脐橙溃疡杭州彩谱科技有限公司近红外高光谱成像技术探索西瓜糖度高精度检测模型杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术测定花生种子及花生油中油酸和亚油酸含量杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术的鸡肉品质快速无损检测杭州彩谱科技有限公司易科泰高光谱成像在线分选技术——食品检测应用北京易科泰生态技术有限公司高分辨率sCOMS-高光谱相机用于食品检测北京睿光科技有限责任公司纺织/印染/服装/皮革领域：方案名称厂家名称高光谱成像在纺织品识别与回收中的应用QUANTUM量子科学仪器贸易（北京）有限公司近红外高光谱相机对鹅鸭混合绒定量检测研究杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术应用于废旧纺织品识别与回收北京易科泰生态技术有限公司医疗/卫生领域：方案名称厂家名称光谱成像技术创新应用SpectrAPP高光谱成像技术监测伤口愈合过程北京易科泰生态技术有限公司近红外高光谱相机血液种属鉴别方法杭州彩谱科技有限公司400-1000nm高光谱相机在烧伤深度检测中的应用杭州彩谱科技有限公司地矿领域：方案名称厂家名称SWIR-LWIR地矿勘查高光谱成像分析系统应用案例北京易科泰生态技术有限公司“μXRF+高光谱成像”高通量样芯分析技术北京易科泰生态技术有限公司环保/水工业领域：方案名称厂家名称高光谱成像研究 胡泊水体中沉积物检测方案(生态环境遥感)北京易科泰生态技术有限公司基于高光谱相机系统数据的赤潮检测方法杭州彩谱科技有限公司建筑/建材/家具领域：方案名称厂家名称基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测杭州彩谱科技有限公司军队/公安/司法领域：方案名称厂家名称高光谱成像光谱仪的字迹鉴定检测算法和实验研究杭州彩谱科技有限公司基于成像高光谱相机分析技术的不同介质血迹陈旧度研究杭州彩谱科技有限公司综合领域：方案名称厂家名称利用高光谱成像光谱仪对古代颜料进行无损鉴定杭州彩谱科技有限公司使用手持式高光谱相机IQ揭示进化的秘密—在非洲沙漠研究生石花北京易科泰生态技术有限公司

仪器信息网讯 2012年6月5日，由中国仪器仪表学会分析仪器分会、中国仪器仪表学会农业仪器应用技术分会主办，北京雄鹰国际展览公司承办的2012中国食品与农产品质量安全检测技术应用国际论坛暨展览会(CFAS 2012)在北京国际会议中心隆重开幕。本届论坛以“为构建我国食品安全保障体系，进一步推动食品、农产品检测新技术的广泛应用，完善食品与农产品质检体系建设”为主题，特别邀请到了多位食品、农产品监管部门的领导和食品质检领域的著名学者做主题报告，并同期举行展览会，汇聚了70余家国内外科学仪器相关厂商，吸引了600余位来自各界的专家、代表参会。　　展会期间，仪器信息网特别制作了“食品、农产品检测新技术系列视频采访”，与会的部分参展仪器厂商分别针对目前食品、农产品检测当中面临的技术、应用与市场需求，介绍了各自所能提供的解决方案。　　北京卓立汉光仪器有限公司的研发工程师陈兴海博士，一直以来都专注于光谱的研发和制造。针对农产品的检测，今天他特别向网友介绍到：“高光谱这种测试手段是一种新型的测试手段，它是将光谱与影像结合起来的一种测试手段，可以实现对农产品的无损检测，与传统的液相色谱或质谱的测试方法的不同之处是光谱这种检测手段是一种无损检测，不需要制备样品。　　GaiaSorter“盖亚”高光谱分选仪可以对农产品进行实时的无损的数据采集，在采样过程中，可以得到农产品每一点的光谱信息，而光谱信息是物质的一个指纹，通过光谱对影像进行一个快速的影像识别，就可以实现对农产品中的糖度、农药残留、病虫害以及成熟度等的检测。另外，我们还有其它的一些光谱成像便携设备，可以在田间地头进行实时的检测，从而实现对农产品的一些特殊信息的提取。　　北京卓立汉光仪器有限公司　　北京卓立汉光仪器有限公司是一家集光学、精密机械、电子、计算机技术于一体的高科技企业。卓立汉光自1999年起，通过十年的不断努力，成长为光电仪器知名厂商。目前公司的电控位移台、手动位移台、光学调整架等产品已经形成产品系列化,规格多元化，国内多家科研单位、激光加工设备厂商、光纤设备厂商在使用我们的产品。2000年推出国内第一套量产型三光栅光谱仪后，不断推出了多套荧光、拉曼、光电探测器光谱响应、太阳能电池检测等光谱测量系统，广泛应用在众多高校和科研院所的研究与试验,为国家科技创新贡献了一份力量，产品凭借优良的品质远销欧美、东南亚等海外市场。 2005年10月在同行业中率先通过ISO9001质量管理体系SGS国际认证。　　卓立汉光主要生产经营：光谱仪、光谱测量系统、光量测仪器、电控精密位移台、手动精密位移台、光学调整架、光学平台、光学元件等系列产品。

1、采购信息申购单号：CB106132022000086申购主题：机载高光谱成像仪设备购置采购单位：西南交通大学采购申报项目编号：WSJJ-2022-0142、中标信息采购项：多角度成像光谱仪品牌：双利合谱成交供应商：江苏双利合谱科技有限公司型号：GaiaSky-mini3-VN成交总价：319800.00元3、技术参数：1) 光谱范围：400-1000nm2) 光谱分辨率（FWHM）：5nm3) 光谱采样分辨率：1.34nm4) 数值孔径：F/1.75) 探测器：科研级CMOS6) 数据输出位数：12bit7) 光谱通道数：224（2X）,448（1X）8) 空间通道数：10249) 连接方式：Gige 10) 横向视场角（FOV）：23°@23mm镜头11) 成像方式：内置扫描、外置推扫两用12) 单幅成像速度：4s/cube 13) 辅助摄像头：500W像素14) 功率：45W15）相机总重量：1.2kg 16）内置NCU：I5，8G，240G SSD4、厂商介绍:江苏双利合谱科技有限公司是一家集光学、精密机械、电子、计算机技术于一体的高新技术企业，聚焦机械推扫式高光谱测量技术，为广大客户提供门类齐全的高光谱系统解决方案。主要的产品包括：Gaiasky机载高光谱成像系统、Gaiafield地面野外高光谱成像系统、GaiaSorter室内暗箱系列高光谱以及GaiaMicro显微高光谱等4大系列产品。公司的相关产品，在国内高光谱应用市场，已经成功服务于农业遥感、工业分选、刑侦物证鉴定、环境保护、地质勘探、考古研究等。

“三星堆遗址祭祀区考古挖掘”最近在网上引起了大家广泛的关注。各种先进的科学仪器也都在考古发掘过程中大展身手，帮助考古人员从各角度全方位地对祭祀区进行发掘研究。其中高光谱相机引起了大家强烈的兴趣，而这次大展拳脚的高光谱相机正是爱博能代理的挪威知名高光谱相机品牌HySpex的经典系列SWIR-384高光谱相机。 考古科研人员运用HySpex 高光谱相机对文物进行光谱扫描成像分析（图片来自CCTV）HySpex 经典系列 SWIR-384高光谱相机 三星堆考古挖掘中使用的考古高光谱成像扫描系统采用电机驱动加软件控制的方式实现对坑内文物的原位高光谱成像扫描 研制桁架式高光谱成像扫描装置，将SWIR-384高光谱成像仪与坑上考古专用桁架链接在一起，通过桁架移动加软件控制实现对坑内文物的原位高光谱成像扫描。截止目前，已成功获得包括金面具的5号坑全坑红外高光谱数据，包括坑方尊、跪坐顶尊人像，圆口尊等重要文物的3号坑全坑红外高光谱数据，4号坑全坑分层扫描高光谱数据，以及8号坑土壤断层红外高光谱成像数据，并得到初步的数据分析结果，下一步拟将全面深入地开展相关研究课题。 爱博能非常高兴我们代理的高光谱相机可以为三星堆考古做出贡献。事实上，这并不是HySpex高光谱相机第一次在文物保护，考古发掘过程中发光发热。笔者今天也趁机和大家分享一些HySpex高光谱相机在文物保护，考古发掘过程中的应用。一: 揭示隐藏的装饰 在工业染料被发明出来之前，画家们无法确定使用的颜料能在多长时间内保持稳定，因此很多文物，画作的颜色会随着时间的流逝慢慢褪去。画家对细节的追求以及高超的画技也因此无法让我们看到。依靠高分辨率高光谱相机，我们可以开展主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）,从而将画作的细节再次展现出来。对画作进行主成分分析（PCA）可以揭示更多隐藏的细节 法国博物馆研究与修复中心（C2RMF）通过使用HySpex高光谱相机在400-1000nm波段范围对“Sainte Femme”这幅画作扫面成像，并进行主成分分析从而揭示了瓶子上以及衣服上被时间隐藏掉的细节。此举可以有效地帮助修复人员对画作进行修复，重现画作真实的面貌。柜门上的镶嵌画，在不同的波长下成像 这里展示了一个柜门上的镶嵌画。各个波段的成像凸显了相对应的细节，可以有助于修复人员对其进行分析。欢迎大家点击下面的链接感受HySpex 高光谱相机带来的高质量高光谱图像。http://merovingio.c2rmf.cnrs.fr/iipimage/iipmooviewer-2.0/synchro_hyperspectral.htmlhttp://merovingio.c2rmf.cnrs.fr/iipimage/iipmooviewer-2.0/boulle.html二：对画作的探索研究（颜料辨别，打底，修复，对画作背面的分析等） 爱德华蒙克的《呐喊》大家都不陌生，他将画面中沉闷、焦虑并且孤独的情感，表现到了一种极致。而通过高光谱成像技术，我们可以看到更多。爱德华蒙克的《呐喊》局部特写对比，左面是高光谱相机成像，右面是哈苏相机的拍摄结果 这里展示了HySpex经典系列中VNIR(400-1000nm)相机的成像和日常哈苏相机的成像对比。由于高光谱相机可以采集整个光谱，可以将颜色细微的不同也展现出来。因此高光谱相机也经常用在颜料的辨别上，可以帮助研究人员和修复人员识别画家使用的颜料，从而让画作的修复更加“原汁原味”。 当我们欣赏《呐喊》时，我们是否有关注过天上橘色的云彩呢？ 通过HySpex高光谱相机在近红外波段成像时，我们可以看到一行用铅笔写的挪威语“Kan kun være malet af en gal mand!”“只有疯子才能画的出来！”挪威国家博物馆今年年初公布消息，证实了这行添笔是由蒙克本人在画作完成后补上的。 高光谱相机可以帮助我们更加全面的了解文物艺术品，可以让我们跨越时间的长河去感受其原始的魅力。 Hyspex 高光谱相机通过其优异的高光谱成像性能可以为艺术品、考古分析进行 - 艺术品极其详细和客观的信息记录； - 归档有关特定对象的详细信息，以供日后验证； - 识别仿造的潜力； - 颜料的识别，可以在某些情况下间接地识别画家 - 监控老化； - 检查、验证与保险申请（运输，盗窃，洪水，火灾）有关的质量损失或者老化损失； - 可以看到画作深处，揭示打底及素描； - 非侵入性和非破坏性测量； 上述案例中描述的应用可以通过HySpex经典系列VNIR-3000N以及SWIR-384高光谱相机实现。 事实上，高光谱相机的应用远远不止于此，无论是森林的机载、无人机遥感监测，植被探察，矿物勘探还是水果产线分选，鱼类分选，我们都可以看到高光谱的身影。爱博能会定期整理相关的应用分享给大家，欢迎大家关注爱博能的微信公众号，及时获取相关信息。我们也非常欢迎大家联系我们获取高光谱相关的应用场景及应用信息。

检测地点：青岛森泉光电有限公司上周我们收到很多客户邮寄过来的样品，给大家分享几个用高光谱成像系统测试的结果：一、测试人体手掌我们用波长的光源来测试人体手掌在高光谱相机下的图像。从下图的高光谱图像中，可以很清晰地看到皮下脂肪组织和血管分布情况。同时，图4中食指被项圈紧扎5分钟后，在高光谱图像中可以明显看出食指血管已充血。图1.常规相机图像 图2.高光谱图像图3.530NM波长时高光谱图像图4.900NM波长时，食指紧扎5分钟项圈时的高光谱图像二、测试不同品牌矿泉水分别用可见-近红外和近红外高光谱相机测试两种不同品牌的矿泉水。如下图所示，通过比较发现这两种矿泉水在500nm以下、720nm~950nm的特征曲线差异明显。该装置有望应用于户外水质检测领域中。三、测试肉铺食品如下图所示可以用用高光谱成像系统测试出肉脯中的昆虫、 塑料、金属等。四、测试药品用近红外高光谱相机来测试胶囊和片剂药物成品，从右下图片中可以很清晰的看出药物样品的颜色和外观形状，而且不同药品的光谱曲线是完全不一样的。五、测试不同种类的玉米种子从下面左图中可以很清晰的看到这两种玉米种子的外观图像，右图是其中一类玉米种子的灰度图。经比较发现，肉眼看起来外观近似一样的样品，其实其在光谱图中的某些特征峰位置是有明显的差异性的。通过这些细微的差别，我们可以很好的对不同种类的谷物进行分类、根据仪器上显示的某成分含量分布情况，可以很好地对谷物营养成分进行分级处理。六、测试蔬菜、水果用可见-近红外高光谱相机测试洋葱、梨、土豆，下面左图是在785.37nm波长下洋葱、梨、土豆的高光谱图像。右图是这四种样品的光谱曲线图，通过比较图片中的曲线可以发现每种样品的光谱是完全不同的。之后，用近红外高光谱相机测试洋葱、梨、土豆，下面左图是在1274.13nm波长下洋葱、梨、土豆的高光谱图像。右图是这四种样品的光谱曲线图，通过比较图片中的曲线可以发现每种样品的特征峰存在差异。另外，我们用可见-近红外高光谱相机测试洋葱，通过574.98nm的高光谱图像可以很清晰的看出洋葱轮廓和洋葱外皮，其在400nm~1000nm的光谱曲线的特征峰是有差别的。上图为在574.98nm波长时洋葱的高光谱图像 & 洋葱和洋葱皮的光谱曲线洋葱的主成分分析图像Camlin工程师 John Gilchrist还分享了多种应用案例，如下图是用近红外高光谱相机来识别废弃聚烯烃、聚苯乙烯、聚氯乙烯这种塑料，该设备可以应用在垃圾分选系统中。Camlin一套完整的桌面式高光谱扫描系统装置，包括：光谱相机、扫描台、样品架、照明系统、聚焦目标、数据采集和分析软件等。（如下图所示）再次欢迎您送检或者来森泉与我们共同探讨高光谱成像系统的应用。森泉为您的科研事业添砖加瓦：1） 激光控制：激光电流源、激光器温控器、激光器控制、伺服设备与系统等等2） 探测器：光电探测器、单光子计数器、单光子探测器、CCD、光谱分析系统等等3） 定位与加工：纳米定位系统、微纳运动系统、多维位移台、旋转台、微型操作器等等4） 光源：半导体激光器、固体激光器、单频激光器、单纵模激光器、窄线宽激光器、光通讯波段激光器、CO2激光器、中红外激光器、染料激光器、飞秒超快激光器等等5） 光机械件：用于光路系统搭建的高品质无应力光机械件，如光学调整架、镜架、支撑杆、固定底座等等6） 光学平台：主动隔振平台、气浮隔振台、实验桌、刚性工作台、面包板、隔振、隔磁、隔声综合解决方案等等7） 光学元件：各类晶体、光纤、偏转镜、反射镜、透射镜、半透半反镜、滤光片、衰减片、玻片等等8） 染料：激光染料、荧光染料、光致变色染料、光致发光染料、吸收染料等等

一、背景 纺织品作为颜色传播的重要载体，对织物颜色的准确度和均匀度具有较高要求。在纺织工业生产中，加工出符合要求的布料和成衣的两个前提条件是准确测量样品布匹颜色和严格控制印染颜色。 工业上测量织物颜色最常用的分光光度法只能测量单色织物,对织物尺寸大小要求较高且操作繁琐,使得其并不适应于多色织物或单根纱线颜色测量。 为了满足企业生产和发展的需求,本公司对织物颜色的精确测量方法进行了深入研究,针对当前技术的不足,在分析光谱成像技术的基础上建立高光谱成像系统,提出基于高光谱成像技术的织物颜色测量方法,实现了具有较高精度的颜色测量。光谱成像技术是将光谱技术和成像技术结合在一起,可以测量织物感兴趣区域(ROI)中光谱波段的反射率。从而获得更多的纺织品颜色信息,达到较高的颜色测量精度。二、可行性分析作为一种集光谱学、微弱信号检测、信息处理等于一体的综合性技术，光谱成像技术克服了分光光度法测量纺织品颜色的缺点。光谱成像技术能测量单色、多色和各种形状的织物，从采集的光谱图像中获取每个像素的颜色信息，从而实现光谱成像技术在纺织品颜色测量中的应用。光谱成像技术在对目标的空间信息成像的同时，也对每一个空间像元在波段内进行光谱信息覆盖，从而形成“光谱图像立方体”。浙江理工大学的张盼曾利用高光谱成像仪进行 15 个标准样品与15 个次品颜色测量并计算明度差、色度差和色差，其反射率图片如图 1 所示： 图 1 标准样品与次品反射率对比图 图一（a）为标准样品的反射率曲线，（b）为次品的反射率曲线，从光谱反射率曲线可以直观的看出，单色色织布标准样与批次样间的光谱反射率曲线的走向是一样的，但是在数值上还是有差异的。高光谱成像仪测量织物间颜色可以获得它们的色差值，这反映了高光谱成像仪的测色能力。 三、数据采集设备 数据采集的设备为杭州高谱自主研发的实验室高光谱成像仪（HY-8010-U），设备实景图，如下图。系统参数，见下表。系统核心分光模组完全由高谱公司自主研发，支持选配多种型号图像传感器，并搭配超高像素高清相机实现高空间分辨率与高光谱分辨率的完美融合。同时，HY-80系列可选配自研线性光源和定制暗箱，最大程度减少外部环境对样品检测带来的影响，结合独有的时空辐射校正功能，确保获得稳定的标准化高光谱数据。 HY-80系列实验室高光谱成像仪是一款专门为实验室环境定制的专用设备，能够实现对物质定性、定量、定时、定位信息的精准检测，是一台“图谱合一”的专业化科研设备，为物质分选、刑侦文检、食品监测、真伪鉴定等行业高端应用领域提供高精度的光谱建模与分析解决方案。四、测量结果及结论 通过对标准色卡和花布进行测量，并对测量结果进行反射率校正与值转换。本次选取 RAL 1000-RAL1004 共 5 种颜色样本进行分析，并分为两组进行对比,如图 2 所示，反射率处理结果如图 3 所示。将其转换为 L、A、B 值并对其进行相关处理后结果如图 4 所示:如上图 4 所示，图 4（a）为 RAL1000-RAL1004 五种样品的 L 值对比图、图 4（b）为 a 值对比图、图 4（c）为 b 值对比图、图 4（d）为以 RAL1000 为基准 RAL1001、RAL1002、RAL1003、 RAL1004 四种颜色的色彩度差值。对四块样品布进行想同处理后得到如下结果： 如上图 6 所示，图 6（a）为 1、2、3、4 四种样品的 L 值对比图、图 6（b）为 a 值对比图、图 6（c）为 b 值对比图、图 6（d）为以 1 为基准 2、3、4 四种颜色的色彩度差值。综上所述，可看出高光谱成像仪检测的 Lab 值具有明显差异。

SPECIM FX50中波红外高光谱相机黑色塑料广泛用于汽车工业、电子产品、食品包装、塑料袋，与我们的日常生活息息相关。不幸的是，当前人们对废旧黑色塑料垃圾的处理不是回收再利用，而是烧毁或填埋，原因是缺乏高效可靠的技术对黑色塑料进行识别并分类。而塑料垃圾是人类面临的且必须尽快解决的重大环境问题之一。 芬兰SPECIM公司进行技术创新推出一款专为工业机器视觉在线检测而设计的高速、性能稳定的SPECIM FX50高光谱相机。SPECIM FX50是全球第一款工业MWIR高光谱相机，该相机可采集各类黑色塑料在2.7-5.3μm范围内的光谱信息，快速、可靠地识别不同材质的黑色塑料，如ABS、 PP、 PE、 PC、 PS、 PVC、HIPS。 图1：SPECIM FX50高光谱相机 FX50高光谱相机的特点： • 设计精致，外形紧凑• 光谱范围：2.7 - 5.3μm• 高分辨率：640个像素• 高采集速度：380 Hz• 光学部件：温度恒定• 内置图像校正• 数据一致性高：出厂前经过统一光谱校准• GigE Vision标准接口• 易于安装在工业环境中 图2：光谱响应 除了黑色塑料， SPECIM FX50还可用于：• 识别橡胶、非黑色塑料、橡胶/塑料中的阻燃剂；• 木材和纸制品的识别分类；• 金属温度测量：范围为0-1000℃；• 金属表面的污染检测： 杂质、污垢、油和其他有机残留物；• 石油/天然气中碳氢化合物的分析识别；• 采矿生产中矿物的分析识别，如长石和石英。 黑色塑料分选 金属与汽车工业：金属表面的污染检测石油/天然气和矿产勘探：烃类与矿物分析 木材和纸制品的识别分类 SPECIM FX50高光谱相机满足工业应用需具备的高速、稳定性能的特点，并且易于安装、维护和扩展，同时具有高效的投资回报。SPECIM FX50成像速度快，满足生产线的速度要求；同系列的产品出厂时经过统一光谱标定，数据一致高，现场使用时可任意替换；拥有GigE Vision接口，配置软件开发包，满足用户的开发需求。 SPECIM FX50高光谱相机成为工业机器视觉应用领域内一种全新的解决方案。创新点：优势：可采集各类黑色塑料在2.7-5.3μ m范围内的光谱信息，对难处理的黑色塑料进行快速、可靠的分选，如ABS、 PP、 PE、 PC、 PS、 PVC、HIPS...

很多朋友问：SPECIM FX10高光谱相机采用面阵CMOS探测器，为1312 x1082 Pixels，224个光谱通道数，采用推扫式成像，那探测器的纵向1082像元与224个光谱通道之间为什么不成比例，或者224个通道的光谱信息是如何被1082个像元所感知？ 我们先来了解一下高光谱相机的工作原理: 目标物的反射光通过镜头收集并通过狭缝增强准直照射到分光元件上（透射光栅），经分光元件在垂直方向按光谱色散，经分光元件后成像在CMOS探测器上。探测器的水平方向平行于狭缝，称空间维（1312 个像元或光敏元），每一行水平光敏元上是一个光谱波段下的像；探测器的垂直方向（1082个像元或光敏元）是色散方向，复色光经过分光元件（透射光栅）分光后，被色散分离成为单色光，通过成像系统，投射在探测器的垂直方向上，并成为按波长大小依次排列的光谱图，称光谱维（224个光谱通道）。 那探测器的纵向1082像元与224个光谱通道之间为什么不成比例，或者224个通道的光谱信息是如何被1082个像元所感知？实际上进入高光谱相机的光不会分散在探测器上整个的纵向1082个像元上，而只是其中的一部分：224个光谱通道（波段）。 这意味着在可用的 1082 个像元中，真正使用的只有224个。 高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术，它将成像技术与光谱技术相结合，探测目标的二维几何空间及一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。 所谓高光谱图像就是在光谱维度上进行了细致的分割，不仅仅是传统所谓的黑、白或R、G、B通道，而是多达几百个通道，例如：SPECIM FX10高光谱相机可以把400nm-1000nm的光谱范围分为224个通道。因此，通过高光谱相机获取到的是一个数据立方，不仅有图像信息，并且在光谱维度上进行展开获得几百个谱段信息。结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据，还可以获得任一个谱段下的图像信息。 高光谱成像技术的这种“全光谱”功能让人们可以看到一个场景中每一个可分辨的空间位置上的多达几百个光谱信号，每种物质都有其特有的光谱信息（光谱指纹）。因此高光谱成像的应用场景很丰富，其中包括：食品安全、农作物健康监测（植物表型分析）、工业检测、无人机载高光谱成像分析、矿物勘探、农业遥感、环境监测、艺术品鉴别；显示屏光学性能检测、印刷品色差测量、中西药质量控制等；以及塑料分选、黑色塑料分选、垃圾分类、工业分选、矿石分选等按物品材质进行识别分拣。

近几年，高光谱成像技术发展迅速，应用日益广泛。国外某机构的研究报告显示，预计2030年全球高光谱成像系统市场规模将达558亿美元，2022-2030年间的复合年增长率为17.3%，吸引了众多仪器厂商的关注！更有不少业内人士指出，中国高光谱市场潜力巨大，复合年增长率甚至超过20%！为了深入了解高光谱技术的发展现状及当前的市场格局等，仪器信息网编辑特别采访了卓立汉光副总经理兼双利合谱技术总监陈兴海博士，请其给大家分享高光谱技术和应用发展的关键点。卓立汉光副总经理兼双利合谱技术总监 陈兴海博士从科研到应用 行业市场发展极具潜力采访伊始，陈博士带领我们回顾了高光谱成像技术的发展历史。据其介绍，高光谱成像技术的发展可以追溯到上世纪80年代，当时主要应用在航天和遥感领域，并一直延续到2000年；2000年左右，市场上开始出现了一批商品化的高光谱设备，主要以光栅分光和液晶可调谐滤波器分光两种技术为主。在这些仪器的基础上，主要的应用领域也由最初的航天、农业、军事拓展到工业分选、文保、生物医学等。在此期间，虽然仪器的成本还比较高，多数的应用还处在研究阶段，不过在一些行业应用领域已经开始产出研究成果了；2015年，市场上开始出现了一些较低成本的光谱成像技术，例如光场成像技术、mems技术、量子点技术、超表面结构技术、芯片镀膜技术等。基于此，高光谱技术和应用市场进入了快速发展的阶段，在多个应用领域都有了比较成熟的解决方案。特别是近几年来，人工智能的快速发展也为高光谱成像技术的应用开发和拓展提供了更大的发展空间。随着技术的不断成熟以及成本的进一步降低，当前高光谱技术的应用已经从最初的军事、航空发展到了行业市场，并在行业应用中表现出非常诱人的发展前景。陈博士介绍说，当前高光谱技术在工业分选（例如垃圾、塑料、矿石）、食品（水果）分选、水环境监测、精准农业、林业、食品、美容医学等领域以及micro LED筛选中均表现出很好的应用前景，也拥有了典型的成功案例，其中，应用最广泛的领域是工业分选和水环境监测。同时，陈博士也指出，目前关于高光谱应用的标准还比较少，为了进一步拓展高光谱的应用，相关的标准也已在制定过程中，其中在水质监测、肉质品监测方面已有相关的标准开始实施。对于目前的技术现状，陈博士分析道：目前，传统的光栅分光技术比较成熟，但成本比较高；新推出的新型成像技术，例如镀膜技术、mems技术、量子点技术、超表面结构技术等，具有一定的成本优势，但是同时会出现数据质量低、光谱和空间分辨率低、光谱准确度低的问题，需要通过压缩感知技术，人工智能数据处理技术等来提高数据准确性。陈博士说：“每种技术都有自己的优缺点，目前最关键问题是找到高光谱技术和应用的完美结合点，实现技术落地！”市场持续增长 国产高光谱发展空间可观高光谱市场的蓬勃发展已然吸引了业界的极大关注，多家国内外的研究机构纷纷指出亚太，特别是中国市场的未来潜力值得期待。陈博士表示，虽然国内高光谱起步比国外略晚几年，但从新产品、新技术的开发及产业化层面，中国与国际先进水平是持平甚至略微胜出的。据其介绍，在2008年之前，中国遥感所等一些单位开始从事高光谱应用研究工作；2008年之后，国内从事高光谱研究工作的团队越来越多；到2010年时，国内开始开发光栅分光和液晶可调谐滤波器分光技术的高光谱设备，主要应用于军工、航天项目。最近几年，我国高光谱发展势头迅猛，国内不少仪器公司开始布局或者重视高光谱仪器的开发，这一点从高光谱成像领域投融资的热度可见一斑。从逐利的角度而言，资本看中的企业要么正在解决新兴技术和趋势带来的新挑战，要么专注于已经成熟的颠覆性行业，而能得到资本市场的青睐也在很大程度上彰显了这些高光谱技术以及市场巨大的诱惑力。陈博士介绍说：从技术层面而言，中国研究团队率先推出了一系列的新型低成本光谱成像技术，且产业化的速度也在持续加速。现在，不仅是我国航天卫星上的光谱相机达到了国际先进水平，民用商品化的高光谱产品也赶上了国外进口产品水平。特别是在支持国产的相关政策下，国内在分光部件、高性能探测器、镜头和处理器方面都已经有相应的国产替代方案。不过，陈博士也指出，目前存在的主要问题是推进高光谱技术规模化应用的落地，在此基础上再进一步降低设备成本，推进更多行业、更大规模的应用。随着高光谱技术应用的不断完善，以及产业持续稳定的推进，我国高光谱市场一直在持续增长，竞争也越来越激烈：一方面更多的国外品牌不断进军国内市场；另一方面不少国产公司也开始涉猎或者重视高光谱仪器的研发。陈博士表示，现阶段对整个国内高光谱市场来讲，国产占比约为1/3。不过，其同时也强调，现在的市场格局并不是国内外的技术差距造成的，更多的原因在于现阶段还没有足够多的国产高光谱品牌与国外品牌进行竞争。以双利合谱为例，陈博士说，目前的竞争对手主要还是国外品牌，国产仪器公司在给用户提供完整的解决方案，以及设备配套和服务支持方面还有很大的提升空间。打破惯性思维 用新思路、新方法解决应用痛点作为国内较早开展高光谱仪器开发的企业，卓立汉光的产品线布局可以追溯到先锋科技的代理业务。陈博士说，也正是因为前期的代理业务，卓立汉光敏锐的捕捉到了高光谱极具诱惑的市场潜力。基于此，2007年，卓立汉光开始自主研发高光谱相关产品，并于2014年将高光谱产品线独立出来成立了双利合谱，在2021年进一步合作成立子公司无锡谱视界。据悉，近两年双利合谱业绩一直保持20%左右的增长。多年来，双利合谱一直坚持产品的自主研发，前期以研究领域为主，先后推出了实验室研究为主的Gaiasort系列高光谱分选仪，针对农业、军事、环境等现场检测的便携式Gaiafield高光谱成像系统；2015年左右推出了适用于无人机应用的Gaiasky高光谱成像仪。近几年根据行业应用需求，又升级推出了内置分析处理系统、分析模型的Gaiafield pro便携式系统和Gaiasky mini3无人机高光谱成像系统；针对材料及生命科学领域，还推出了Gaiamicro显微高光谱成像系统和Gaiafluo荧光高光谱成像系统。陈博士总结道，当前双利合谱高光谱产品的用户主要以科研和行业应用为主，针对科研用户，双利合谱可以提供从显微到实验室、户外便携及无人机应用的全系列产品及数据分析软件；针对行业应用，双利合谱在水质检测、目标识别、肉质品检测、精准农业、林业（松线虫）、Microled巨量检测方面都能提供完整的解决方案。高光谱产品的研发应用离不开技术的不断创新，而谈到双利合谱的创新，陈博士说，主要是结合应用需求，针对应用痛点，打破惯性思维，用新思路、新方法解决问题！其举例说，“由于无人机飞行过程的稳定性造成的图像扭曲一直是业内不能解决的问题，而双利合谱突破常规采用悬停扫描的方式，成功解决了图像扭曲的问题。”在当前全球政治和经济形式下，国家政策支持叠加核心技术突破，科学仪器国产替代进程不断加快。据介绍，双利合谱目前在镜头扫描成像技术、自动调焦技术、无人机悬停扫描成像技术、高速并行数据技术及实时模型处理方面均有自己的专利技术，并且在高光谱分光器件、成像组件、探测器、处理器等都有可替代的国产方案。陈博士特别提到，双利合谱的Microled巨量检测应用系统核心部件已实现全国产化替代。不过，相较于产品技术，陈博士认为目前国产仪器的难点还是在市场推广方面：“用户对我们的新方法以及国产仪器的信任度方面欠佳，我们必须花更多的精力与时间给用户做演示，用数据说话来得到用户的认可。”谈到未来在高光谱领域的布局，陈博士说，“目前常规的高光谱还是以测试物质的反射吸收光谱为主，而荧光及拉曼光谱在物质特性的指向性上具有更高的唯一性。源于我们母公司在荧光及拉曼应用的经验积累，我们将在荧光及拉曼成像方面推出更多创新性的应用系统。同时，近期我们还将在数据分析处理与建模方面推出数据分析云平台及工具化、流程化的分析建模软件，使用户在进行行业应用开发时实现对数据的快速分析处理与建模，大大降低高光谱应用的技术门槛。”人物简介：陈兴海 博士，正高级工程师，毕业于中国科学院物理研究所。博士后工作站导师，企业技术中心的技术带头人，2008年加入卓立团队，现任卓立汉光副总经理，全面负责公司研发工作，任职期间与大连化物所合作开发了紫外共振拉曼光谱系统，填补了国内在高端拉曼光谱仪的空白。2011年，以项目负责人的身份承担北京市科委创新基金项目课题“光伏电池缺陷检测分析仪”研制；2015年，以项目负责人的身份承担首都科技条件平台科学仪器开发培育项目“显微共聚焦激光拉曼光谱仪产业化培育项目”，并主持开发太阳电池IPCE测试系统项目、太阳光模拟器、便携式高光谱相机、高光谱分选仪、无人机载高光谱相机等产品，与中国农业大学彭彦昆课题组合作开展了生鲜肉及农产品品质的实时光学检测技术的研究工作，相关成果获得2016年度教育部科技进步一等奖和2017年度国家技术发明二等奖。2018年，任国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”重点专项“高速激光共聚焦拉曼光谱仪成像仪研发及应用研究”项目的课题负责人。2020年，任北京市科学技术委员会怀柔科学城成果转化落地“暗场光散射显微光谱识别系统的研制及产业化”项目负责人。参加工作以来，共发表论文20余篇，其中SCI收录7篇（第一作者3篇）；主持申请发明专利8项(其中1项美国专利)，实用新型专利25项。任职期间，2012年授予北京市通州区优秀科技带头人称号及2012年度北京市通州区科技创新人。

‍‍油在许多行业被用作润滑剂。在最终产品中，油却通常被认为是一种污染物，这对检测是至关重要的。然而，油剂用人眼是很难观察的，同理传统的RGB相机也很难检测它。不过，当工作在合适的波长上时，高光谱相机却能轻易的捕捉到这些信息。为了验证这一点，我们将三种不同类型的油涂抹在铝片和黑色织物上(见图1)，并用三种不同型号的specim高光谱相机来扫描:FX17、SWIR和FX50。在测试中，我们使用了Weldlite TF2，这是一种非常常见的润滑剂，例如用于自行车链条，Würth HSP 1400，这是一种高温润滑剂，以及Pentisol，这是一种通用的合成油。specim FX17 (900 - 1700 nm)Specim SWIR (1000 - 2500nm)Specim FX50 (2700 - 5300 nm)图1:本实验中使用的三种油剂，涂抹在金属和织物上。金属板和织物上的圆圈标记了涂有油剂的区域。绿色表示Weldlite，红色表示Würth，蓝色表示PentisolSpecim FX17相机specim FX17相机覆盖900 - 1700 nm光谱范围，广泛应用于工业质量控制。它适用于检测各种基于其天然和合成化合物的化学物质。例如，用于测量物质的数量，如烟叶中的尼古丁，并用于检测污染物和不需要的物体，如肉末中的骨头碎片。到目前为止，对机械油的检测还很少。基于光谱分析(见图3图4.)，specim FX17相机不能检测到所有的油剂。Pentisol油可以检测到一些，Würth油主要可以检测到织物上的(吸收峰在1393 nm.)， Weltlite油根本检测不到。图2:样品的伪彩图图3，用specim FX17高光谱相机测量的金属光谱曲线。绿色表示Weldlite油，红色表示Würth油，蓝色表示Pentisol油。黄色曲线可以看作是参考光谱，因为它是金属的光谱曲线，没有被油剂污染图4，用specim FX17高光谱相机测量的布料光谱曲线。绿色表示Weldlite，粉色表示Würth，蓝色表示Pentisol油。橙色光谱可以被认为是参考曲线，因为它是织物的光谱曲线，没有被油剂污染基于对光谱的观察，对数据进行了主要成分分析(PCA)。分析表明，specim FX17能够对油脂进行非常轻微的分类(图5)。图5:通过将PC1分配给红色，PC2分配给绿色，PC3分配给蓝色带，对PCA的伪彩表示Specim SWIR相机specim SWIR相机覆盖1000 - 2500nm光谱范围。与FX17一样，SWIR也适用于检测不同的化学成分。由于光谱范围更广，SWIR探测的材料比FX17更多。基于光谱分析(图7,和图8.)，具有2200 nm以上光谱特征的SWIR相机，适合检测不同类型的油，特别是Würth和Pentisol油。而Weltlite油可以部分检测到。 图6: 样品的伪彩图图7。用specim SWIR相机测量的金属光谱曲线。绿色表示Weldlite，红色表示Würth，蓝色表示Pentisol油。黄色光谱可以被认为是参考曲线，因为它们是金属的光谱曲线，没有被油剂污染图8。用specim SWIR相机测量的织物光谱曲线。绿色表示Weldlite，粉色表示Würth，蓝色表示Pentisol油。橙色光谱可以被认为是参考曲线，因为它们是织物的光谱曲线，没有被油剂污染结合PCA，进行偏最小二乘法(PLS-DA)来评估SWIR相机的分拣性能(见图9)。得到结果，使用specim SWIR相机可以从金属和织物表面检测Würth和Pentisol油，并能做出区分。Weltlite油可以在织物上检测到，但在金属上无法可靠地检测到。需要提到的是，尽管所有的油都滴在非常有限的区域里，但Weltlite油已经广泛地在织物上扩散开来了。图9:左:将PC1赋值为红色，PC2赋值为绿色，PC3赋值为蓝色，对PCA的伪彩表示 右:PLS-DA模型预测Specim FX50相机specim FX50相机覆盖2700 - 5300 nm光谱范围。这些波长都是在红外波段，也就是所谓的MWIR。FX50非常适合对不同类型的聚合物进行分类，不管它们是什么颜色——甚至是黑色的。结果表明，FX50可以检测所有三种不同类型的油在金属和织物表面。FX50甚至可以检测到微小的油滴。测试结果显示，在3300 ~ 3500 nm光谱范围内具有很强的吸收能力(图11。和12)。图10:样本的伪彩图图11：用specim FX50相机测量的金属光谱曲线。绿色表示Weldlite，红色表示Würth，蓝色表示Pentisol油。黄色光谱可以被认为是参考曲线，因为它们只与金属有关，而没有被任何类型的油污染图12：用specim FX50相机测量的织物光谱曲线。绿色表示Weldlite，红色表示Würth，蓝色表示Pentisol油。黄色光谱可以被认为是参考曲线，因为它们只与织物有关，没有被任何类型的油污染除了PCA，还建立了PLS-DA模型来评估specim FX50相机的分选性能。如图13所示。，这三种类型的油都可以从金属和织物表面检测到，并通过specim FX50相机进行分类。图13:左:将PC1赋值为红色，PC2赋值为绿色，PC3赋值为蓝色，对PCA进行伪彩表示 右:PLS-DA模型预测结论根据分析，我们可以得出这样的结论:specim FX50是检测表面油脂的最佳相机。有了FX50，你还可以对不同的油类进行分类。上海昊量光电提供芬兰公司SPECIM不同波长范围的高光谱相机，波长涵盖400-12000nm为广大客户提供不同波长范围的相机，作为世界上成立早的高光谱相机公司之一，产品不仅仅覆盖在科研领域，更是设计和量产了第yi款市场上专业为工业应用和机器视觉设计的光谱相机，快速、小巧、灵敏，稳定，一致性，可配置开发等特点满足各种在线质量控制要求。应用可覆盖植被病害、胁迫检测、表型分析，食品果蔬种子检测分选，法医刑侦、犯罪现场检测，皮肤异常检测、生物科学，分类回收、异物检测，药品食品原料分析检测，地质监测，环保卫生，精准农业等领域。对于specim高光谱相机有兴趣或者任何问题，都欢迎通过电话、电子邮件或者微信与我们联系。关于昊量光电：上海昊量光电设备有限公司是光电产品专业代理商，产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、光学元件等，涉及应用涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防、量子光学、生物显微、物联传感、激光制造等；可为客户提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等服务。‍

鉴于高光谱图像的精确性以及对不同地物极强的识别能力，高光谱被广泛应用到地质、环境监测、农林资源调查、海洋研究等方面，成为科学研究中必不可少的工具和手段。据相关研究机构的数据显示，2021年全球高光谱成像系统市场154亿美元，预计到2026年该市场将增至358亿美元，复合年增长率为18.4%。同时，高光谱技术也逐渐在工业、生物医学、文博考古、刑侦、艺术品鉴定等行业大显身手，为各学科、各领域带来了新的机遇。为了解高光谱仪器技术和应用的最新发展态势，仪器信息网邀请江苏双利合谱科技有限公司销售总监邓新强参与“异军突起的高光谱技术”主题约稿活动，进行投稿分享，向大家介绍高光谱的最新进展情况。江苏双利合谱科技有限公司销售总监 邓新强仪器信息网：您如何评价目前全球及我国高光谱技术和应用的发展现状？相较国外，我国高光谱发展历程有什么不同？邓新强：高光谱或者说光谱成像从上世纪80年代开始在航天及遥感领域开始应用，2000年左右商品化的高光谱设备开始出现，主要是光栅分光(specim\headwall)和液晶可调(CRI)两种技术路线，应用领域也从以遥感、食品检测、军事为主拓展到农林生态遥感监测、工业分行、文保、生医等多个领域。2015年左右更多低成本的光谱成像技术开始出现，包括光场成像技术、mems技术、量子点、超表面结构、芯片镀膜技术等，在工业（塑料、垃圾及水果分选等）、精准农业、水环境、食品检测、美容医疗等多个领域已有成熟的方案和产品进行应用。近几年，人工智能的快速发展给光谱成像技术的开发应用提供了很大的发展空间。在我国，2008年以前，仅有涉及遥感领域等的几家单位从事高光谱的应用研究工作。2008年开始，国内从事高光谱研究工作的团队越来越多，从以研究探索为主逐渐在多个应用方向均有成果落地。2010年左右，在硬件技术方面，国内有几家研究单位开发了以光栅分光和LCTF分光技术的高光谱设备，主要用于配套军工、航天项目。近几年，我国在新型低成本光谱成像技术方面发展较快，mems技术、量子点、超表面结构等新型光谱成像技术均有开展，且商业化、产品化的发展速度较快，从这几年资本对光谱成像技术的投资热度可见一斑。仪器信息网：从技术的角度而言，您认为当前高光谱技术发展是否成熟？还有哪些新的技术亟待发展？邓新强：目前，传统的光栅分光技术比较成熟，但是成本较高，需要在成本上进行优化，降低设备采购门槛；有几种新型的光谱成像技术，在成本方面，具有产业化应用的前景，如片上镀膜技术、mems技术、量子点、超表面结构等，但技术方面，在成本降低的同时，不可避免的会出现数据质量低、光谱与空间分辨率低、光谱准确度低等问题，需要进一步通过压缩感知技术、人工智能等数据处理手段提高数据的准确性。每种技术都有自己的优缺点，我认为最重要的是找到技术与应用的结合点、成本与解决应用问题的平衡点，来实现技术落地。仪器信息网：从应用的角度而言，目前成熟的应用领域有哪些？相关标准建设情况怎么样？您认为最具前景的应用体现在哪些方面？邓新强：高光谱的应用领域非常多，在我所接触过的一些应用来看，除了军事应用外，我认为在工业分选（如塑料、垃圾、食品、矿物等），水环境，精准农业、林业、食品、美容、医学、microLED筛选等领域均有成功的应用案例，也有很好的应用前景。在标准方面，目前，高光谱的标准相对比较少，我们正在参与制定的高光谱检定行标已立项公示，水质监测、肉质品监测用光谱法的行业标准以及国家标准也已开始实施。仪器信息网：贵公司什么时候进入高光谱领域？为什么会选择这一赛道？邓新强：我们公司从2006年开始涉足高光谱产品，2014年，北京卓立汉光仪器有限公司成立四川双利合谱科技有限公司，并于2021年改名为江苏双利合谱科技有限公司，双利合谱已专注高光谱17年之久。高光谱成像技术最初是光电行业的集成产品方案，双利合谱的母公司北京卓立汉光仪器有限公司专注光电发展20余年，在高光谱成像技术还未在国内广泛应用的情况下，卓立汉光已经发现了高光谱成像的“图谱合一”特点，在很多已有的科研应用上能够满足其快速、无损、非接触式测试分析要求，经过多年的技术积累和科研行业应用推广，客户广泛分布在农林遥感监测、食品快速检测、生态环境监测、军事检测、刑侦物检、文保考古等应用领域。仪器信息网：当前，贵公司在高光谱仪器产品线方面是如何布局的？主推的产品有那几款？邓新强：研发产品的定位，初期以研究领域为主，先后推出了以实验室研究为主的GaiaSorter系列高光谱分选仪产品、适用于现场检测需要的便携式GaiaField高光谱成像仪、适用于无人机应用的GaiaSky无人机高光谱成像仪等。近几年，根据行业应用需求，升级推出了内置分析处理系统及分析模型的GaiaField Pro便携式高光谱成像系统，以及GaiaSky-Mini3无人机高光谱成像系统。针对材料及生命科学领域我们推出了GaiaMicro显微高光谱成像系统及GaiaFluo荧光高光谱成像系统。双利合谱GaiaSorter高光谱成像测试系统GaiaField Pro-V10便携式高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN机载高光谱成像系统GaiaMircro显微高光谱成像系统GaiaFluo荧光高光谱成像系统仪器信息网：目前中国高光谱相关仪器品牌的竞争情况怎么样？贵单位的优势体现在哪些方面?邓新强：目前国内有非常多新兴公司涉足高光谱领域，主要分为以下几个类型：1.纯国外品牌代理；2.集成开发高光谱系统；3.具备核心器件自研能力开发高光谱系统；4.具备核心器件自研能力，且具备应用开发算法能力。这些公司都在服务中国高光谱市场发展，竞争也越发的激烈。江苏双利合谱科技有限公司经过十余年高光谱行业的积累，已有数百位科研行业应用客户，公开发表数百篇高光谱应用文献，具有完备的市场推广、专业售前服务、丰富的解决方案、前沿性的研发团队、精益求精的生产供应、覆盖全国的现场售后服务团队。仪器信息网：您对中国高光谱市场规模和增长有什么样的预期？理由是什么？邓新强：未来，国内的高光谱市场可达百亿级规模，在2~3年内，大概会保持20%左右的速率增长，主要应用在科研行业和部分行业推广试运行探索阶段，一旦某个行业高光谱应用成熟并大量推广，整个高光谱市场规模将呈现指数增长。中国经过了10余年高光谱科研前沿应用探索，已发表有大量的专业应用文献，为高光谱的行业应用打下了牢固的基础，高光谱科研应用专家也正在积极寻求高光谱在应用行业的落地，比如：水环境监测、农林行业监测、肉类食品加工等。同时，致力于高光谱行业落地推广的许多公司，其中不乏已经掌握了高光谱核心硬件技术、应用算法等，如“无锡谱视界科技有限公司”，解决高光谱在行业应用遇到的成本、数据解析、方案集成等难题。因此，未来高光谱市场前景广阔。仪器信息网：基于此，贵公司未来高光谱方面的发展规划？邓新强：未来江苏双利合谱科技有限公司发展主要分为两个方向：一是在科研应用领域，加深高光谱高校科研行业应用推广，积累更多、更前沿的高光谱行业应用方案；二是江苏双利合谱科技有限公司和长春长光辰谱科技有限公司联合成立无锡谱视界科技有限公司，谱视界具备高光谱核心器件自研能力，积累了多种高光谱行业应用解析模型，将持续推动高光谱在行业应用中落地。

猕猴桃亦称奇异果，含有多种微量元素和丰富的有机物，营养价值高且口感酸甜，拥有“水果之王”的美誉。糖度是猕猴桃主要的内部参数之一，猕猴桃内部品质参数直接影响其口感，也是决定猕猴桃采摘时间及储存时间的重要指标，猕猴桃的糖度中85%左右的成分是可溶性固形物，因此常用的传统糖度检测方法是采用折射仪测量被挤出的果汁中的可溶性固形物含量来反映糖度值，该方法繁琐、耗时且破坏样本，无法实现快速的工业化检测。高光谱成像技术因其信息量大、光谱分辨率高、操作方便等特点，已广泛用于如苹果、樱桃、柿子、芝麻菜、梨、荔枝等]果蔬内部参数的无损检测。1 实验部分1.1 材料实验材料为某猕猴桃基地现采的“红阳”猕猴桃。选取120个大小相近、表面无损伤和疤痕的猕猴桃样本并依次编号，静置于实验室24h,等待采集其高光谱图像并随后测量其糖度，实验期间的环境温度(26±1)℃。1.2仪器与设备本实验应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。1.3高光谱图像信息采集高光谱分选仪预热30 min后开始采集图像，以保证采集时的环境温度和光源强度在采集初期和后期保持一致。将标准白板的高度调整至与猕猴桃样本在同一焦面上，光谱相机曝光时间为13.5ms,样本平台与镜头的距离为170mm,电控移动平台前进距离为11 cm,其前进速度及回退速度分别为0.46和5cms¹ 。1.4猕猴桃糖度测定采集完所有样本的高光谱图像后，当天进行并完成猕猴桃糖度测定。根据行业规定，常以猕猴桃赤道部位的糖度来代表整体糖度，参照NT/T2637—2014《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定-折射仪法》,对每个猕猴桃样本依次将其赤道上的果皮削掉，取出适量果肉压汁，随后用一次性滴管将汁液滴到SKY107手持式糖度折射仪的检测槽中，读出该样本的糖度理化值示数。每个样本以两次平行测定结果的算术平均值作为该样本的糖度理化测量值。1.5 高光谱数据的提取采用Spec View软件对猕猴桃样本的原始高光谱图像进行黑白校正，利用ENVI5.1软件从校正后的图像中选择猕猴桃整个赤道区域作为感兴趣区域并提取光谱，以ROI区域的平均光谱作为此猕猴桃的原始光谱信息，如图2(a)所示。由图2(a)可知，原始光谱曲线的首尾两端存在明显噪声，故选取每个样本400～1000 nm波长范围内的高光谱信息作为有效光谱，如图2(b)所示，该范围共计237个波长。1.6模型评价利用5个指标值即校正集的相关系数(Rc)及其均方根误差(RMSEC)、预测集的相关系数(Ro)及其均方根误差(RMSEP)、相对分析误差(RPD)来评价模型的预测性能。其中，Rc和Rp越接近于1,表明模型的稳定性及拟合度越高；RMSEC和RMSEP越接近于0,表明模型的预测能力越强；RPD定义为样本的标准差与其均方根误差之比，若RPD1.4,模型对样本无法实施预测，1.4≤RPD1.8,模型可对样本进行粗略预测，1.8≤RPD2.0,模型可对样本进行较好预测，RPD≥2,模型可对样本进行极好预测]。2 结果与讨论2.1样本划分对120个猕猴桃样本利用拉依达准则方法进行异常值的判别和剔除，结果显示无异常值，随后将其按照3:1比例用KS(Kennard-Stone )算法将其划分为90个校正集样本、30个预测集样本，猕猴桃样本糖度测量值结果见表1。2.2光谱及预处理为了减少提取的光谱数据中掺杂的噪声和光谱倾斜，以便提高光谱分辨的灵敏度，进行合理的光谱预处理是必要的。利用多元散射校正、标准正态变量变换、直接正交信号校正等3种方法对有效光谱进行预处理，并分别建立对应的ELM预测模型，其预测结果见表2。由表2可知，DOSC-ELM模型的Rc和Rr值最大且RMSEC和RMSEP值最小，预测效果好，故后续均基于DOSC预处理方法进行。DOSC方法通过将光谱矩阵与待测浓度矩阵正交，在不损害数据结构特性的前提下滤除原始光谱中与糖度不相关的信息，保留最相关的信息用于构建预测模型。DOSC预处理前的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(a)和图3(c)所示，DOSC预处理后的校正集和预测集的光谱反射率分别如图3(b)和图3(d)所示。从图3可知，相较于未经过预处理的高光谱图像，DOSC预处理后的光谱图像线条更加紧密，图3(b)和图3(d)中所凸起的波峰也反映了预处理后的光谱数据与待测成分即糖度的相关性得到了良好的提升。DOSC预处理前后各高光谱波段与猕猴桃糖度的相关系数如图4所示。通常相关系数0.5≤|r0.8时为显著相关，|r|≥0.8时为高度相关，由图4可知，经DOSC预处理后大量光谱数据与糖度呈现显著甚至高度相关。2.3 特征光谱变量的提取与组合2.3.1 基于IRIV的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用IRIV算法提取特征光谱变量时，设定IRIV算法的交叉验证次数为5,PLS模型中的最大主成分个数为10。IRIV算法一共进行了7轮迭代，如图5所示。在图5中，前4轮迭代过程中特征光谱变量的个数迅速减少，变量个数从237个缩减到36个，随着特征光谱变量个数减少的速度放缓，经第6轮迭代后完全剔除了其中的无信息变量和干扰变量，变量缩减到10个，在反向消除2个变量后，最终得到8个特征光谱变量，占全光谱波段的3.4%。经过IRIV提取的特征光谱变量分布如图6所示。2.3.2 基于CARS的特征光谱变量提取对预处理后的光谱用CARS算法提取特征光谱变量时，设定蒙特卡罗采样50次，采用5折交叉验证法。图7(a)为呈现指数衰减函数的选择过程，特征光谱变量的数量随着采样次数的增加先迅速下降然后平缓减少，具有“粗选”和“精选”2个特征。由图7(b)可知，随着Monte-Carlo采样次数的增加，内部交叉验证均方根误差(RMSECV)呈先缓慢减小后陡然增大的趋势，这是由于选择过度而移除了富含信息的关键变量，导致模型的预测性能下降。图7(c)是特征光谱变量随着采样次数变化的回归系数路径图，当图7(b)中RM-SECV值达到最小值时，各特征光谱变量的回归系数位于图7(c)中的“*”所在的垂直线位置，此时采样运行5次，最终提取出49个特征光谱变量。3结论以“红阳”猕猴桃为研究对象，本文利用高光谱成像技术结合不同特征光谱变量提取方法构建不同模型，对猕猴桃糖度进行无损检测。研究结果如下：(1)对猕猴桃原始有效光谱分别采用MSC,SNV和DOSC预处理后，结合ELM模型的预测结果，分析不同预处理方法对模型预测精度的影响，对比结果显示DOSC预处理效果最好。(2)对DOSC预处理后的光谱分别采用一次降维、一次组合降维和二次组合降维共7种特征提取方法，提取到的特征光谱变量个数分别为49,9,8,58,55,11和19,占全光谱波段的20.7%,3.8%,3.4%,24.5%,23.2%,4.6%和8%。

据全国农技推广中心近日发布：预计2021年农作物重大病虫害呈重发态势，全国发生面积14.45亿亩次，同比增加19.2%。其中，草地贪夜蛾、草地螟、粘虫、稻飞虱、稻纵卷叶螟、小麦蚜虫等迁飞性害虫和二化螟、小麦条锈病和赤霉病、稻瘟病、马铃薯晚疫病等流行性病害，将在水稻、小麦、玉米、大豆、马铃薯等主要农作物70%以上的产区构成成灾风险，如不及时采取有效措施防控，可造成30%以上的产量损失。病虫害是病害和虫害的并称，植物病虫害通常会对农业产量造成重大损失，成为日益威胁粮食安全、生态系统完整性的严重问题，越来越受到社会的广泛关注。对病虫害的早期监测方法目前仍然停留在主要靠人工肉眼来识别、判断，存在效率低、误差大、滞后性严重等弊端；也有提前施药来预防病虫害的发生，但会产生用药不精 准、时机不成熟，造成农药浪费，环境污染的问题。而且随着社会老龄化问题的逐渐严重，农户单打独斗作业方式的弊端日益凸显，越来越不符合农业现代化的发展。奥谱天成高光谱遥感技术在全波段具备更为丰富的光谱信息，可反映植被不同生物物理特性的细微变化，目前已在农作物营养素诊断、分类识别、品质鉴定、食品加工、病虫害监测等方面有大量研究和不同程度的应用。尤其在粮食作物、经济作物、蔬菜作物、果品等农作物的病虫害监测方面。高光谱成像技术在精 准农业的应用：1、农作物生长监测和产量预估；2、农作物病虫害防治；3、农作物旱情监测；4、土壤水分含量和分布监测；5、农作物养分监测......无人机高光谱的柑橘黄龙病植株的监测与分类在柑橘树病虫害方面：高光谱成像仪对柑橘黄龙病进行了早期无损检测及病情分级，快速诊断、快速识别正常、缺素和黄龙病柑桔叶片。高光谱成像技术在农林业病虫害方面的应用越来越广泛，方法手段也在不断发展。当然高光谱成像仪也不仅仅只适用于农林业，也应用到了地质勘探、工业分选、公共安全和水质环保等方面。

成像光谱仪自上世纪80年代由美国喷气动力实验室正式提出并研制以来，经过数十年的飞速发展，目前已成为非接触光学成像最具代表性的技术。高光谱成像技术的出现和发展使人们观测和认识事物的能力实现了又一次飞跃，续写和完善了光学成像从全色经多光谱到高光谱的全部图像信息链，孕育形成了一门成像光谱学的新兴学科门类，已广泛应用于遥感领域。国际上知名的高光谱成像技术提供商如Specim、Headwall、Cubert和IMEC等绝大多数集中在欧美国家，因此高光谱技术的早期应用探索也率先在欧美地区展开。我国高光谱遥感技术从20世纪80年代以来，经过几代研究人员的不懈努力，从探索研究到实际应用，始终和国际保持同步发展。但是，近地及无人机遥感高光谱技术在中国的发展起步较晚，特别是民用化的推广应用，更是在近二十年间才逐步为广大科研工作者所知悉。受国内成像传感器、光谱仪等核心器件的技术壁垒限制，真正国产高光谱成像技术的研发更是凤毛麟角，国内大多数企业更多是从国外引进光谱仪等核心器件，在此基础上进行二次开发集成，缺乏核心竞争力，因此，核心技术的国产化应该成为我们国内企业关注的重点。高光谱技术发展至今，就硬件来说，随着工业4.0时代的到来以及先进制造业的发展，以Specim为代表的高光谱成像技术生产商经过近20年的技术积累，已经具备了从紫外（UV）、可见光（VIS）、近红外（NIR）、短波红外（SWIR）、中波红外（MWIR），到长波红外（LWIR）全波段的高光谱成像产品生产能力。可以说高光谱成像硬件技术的发展已达到先进制造业所能支撑的顶级水平，市场常见的高光谱产品也是百花齐放。但是，由于高光谱成像技术应用领域的多样化，不同应用分析需求中由定性分析向定量或半定量分析的快速转化，高光谱成像应用解决方案及软件分析技术未得到同步发展，特别是针对某一具体应用领域，缺乏完整的解决方案。而且高光谱图像数据的一个重要特征是超多波段和大数据量，对它的处理也就成为其成功应用的关键问题和难题。高光谱图像数据分析门槛较高，市场上又鲜有专业的分析软件，用户要想更好、更深入地发掘高光谱信息并与自身研究课题结合起来，往往需要从底层入手，且具备图像处理、编程、二次开发等专业基础，而目前高光谱成像技术应用较多的领域如农业遥感、生态环境监测、植物表型分析等领域的用户，并不具备这样跨学科的基础，使得诸多领域的用户望而却步。更需一提的是，具有广阔前景的工业应用领域的用户，往往更关注直接可用的结果，而不注重分析过程，因此，相比高光谱成像硬件技术，针对特定领域的专业分析软件技术成为现如今高光谱成像技术的普及及工业化应用的最大阻碍，是高光谱行业科技公司亟需解决的问题。正因如此，以北京易科泰生态技术公司自主开发的SpectrAPP©、FluorVision©等为代表的专业高光谱成像分析软件应运而生，为高光谱技术的发展贡献积极力量。目前高光谱技术在农业、林业、植被覆盖、生态环境监测、地质矿产、湖泊和海洋水质检测等领域具有广泛的应用。除了以上领域外，高光谱技术最具发展潜力的应用将会体现在工业应用方向，如自动化分选、流水线/产品线品质监控、废弃物循环利用等，另外生物医学、文博考古、刑侦、艺术品鉴定等行业也将是高光谱技术的大显身手的领域。随着成像传感器技术、机器视觉技术、人工智能技术的发展，尽管高光谱成像技术已越来越多地应用于各行各业，但由于缺乏通用的行业标准，再加上国内外高光谱软硬件质量参差不齐，在全世界范围内没有建立起一套完整的、公认的、权威的规范标准，使得高光谱成像技术缺乏国际一致认可的衡量标准，也催生出许多以次充好、滥竽充数、搅乱市场的现象。易科泰公司自2002成立以来，便长期致力于生态-农业-健康研究监测技术推广、研发与服务，并与国际知名公司如PSI公司、Specim公司等合作，在光谱成像技术如高光谱成像技术、叶绿素荧光成像技术、红外热成像技术、无人机遥感技术等方面积累了丰富的经验。易科泰生态技术公司为国内遗传育种、植物生理生态研究、作物抗性筛选等提供表型分析技术方案已有10多年的成功技术经验，先后为中科院植物所、中国农科院水稻所、中国农科院生物技术研究所、中国海洋大学、海南大学热带作物学院等科研机构和公司机构提供了几十套高通量作物/植物表型分析平台和藻类表型分析平台，包括高光谱成像技术、叶绿素荧光成像技术等国际先进表型分析技术。近几年来，易科泰公司与国际高光谱成像技术领导者Specim合作，研制生产了Ecodrone®系列无人机高光谱-激光雷达-红外热成像遥感平台、PhenoTron®多功能高光谱成像等系列作物/植物表型分析系统、AlgaTech®藻类表型分析平台等，为植物/作物表型分析、中医药表型组学、生态修复及生态保护、水体与藻类、生态环境监测领域等提供陆空双基、全方位的技术方案。也使得易科泰成为国内高光谱成像技术在农业、林业、生态环境、海洋科学、地质地球科学等领域应用推广的先行者和主要代表。易科泰公司基于自主研发的SpectraScan©光谱成像扫描平台技术、成像配置系统、SpectrAPP©及FluorVision©软件分析技术，并结合国际先进的Specim高光谱成像、PSI叶绿素荧光成像、Thermo-RGB成像技术，先后推出多种产品系列，以完整的解决方案全方位覆盖高光谱成像技术的主要应用领域。主要有：• FluorVision叶绿素荧光高光谱成像技术• UV-MCF生物荧光高光谱成像技术• SIF太阳光诱导叶绿素荧光高光谱成像技术• PhenoTron®植物表型成像产品系列• PhenoPlot®近地遥感高光谱成像系列• AlgaTech®藻类表型成像系统• Ecodrone®无人机高光谱遥感系统（农、林、生态环境方向）• Geodrone®无人机高光谱遥感系统（地质地球方向）• SpectraScan®高光谱成像扫描系统• SpectrAPP©光谱成像技术创新应用项目（合作实验与技术服务）正如前文所述，受限于国产光谱仪核心部件的技术壁垒，目前主流的国产高光谱产品是基于进口光谱仪如Imspector的二次组装集成，从核心技术成像光谱仪的研发、光学设计到整机集成、出厂校准测试等没有形成一体化、封闭式流程，产品性能较进口产品仍然有不小的差距，高光谱整机解决方案的国产化进程缓慢。但由于随着国家对国产设备的支持力度逐渐加大，且国产设备从市场价位、售后响应等方面存在先天优势，在中国市场，目前的国产集成设备与整机进口设备竞争日趋激烈。同时，在EcoTech®实验室、西安易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心（设立有光谱成像实验室）、表型与种质资源事业部等多方专业技术团队的分工协作、共同努力下，易科泰公司已经走出一条从光谱成像核心技术的引进、专业领域的系统集成，到软件分析技术的自主研发、解决方案的全面整合，再到技术支持服务保障一站式、全流程道路，及用户之所想，解用户之所需，消用户之顾虑，也因此赢得市场的广泛认可，成为高光谱成像技术在国内发展壮大的有力推动者。2018-2021年间，由易科泰公司和中国海洋大学海洋生命学院研究团队合作，首次将Ecodrone®无人机遥感技术引入海洋科学领域，建立了一套可靠的紫菜生物量快速评估方法，并在Plant Methods上合作发表文章《Biomass estimation of cultivated red algae Pyropia using unmanned aerial platform based multispectral imaging》，为大型藻类的培育管理、遗传育种、表型学研究及海洋牧场监测管理提供高效、可靠的解决方案。随后，考虑到研究团队对于一站式多传感器表型成像分析的迫切需求，易科泰公司充分发挥自身优势、基于自主专利技术设计研发AlgaTech®高通量藻类表型成像分析平台，成为目前国内功能完备、技术一流的高通量藻类表型成像分析系统，为藻类及海洋植物生理生态、海水养殖、生物量评估、遗传育种等研究领域提供全方位、一站式解决方案。有研究数据显示，2022年全球与中国高光谱成像系统市场容量分别为934.73亿元与279.02亿元。基于2018-2022年高光谱成像系统市场发展趋势并结合市场影响因素分析，有预测机构预测全球高光谱成像系统市场规模在2028年达2471.94亿元。由此预计2022至2028年间，中国高光谱市场规模将超过700亿元，可以预测中国必将成为未来全球最大的高光谱成像市场。面对如此市场机遇，易科泰公司将继续秉持“生态-农业-健康”的战略定位，以自主研发的软硬件技术为基础，以高光谱成像、叶绿素荧光成像、红外热成像等先进传感器技术为依托，全面整合解决方案，在农、林、生态环境、无人机遥感、地质地球等科研领域继续深耕，并逐步向工业生产线、废弃物分拣、食品药品、文博考古、艺术品鉴定等应用领域积极拓展，为高光谱成像技术在中国的全面发展贡献蓬勃力量。（作者：北京易科泰生态技术有限公司、西安易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心 王宁）

据相关研究机构的数据显示，2021年全球高光谱成像系统市场154亿美元，预计到2026年该市场将增至358亿美元，复合年增长率为18.4%。随着技术的进步，当前，高光谱成像系统的应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、环境、制药、食品测试、医疗诊断、艺术研究、环境等更多领域，为各学科、各领域带来了新的机遇，成为科学研究中必不可少的工具和手段。为了展现高光谱仪器和应用的最新发展态势，仪器信息网邀请杭州高谱成像技术有限公司市场营销部主管 吴水龙就“异军突起的高光谱技术”主题活动参与投稿分享，了解高光谱的最新进展情况。以下为杭州高谱成像技术有限公司投稿内容：仪器信息网：如何评价目前全球及我国高光谱技术和应用的发展现状？相较国外，我国高光谱发展历程有什么不同？吴水龙：总的来说处于求同存异，目前正处于中外合作共同扩大高光谱市场的规模和增加各类行业应用数量阶段，技术已经成熟，产品尚未成熟，技术规范和行业标准尚未建立起来。我国高光谱发展核心配件受禁售中国限制，导致需要自建全套高光谱所需核心配件，而国外在高光谱谱段范围上不受任何限制，相比之下国产高光谱的可选择性不多，成熟化推广因此受限。目前国内只有250-1700nm已经成熟，900nm-2500nm开始的短波红外高光谱受相机类配件供应限售原因无法有效展开，急需国产化供应能提供此类或更高谱段的红外相机。仪器信息网：从技术的角度而言，当前高光谱技术发展是否成熟？还有哪些新的技术亟待发展？吴水龙：光学类技术发展缓慢，单纯的高光谱技术原理层面已经多年未有大的变化，或更好的理论提出。高光谱技术从原理到实现层面来看，已经非常成熟，而且已经被越来越多的科研和工业客户用实际的应用价值证明。但是高光谱技术要从科研走向商用尚有许多工作要做，比如小(微)型化，小(微)型化是C端客户重要门槛；比如轻量化，轻量化是无人机载模式高效率使用的一个考量，沉重的设备会影响滞空时间；比如数据呈现行业化，因高光谱技术出现晚和发展时间短，各行各业的应用尚处于探索阶段，很多客户拿到设备还需要自己有应用软件研发能力，这是一个很大的制约因素；再比如数据降维，高光谱数据信息量大，同一个数据可提供给不同行业的客户进行分析使用，但是单一客户不需要如此丰富的数据，仅需对他有用数据即可，在什么环节进行数据降维，如何根据行业需求进行降维也是未来高光谱设备配套的必须软件；再比如融合应用，高光谱数据与孔径雷达数据、激光点云数据、高清图像数据等多源数据精细化融合及利用彼此数据的优势形成高质量的结果分析等也是未来技术发展的趋势；再如谱系融合应用，高光谱不同谱段相机数据融合使用和分析。仪器信息网：从应用的角度而言，目前成熟的应用领域有哪些？最具前景的应用体现在哪些方面？ 吴水龙：杭州高谱成像技术有限公司目前在环保类的高光谱水质监测领域，农林类树种识别，枯死树、植被养分长势等监测，国防公安类的反伪装、罂粟识别等，工业分拣类的食品酸甜度无损监测，塑料分拣，食品包装完整性、漏液等检测，矿石分拣等应用很多。目前来看工业类最有前景。仪器信息网：贵公司什么时候进入高光谱领域？为什么会选择这一赛道？吴水龙：杭州高谱成像技术有限公司成立于2019年，立足于用光学类技术解决方案服务于各类客户。因公司创始人在高光谱相关领域已经有近20年的学习和从业经验，是国内为数不多的高光谱的软硬件综合解决能力拥有者，有着丰富的高光谱行业应用解决经验，因此选择此赛道进行创业。仪器信息网：当前，贵公司在高光谱仪器产品线方面是如何布局的？主推的产品有那几款？吴水龙：杭州高谱成像技术有限公司紧紧围绕自研的高光谱光机电研发技术，全力打造全谱系高光谱相机，积极研发基于应用场景的高光谱产品。目前高光谱相机谱段能做到国产自研的是250-2500nm，分紫外高光谱相机（250-490nm），可见近红外高光谱相机（400nm-1000nm），近红外高光谱相机（900-1700nm），短波红外高光谱相机（1000-2500nm），上述几款已经可以做到国产化生产。基于上述的高光谱相机品类结合国内外客户需求研发推出了以下品类市场化产品：• 高光谱相机。250-2500nm各谱段高光谱相机，提供给各类具备后续研发和集成能力的客户。•无人机载型高光谱成像系统。全国产化研发生产，因此能根据客户需求进行全新光路设计和产品形态设计，能适配各类客户要求机型。从多旋翼无人机到固定翼无人机再到有人机，只要负重够、空间足，我们能解决高光谱挂载全部问题。• 实验室高光谱成像系统。专为实验室研究人员设计，能有效降低环境光对实验数据的影响，具备高质量采集数据的能力。• 显微高光谱成像系统。为专门做微观研究的用户准备，特别是芯片研制，生物医药等领域，是今年爆款产品。•内窥镜高光谱成像系统。内部狭隘空间检测利器，传统检测设备无法满足的检测性能，内窥镜高光谱能做替代方案。•便携式高光谱成像系统。方便用户随时随地展开数据采集试验。具备自动对焦，独立电源，可长时间户外使用。仪器信息网：目前中国高光谱相关仪器品牌的竞争情况怎么样？贵单位的优势体现在哪些方面?有哪些成功案例？吴水龙：竞争情况可以说是群雄争霸，但良莠不齐，部分友商恶意报价。杭州高谱成像技术有限公司优势有：①全国产化。不怕卡脖子，交货底气足，交货可靠性和时间承诺有保障。售后维修等都非常简单。②具备定制能力。深厚的自研能力决定了能解决所有能用钱解决的问题。③性价比与同类国外品牌相比，高出一筹。④采集数据相比竞品略胜一筹。目前合作的客户有：北京核工业研究所，浙江大学，北京理工大学，浙江农林大学，浙江农科院，上海技物所太仓中心等。仪器信息网：对中国高光谱市场规模和增长有什么样的预期？理由是什么？吴水龙：未来已来，随着科研市场普及和工业市场兴起，高光谱成像仪市场会变得越来越大。因为市场反馈出现积极的信号，各类科研和行业客户的咨询量出现了明显增长。仪器信息网：基于此，贵公司未来高光谱方面的发展规划？吴水龙：本着成为全球光学应用和技术方案解决商的定位出发，做足做深高光谱相机技术，扩大应用领域范畴。目标是：①努力加强高光谱相机技术。②积极在工业、农业、环保等应用发展行业应用。

国外某机构的最新的研究报告显示，2021年全球高光谱成像系统市场规模为134亿美元，预计到2030年该市场将达558亿美元，2022至2030年间的复合年增长率为17.3%。其中，预测期内亚太地区高光谱成像系统市场的复合年增长率超过18%！此消息发布之后，国内很多业内人士纷纷表示看好该市场的发展，更有多位人士表示中国高光谱成像市场的复合年增长率高于全球平均水平。基于当前市场发展态势，近年来，中国市场中不仅高光谱等相关企业的融资案例频发，相关的仪器采购项目也越来越多，而且高光谱相关的应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、环境、制药、食品测试、文保等更多领域。仪器信息网根据某招中标网站有关高光谱信息的统计分析（以“高光谱”为关键词搜索，不完全统计，截至发稿日），目前采购单位类型主要涉及科研院所、高校、各地环境监测中心等；从采购名录上来看，大多为仪器采购，也有少部分服务或者项目开发采购；从应用方向上来说，主要聚焦在农业、环境、文保、地质和资源勘察等相关行业；从中标仪器型号和品牌来看，涉及诸多知名仪器公司，国外的比如SPECIM、Headwall 、RESONON、Cubert等，国产如双利合谱、彩谱科技、奥谱天成等。部分中标信息摘录如下：项目名称采购单位采购名录型号北京师范大学珠海校区地表过程与资源生态国家重点实验室珠海基地采购野外高光谱荧光综合自动观测系统采购北京师范大学野外高光谱荧光综合自动观测系统AutoSIF-2-8等中国社会科学院考古研究所考古发掘与出土文化保护采购项目中国社会科学院考古研究所高光谱成像分析系统；SPECIM-IQ国家民用空间基础设施“十三五”陆地观测卫星共性应用支撑平台项目-高光谱相机与高光谱无人机采购项目中国科学院空天信息创新研究院高光谱无人机遥感系统（高光谱相机/高光谱无人机）HySpexMjolnir VS-620局经济林产品质量检验检测中心（杭州）检测设备购置项目中国林业科学研究院亚热带林业研究所可见-近红外-高光谱成像无损检测系统生态质量地面综合监测能力建设项目中国环境监测总站机载高光谱相机GaiaSky mini3-VNDZ改善科研条件专项项目（中药资源保护与可持续利用研究平台设备购置）中国医学科学院药用植物研究所纳米高光谱显微成像系统CytoVivaHS中国科学院2021年度野外观测网络移动观测平台采购项目中国科学院地理科学与资源研究所机载高光谱相机Pika L面向智能产线的协作机器人通用算法试验平台及系统建设(二次)佛山科学技术学院高光谱相机FS13、 FS15智慧农业技术集成与应用创新农业农村部重点实验室建设项目(第一、二批）南京国家现代农业产业科技创新中心管理办公室近红外高光谱分析仪、无人机机载高光谱遥感成像系统Image-λ-N17E-HR；300TC大连民族大学推扫式机载高光谱成像系统采购项目大连民族大学推扫式机载高光谱成像仪Gaiasky-mini2-vn东江流域水生态环境观测平台（一期）生态环境部华南环境科学研究所高光谱水质水生态监测系统X20P昆明勘察设计院森林资源监测及数据处理设备购置项目国家林业和草原局西南调查规划院机载高光谱成像仪X20P石家庄市农科现代农业园区（2022年现代农业园区提升）项目设备采购石家庄市农林科学研究院高光谱成像系统Gaiafield Pro-V10广东省农作物现代种业产业园项目---种子质量检测、种植业种业数据库平台配套设备采购广东省农业科学院农业生物基因研究中心无人机高光谱套装300 TC测绘专用仪器第二批采购项目成都市勘察测绘研究院无人机载高光谱数据采集设备X20H等黑龙江省自然资源调查院专业设备采购黑龙江省自然资源调查院高光谱成像传感器D-HSPC200兴安盟作物分子育种及品质检验检测平台建设-国产设备购置兴安盟农牧科学研究所高光谱植物表型分析仪Pika L中国海洋大学三亚海洋研究院基于标准散射体的后向散射定标装置采购项目中国海洋大学高光谱吸收仪；高光谱衰减仪OSCAR；VIPER；长春理工大学中山研究院机器视觉与无人系统实验室实验设备采购（四）长春理工大学中山研究院高光谱相机、高光谱探测系统Gfield-V10-SH；GaiaFluo-VN-HR农学院PH计等采购及服务（2022分散27）东北农业大学高光谱相机SPECIM IQ吉林省生态环境遥感大数据重点实验室建设项目吉林师范大学无人机高光谱成像系统iSpecHyper-VM100-PRO国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院智能装备技术研究中心全波段地物高光谱仪；手持智能型高光谱相机；超微型高光谱成像光谱仪FS4N1500；SPECIM IQ；Nano-Hyperspec中国海洋大学三亚海洋研究院水面高光谱辐射自动测量系统设备采购项目中国海洋大学水面高光谱辐射自动测量系统USRAMS福建师范大学无人机载高光谱成像系统等设备货物类采购福建师范大学无人机载高光谱成像系统仪器、植被反射光谱及叶绿素荧光测量机载系统Gaiasky-mini2-VN、Gaiasky-SP-VN&SIF构建“环境-植物”大数据监测平台与智能控制系统广东省农业科学院环境园艺研究所高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN环科院2022年环境科研监测设备能力建设（第一部分）重庆市生态环境科学研究院机载高光谱激光雷达一体化成像系统ATHL9010水环境遥感和同位素监测设备深圳职业技术学院 便携式高光谱成像仪Pika L福建省福州环境监测中心站填平补齐项目（实验室能力建设）福建省福州环境监测中心站机载高光谱成像系统Pika L、iS2国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院作物便携式高光谱成像仪；全自动、多尺度高光谱成像仪；作物组分荧光高光谱成像仪Image-λ-V10E-HR；SOC710-VP；IMA-VIS-INV-447-DIA/EPI四川农业大学第三批省级共建与发展专项显微镜及成像设备采购项目四川农业大学机载高光谱成像系统PIKA L高光谱目标检测与识别算法库某单位高光谱目标检测与识别算法库基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究广东省水利水电技术中心基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究南海区重点河涌入河排污口核查及规范化管理佛山市生态环境局南海分局重点河涌无人机高光谱监测分析长三角一体化示范区高光谱数据采集项目上海市测绘院长三角一体化示范区高光谱数据采集项目布达拉宫高光谱扫描及数据处理中国文化遗产研究院布达拉宫高光谱扫描及数据处理

IQ手持式高光谱成像仪是Specim于2017年研制生产的最新轻便型高光谱成像仪，集高光谱数据采集、数据处理和处理结果可视化于一体，一经问世即引起全球的关注，并荣获德国设计协会“红点设计奖”——国际公认的全球工业设计顶级奖项、连续两年获得“inVISION全球顶级创意奖”（inVISION Top Innovations 2018 award）。Specim最新公布IQ Studio软件升级，为您手中的IQ带来新的功能、新的体验！ ? 经由WiFi或USB连接，您可以通过计算机（安装IQ Studio）遥控IQ高光谱成像? IQ Sdudio可以自动识别软件版本并自动升级软件和IQ固件 最新应用案例：Specim公司与德国波恩大学等机构合作，利用Specim IQ高光谱成像仪，对作物病害与表型进行了研究分析，并发表论文“Specim IQ: Evaluation of a New, Miniaturized Handheld Hyperspectral Camera and Its Application for Plant Phenotyping and Disease Detection”(Sensor, 2018) 荷兰瓦赫宁根大学研究团队利用IQ高光谱成像仪对食品香料检测进行了研究，研究成果发表在2019年《Food Science and Technology》（Hyperspectral imaging as a novel system for the authentication of spices: A nutmeg case study）。 易科泰生态技术公司为您提供高光谱成像全面解决方案：实验室高光谱成像技术方案野外高光谱成像技术方案无人机高光谱遥感方案

◆ ◆ ◆ ◆单机单日8平方公里超高作业效率超大面积数据拼接像元无任何畸变160GB高光谱影像超大数据量级覆盖完整湿地多种地物高光谱影像◆ ◆ ◆ ◆S185机载高光谱+固定翼无人机 飞行实物图2020年7月16日，中科院东北地理与农业生态研究所携手北京安洲科技有限公司赴松嫩平原西部湿地进行了S185机载高光谱+固定翼无人机的航空高光谱影像采集试验，本次试验共计5个架次，完成了约8平方公里的高光谱影像数据采集工作，总数据量共计160GB。西部松嫩平原为松花江、第二松花江、嫩江的三江交汇处，湿地面积辽阔，分布连片集中；东部长白山区水源丰富,降水充沛，沟谷交错,湿地面积小、分布零散，差异性大；生物多样性丰富。对此区域进行大面积高光谱航空影像采集能够为后期地物分类、湿地植被长势分析与监测提供重要的技术保障。S185是一款高速画幅式成像高光谱仪，其Snapshot测量模式融合了高光谱数据的精确性和快照成像的高速性，能够瞬间获得在整个视场范围内精确的高光谱图像。此款机载光谱仪能以毫秒级的速度获得整个高光谱立方体数据，使用多旋翼无人机或固定翼无人机均可实现快速搭载航测；S185机载高光谱成像仪可随UAV按预设航线自动测量，快速获得大面积高光谱图像，可通过软件自动快速拼接。图1 本次飞行试验的研究区域图2 S185单张高光谱影像光谱数据图3 ENVI打开本次试验拼接完成的S185高光谱影像数据图4 ENVI打开本次试验拼接完成的S185 DEM数字高程模型松嫩平原西部湿地保护区S185 RGB拼接大图松嫩平原西部湿地保护区S185 NDVI拼接大图

p　　2018年5月9日，北京时间2时28分，我国在山西太原卫星发射中心成功发射“高分五号”高光谱卫星。中国科学院上海技术物理研究所承担研制卫星红外地平仪(已在入轨初期成功捕获地球)和可见短波红外高光谱相机。/pp　　作为“高分五号”卫星六大主载荷之一，可见短波红外高光谱相机是国际首台同时兼顾宽覆盖和宽谱段的高光谱相机，对复杂地物、环境具有突出的识别和分类能力。它可同时获取观测对象的几何、辐射和光谱信息，并以足够高的光谱分辨率、空间分辨率和辐射分辨率，定量获取观测目标的构造和成份等信息，同时获取观测路径上大气等相关信息，实现对陆地表面高光谱、高空间、高辐射分辨率成像光谱观测。/pp　　可见短波红外高光谱相机以高光谱的方式实现对地优于30米空间分辨率的连续成像，它具有330个光谱通道，比一般成像相机多了近百倍 其光谱覆盖可见光至短波红外的2100纳米范围宽度，比一般相机宽了近9倍 特别是同时实现的60公里高光谱成像幅宽，将极大提高对全球陆地环境生态资源的探测能力。与国际上经典的高光谱相机相比，该载荷幅宽提高8倍，光谱数增加近百个，信噪比提升近4倍 与美国、德国、日本、加拿大等国际上当前发展的高光谱相机比较，其综合性能和主要技术指标可保持5年以上的国际领先水平。/pp　　上海技物所创新性地提出基于视场倍增远心成像和凸面光栅大平场度低畸变分光的高光谱成像方案，历经10年时间，突破了小F数大视场低畸变远心成像，大平场度超低畸变精细分光、在轨高精度光谱辐射定标、大规模高帧频红外焦平面探测器等关键技术，完成高光谱相机的原型样机、工程样机、鉴定产品、发射产品的研制。相机入轨后，将有力提升我国在环境、生态、资源、农业、林业等多个领域遥感监测方面的能力，有效服务“美丽中国”建设，使我国高光谱遥感技术再上新台阶，走在国际前列。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201805/insimg/39eacb35-8a94-47c6-87c3-a8a96b880be2.jpg" title="微信图片_20180510094457.jpg"//pp style="text-align: center "卫星发射现场br//ppbr//p

2023年4月4日，生态环境部在北京举行高光谱观测卫星在轨投入使用仪式。上海技物所研制的可见短波红外高光谱相机(AHSI)经过在轨测试交付用户投入业务应用。 　　AHSI是2021年发射的高光谱观测卫星主载荷之一，可实现2.5到10纳米光谱分辨率、30米空间分辨率、60公里幅宽，能够同时获取地物从0.4到2.5微米波段范围内的高光谱影像信息，是我国首台可在轨动态配置的宽幅宽谱高光谱相机。 　　测试结果表明，AHSI获取的图像清晰，光谱和辐射定量准确，空间结构和光谱反映能力强。与国际同类载荷相比，其综合性能达到国际领先水平。相机在河流/水库/湖泊等不同体量内陆水体的各类水质参数提取、矿区周边生态胁迫、植被精细分类和植被指数反演、大宗固体废弃物遥感监测、海洋生态环境监测、点源甲烷探测等生态环境应用方面，以及在矿物信息精细提取、作物种类识别和生长参数反演、区域产草量等行业应用方面，均具备突出的在轨应用能力，为我国水环境监测、自然生态监测、碳排放监测以及生态环境监管等主体业务提供了国产高精度高光谱数据保障。 　　目前，AHSI正与同为上海技物所研制的资源02D、资源02E、高光谱综合观测卫星同类载荷组网协同观测，使我国拥有当前国际上时-空-谱综合观测性能最强的高光谱对地遥感能力，有效服务于我国环境质量监管和自然资源调查等重大需求。AHSI获取的武汉市(2022年5月)的可见近红外光谱立方体(左)和短波红外光谱立方体(右)南四湖、太湖、滇池水质叶绿素a浓度反演结果通过矿物识别分层谱系、光谱特征归一化与光谱特征综合法以及光谱分解法进行矿物信息提取。图为测试区高光谱矿物填图。测试区农田土壤类型调查。图(左)为假彩色合成原始影像，图(右)为测试区农田土壤类型遥感监测识别结果图。煤炭工业园区内的煤矿矿井开展甲烷泄漏监测

图1 变色龙软体机器人变色实验图（来源：Nature Communications）近日，韩国首尔大学等团队公开了“仿生变色龙软体机器人”成果，有望在军事等领域应用，基于伪装技术的不断升级，伪装识别系统也同样备受关注！在过去的100年中，伪装在大多数国家和地区的军事行动中扮演了至关重要的角色。在军事中，伪装就是隐真与示假，隐真是通过主题对背景的仿真，从而使主体目标物隐藏在背景目标中，无法或者难以被发现。国防工程中，通过采用伪装网与复合材料等方法，进行仿形和仿颜色遮蔽来实现；例如，迷彩服，就是一种最传统的伪装方法。而示假是通过对真目标的仿真，用假目标迷惑观察者，比如，二战期间，苏联采用大量“木质坦克”来迷惑德军，使得德军不敢轻易急速进军。“仿”易于实现，一般只需外形相仿。“真”是要求性质上的相似。植被环境背景下的作战，是最常见的战场模式，特别是在山区、丘陵、草原等地区的作战；因此植被背景下的伪装，是必须解决的反伪装技术之一。需要用到的仪器图2 真实场景（A 为绿色的目标、B 为浅绿色塑料假草皮、C 为翠绿色塑料假草皮、D 为绿色雨衣、E 为老式伪装目标、F 为草地）图3 可见光波段和短波红外光谱曲线（可由ATP9110-25H测得）图4 左为真实场景下可见光565nm波段的灰度图像；右为真实场景下近红外1320波段的灰度图像（可由ATH9500-4-17测得）对比可见光与近红外高光谱波段伪装目标的伪装效果发现，可见光波段下，即使物体颜色相似，但是材料不同，光谱曲线变化率也会不一样；在近红外波段下，不同物体的光谱反射值存在较大差异，但是光谱曲线变化率相对较小。图5 左是真实树叶，右为高仿绿色伪装网我们采用全波段地物光谱仪（如奥谱天成的ATP9110-25H型全波段地物光谱仪），测得的高仿伪装网的光谱曲线在 400~1300 nm之间与灌木条叶面光谱曲线很相似，而且具有植被“红边”及可见光波段的绿色强反射峰等特征，在此波段区域不易于区分植被和伪装网光谱。这是一款非常优 秀的高仿绿色伪装网。图6 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25测得）采集树叶和纯绿色伪装网光谱曲线图图7 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25）测得树叶和伪装网光谱曲线图（叶绿素吸收、红边区域局部放大图）从图中可以看出，高仿伪装网一样有红边效应，但是与真实的绿叶还是有差别的。另外，树叶有明显的叶绿素反射峰，而高仿伪装网则没有。图8 基于探测与感知的伪装效果评估流程图（可用ATH9500、ATH9500-4-17型无人机高光谱成像仪测得）基于对目标的实时监控、搜索、侦察以提高战场情况的感知能力及提供打击效果评估的需要，美军希望利用高光谱成像具有较高空间分辨率及高光谱分辨率的特点，通过高光谱融合信息探测出可疑目标位置，引导高空间分辨率成像载荷对目标进行详细分类确认，开展了大量的高光谱军事应用研究项目HYMSMO。图9 机载侦查实验图像1994年10月~1995年10月美国先后进行了白沙导弹试验场沙漠辐射 Ⅰ ､ Ⅱ 试验，森林､城市辐射试验，岛屿辐射试验。以沙漠､森林､城市和岛屿等具有典型地貌的场景为背景环境，研究证实了高光谱成像对目标的可探测性。在进行真假目标､隐藏试验时，高光谱谱段数210个，波段范围0.42~5 μ m ，光谱分辨率10nm ，地面像元分辨率范围0. 75~3m 。图9为沙漠背景环境下，机载侦察试验对伪装的“飞毛腿”导弹发射车(图9 ( a )所示)拍摄的全色图(图9 ( b )所示)及高光谱图像(图9( c )所示)，全色图像难以确定目标，但是高光谱图像特征明显。图10 奥谱天成ATH9010无人机载高光谱飞行演示随着科学技术的进步，遥感技术也得到了飞速发展，并日趋成熟。其所具有的全方位、多尺度、全天时、全天候及精细化成像等优点，使遥感侦察变得更加直接与准确，对发现疑似目标与揭露隐蔽目标也更为犀利。遥感技术使传统伪装技术方法与装备器材受到了很大制约，对伪装技术的发展提出了更加严峻的挑战，迫使伪装技术另辟蹊径，寻求更为有效的应对措施与技术方法。更多关于“高光谱”的应用，欢迎咨询！

最新的研究报告显示，2023年，全球高光谱成像系统（HSI）市场估计为168亿美元，预计2028年有望达到343亿美元，预测期间复合年增长率为15.4%。报告分析，该市场的增长主要归因于农业种植、国防和商业应用中对遥感需求的日益增长。随着图像处理及分析相关的硬件和软件的不断进步，HSI在全球各种研究项目中的使用越来越多。与其他光谱成像仪相比，HIS具有更高的特异性，更快的图像采集速度，以及无创成像等。鉴于以上优势，该技术被应用于各种应用领域，并得到当局的资金支持。报告预计，如果这一趋势在未来几年继续下去，并假设HSI有助于在各种研究项目和应用中取得有效的成果，更多的研究项目将积极采用HSI系统。 同时，HSI不断增长的应用也将吸引市场参与者对该市场进行投资，更多的创新产品也会推出市场。在过去的二十年里，HSI技术在食品和农业领域取得了许多成功的应用。最近，微型成像光谱仪、一体化小型高光谱相机和快照高光谱成像仪已经上市，这使得开发可用于受限空间和现场的紧凑和便携式模拟系统和设备成为可能，例如，植物生长室的高架成像、使用无人机或地面平台进行作物健康/疾病感测等。同时，通过机器学习将AI的能力集成到高光谱成像系统中，也正成为开发新型智能传感设备和仪器的新方向。为了更深入的了解高光谱技术及应用的最新进展，第十二届光谱网络会议（iCS2023）期间特别开设“高光谱技术及应用新进展”主题报告，邀请多位业内专家进行分享。在仪器系统方面：中国科学院上海技术物理研究所刘银年研究员将介绍国际上星载高光谱成像载荷的发展状况，分析总结发展星载宽谱宽幅、高精度、高灵敏高光谱成像的主要关键技术和难点，同时介绍大视场、小F数、宽谱段、远心成像、低光谱畸变高光谱成像技术的突破情况；中国科学院上海技术物理研究所王跃明研究员将介绍高光谱遥感基本原理、航空高光谱遥感技术特点，并总结国内外航空高光谱遥感发展现状，分析存在的问题，凝练航空高光谱遥感技术未来发展趋势。立即报名》》》中国科学院上海技术物理研究所 刘银年研究员《星载高光谱成像技术难点、突破及应用》刘银年，中国科学院上海技术物理研究所研究员，博士生导师，所学术委员会副主任，中国遥感应用协会高光谱遥感技术与应用专业委员会主任，上海市十大科技英才，全国优秀科技工作者，国家级人才计划入选者，是我国星载高光谱遥感载荷的主要开拓者，先后主持了国家级重大项目10余项，是多个国家级项目的首席科学家、首席专家。带领团队率先突破了国际上光谱成像难以同时兼顾宽谱、宽幅、高光谱分辨率和高探测灵敏度的技术瓶颈，建立了星载光谱成像载荷技术研发体系，研制出国际上首台星载宽谱宽幅高光谱相机，实现了国际上4颗高光谱卫星在轨组网观测，技术水平大幅领先国际在轨和在研的同类载荷，推动了行业的跨越式发展，研究成果发表于《IEEE GRSM》和《Science Advances》等国际顶级期刊。中国科学院上海技术物理研究所 王跃明研究员《航空高光谱遥感技术进展》王跃明，男，研究员、博士生导师、高光谱遥感专家，长期从事红外与光谱信息获取方法研究及相关仪器研制，作为技术负责人主持研制成功我国第一台航天高分辨率短波红外高光谱成像仪(天宫一号任务)；主持研制成功我国新一代机载高分辨率全谱段高光谱遥感系统(高分重大专项项目)。获中国载人航天工程突出贡献者奖章 (2011年，天宫一号/神舟八号交会对接任务),上海市技术发明一等奖1次(2011年，排名第7)，上海市科技进步二等奖1次（2012年，排名第1），累计申请发明专利74项（其中已授权33项），发表学术论文约130篇(其中SCI论文58篇，EI论文39篇)，主编学术专著1部，参与编纂学术专著3部，多次在国际学术会议做口头报告或特邀报告。在应用方面，本次会议3位专家将从生鲜食品新鲜度、农产品品质安全检测、稀土矿山修复效果评价等不同的角度分享高光谱技术的最新应用进展。其中，华南理工大学成军虎教授将介绍生鲜食品新鲜度近红外光学成像感知与体系构建；江苏大学郭志明教授将分享高光谱成像及在农产品品质安全检测中的应用；国家地质实验测试中心刘斯文副研究员将给大家呈现无人机搭载高光谱仪在稀土矿山修复效果评价中的应用。立即报名》》》 华南理工大学 成军虎教授《生鲜食品新鲜度近红外光学成像感知与体系构建》成军虎，河南临颍人，工学博士（食品科学），博士后（机械电子工程），教授，博士生导师，连续四年入选科睿唯安农业科学领域“全球高被引科学家”（2019-2022），全球前2%顶尖科学家，全球前10万顶尖科学家，广东省企业科技特派员，广东省农村科技特派员，中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛全国金奖指导教师。2016年毕业于华南理工大学，获博士学位；2015-2016年在比利时鲁汶大学开展博士联合培养；2016年10月任职于华南理工大学食品科学与工程学院。发表SCI学术论文100余篇，其中第一作者/通讯作者SCI论文50余篇，ESI（Web of Science）高被引论文（1%）11篇，H指数为44，申请发明专利36件，授权15件，专利转化1件，PCT专利2件。目前主持国家及省部级科研项目10多项。先后荣获广东省科技进步一等奖，教育部科技进步二等奖，全国发明展览奖金奖，中国食品科学技术学会科技创新奖等。中国食品科学技术学会食品装备与智能制造分会理事，Frontiers in Nutrition副主编（IF6.590）、Molecules编委（IF4.927）、Grain & Oil Science and Technology编委、《河南工业大学学报-自然科学版》编委。江苏大学 郭志明教授《高光谱成像及在农产品品质安全检测中的应用》郭志明，博士，现为江苏大学食品与生物工程学院教授、博士生导师，专注农产品品质安全的分子光谱快速无损检测与物联网监测技术研究。入选国家重大人才计划“神农青年英才”（农业农村部首批）和江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师等，兼任中国农业机械学会农副产品加工机械分会副秘书长、中国苹果产业协会理事、中国食品科学技术学会果蔬加工技术分会理事、江苏省食品科学与技术学会副秘书长等，也是“科创中国”国家农机装备产业科技服务团高级专家。近年主持了国家重点研发计划（课题和任务）、国家自然科学基金（面上和青年）、江苏省重点研发计划、江苏省产学研合作项目、江苏省农业科技自主创新等国家/省部级项目10余项。申请专利60余件，已授权发明专利46件，登记软著8件；发表SCI检索论文60余篇，其中ESI高被引论文6篇。研究成果获2020年教育部自然科学二等奖（2/6）、2016年江苏省科学技术一等奖（6/10）、2020年中国轻工业联合会技术发明三等奖（1/6）和2021年中国商业联合会科技进步特等奖（4/14）等。国家地质实验测试中心 刘斯文副研究员《无人机搭载高光谱仪在稀土矿山修复效果评价中的应用》刘斯文，国家地质实验测试中心健康地质研究室副主任，副研究员，硕士研究生导师。主要从事生态地球化学研究工作。长期致力于赣州离子型稀土矿山生态修复和矿集区健康效应评价工作，近年来探索利用无人机搭载高光谱传感器，对稀土矿山修复效果及生态健康进行评估的方法研究。近5年承担参加国家重点研发项目2项，地质调查项目5项，发表论文20余篇，获得国家发明专利4项，支撑了自然资源部赣州定点帮扶工作，相关研究成果被《财新周刊》、《中国自然资源报》、《中国矿业报》、人民日报融媒体等报道。由仪器信息网主办，中国仪器仪表学会近红外光谱分会、中国生物物理学会太赫兹生物物理分会等协办由仪器第十二届光谱网络会议（iCS2023）将于6月13-16日举办。iCS2023将聚焦最新、最前沿的光谱技术及应用，特别设立了超快/瞬态光谱最新技术及应用进展、高光谱技术及应用新进展、光谱快检及在线应用技术进展等专场。同时会议也会选择光谱技术在生命科学、环境、材料等领域的应用进展进行深入探讨，为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个全新、高效的沟通交流平台，以促进业内交流，提高光谱研究及应用水平。立即报名 》》》 https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/ics2023/

近年来，高光谱市场发展越来越吸引业界的关注。据相关研究机构的数据显示，2021年全球高光谱成像系统市场154亿美元，预计到2026年该市场将增至358亿美元，复合年增长率为18.4%。多位业内人士分析，我国高光谱市场的复合年增长率要高于全球平均水平。基于当前市场发展态势，近年来，高光谱相关企业也备受资本青睐。据仪器信息网统计，近年来，高光谱等关企业的融资案例频发。比如：日前，联光元和完成1亿元天使轮融资，将用于超光谱成像仪等的研发。据悉，联光元和首台超光谱成像仪原型机将于2022年9月问世，涵盖瞬态／稳态、能级寿命、散射／振动谱、高光谱／光谱等分析功能；2022年初，深圳市海谱纳米光学科技有限公司完成数千万元A轮融资，未来将聚焦微型高光谱MEMS芯片研发。信息显示，2019年，海谱纳米光学开启第一款微型高光谱MEMS芯片的研发设计与流片，2020年第二款微型高光谱MEMS芯片样片开发成功，2022年初正式量产第一代微型高光谱MEMS芯片；2021年末，天津中科谱光信息技术有限公司接连完成Pre-A轮、A轮数千万元人民币融资。据悉，两轮融资款将主要用于加大高光谱核心算法研发投入，提升光谱大数据云服务平台技术壁垒，加速水质监测系列产品创新迭代，加强团队建设和市场推广… … 随着技术的进步，当前，高光谱成像系统已经变得紧凑，价格也有所降低，可以更好地适用于不同的领域，其应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、制药、食品测试、医疗诊断、艺术研究、环境等更多领域。2022年上半年中国政府采购网中标信息显示（以“高光谱”为关键词搜索，不完全统计），中国海洋大学、福建师范大学、中国医学科学院药用植物研究所、广东省农业科学院环境园艺研究所、上海市测绘院、中国文化遗产研究院、重庆市生态环境科学研究院等多类型的单位均在进行相关的仪器及服务采购，双利合谱、奥谱天成等仪器品牌在列。中标信息摘录如下：采购单位项目名称采购内容仪器型号品牌中国海洋大学中国海洋大学三亚海洋研究院水面高光谱辐射自动测量系统设备采购项目水面高光谱辐射自动测量系统USRAMS海星福建师范大学福建师范大学无人机载高光谱成像系统等设备货物类采购无人机载高光谱成像系统仪器Gaiasky-mini2-VN双利合谱中国医学科学院药用植物研究所改善科研条件专项项目（中药资源保护与可持续利用研究平台设备购置）纳米高光谱显微成像系统CytoVivaHSCytoViva广东省农业科学院环境园艺研究所构建“环境-植物”大数据监测平台与智能控制系统高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN双利合谱上海市测绘院长三角一体化示范区高光谱数据采集项目长三角一体化示范区高光谱数据采集项目中国文化遗产研究院布达拉宫高光谱扫描及数据处理布达拉宫高光谱扫描及数据处理重庆市生态环境科学研究院环科院2022年环境科研监测设备能力建设（第一部分）机载高光谱激光雷达一体化成像系统ATHL9010奥谱天成佛山市生态环境局南海分局南海区重点河涌入河排污口核查及规范化管理重点河涌无人机高光谱监测分析深圳职业技术学院水环境遥感和同位素监测设备便携式高光谱成像仪Pika LRESONON福建省福州环境监测中心站福建省福州环境监测中心站填平补齐项目（实验室能力建设）机载高光谱成像系统Pika LRESONON上海市测绘院航空摄影项目入围供应商名录上海市测绘院航空摄影项目入围供应商名录 （包括机载高光谱数据获取服务）鄂尔多斯市生态环境局鄂托克前旗分局综合监管平台升级改造项目（污染源在线监控平台升级改造）数据加工处理服务（含高光谱）北京市农林科学院事业国家数字农业装备创新中心试点建设项目作物便携式高光谱成像仪Image-λ-V10E-HR 1全自动、多尺度高光谱成像仪SOC710-VP作物组分荧光高光谱成像仪IMA-VIS-INV-447-DIA/EPI广东省国土资源测绘院东省国土资源测绘院自动变化检测能力建设与数据生产服务及生态状况调查评价服务采购项目数据加工处理服务-样本数据采集，含精准采集卫星影像（多光谱、高光谱、SAR）四川农业大学川农业大学第三批省级共建与发展专项显微镜及成像设备采购项目机载高光谱成像系统PIKA中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院2021年度野外观测网络移动观测平台采购项目机载高光谱相机Pika LRESONON西南民族大学西南民族大学若尔盖湿地生态站湿地水土气生要素观测与监测设备购置项目第二批设备采购项目湿地高光谱成像监测系统ATH9010W奥谱天成从逐利的角度而言，资本看中的企业要么正在解决新兴技术和趋势带来的新挑战，要么专注于已经成熟的颠覆性行业，而能得到资本市场的青睐也在很大程度上彰显了这些技术或者市场巨大的诱惑力。近年来，我国高光谱的市场表现已经引起学术和产业界的共同关注，在食品农产品检测、作物表型监测、农业遥感等多方面都取得了一定的进展。另外，不少仪器公司也开始布局或者重视高光谱仪器的开发。多位业内人士表示，未来市场可期！为了更深入了解高光谱的技术和应用进展，第十一届光谱网络会议（7月19-22日）特别邀请了中科院上海技物所王建宇院士介绍《高光谱技术发展与空间应用展望》。此外，还在7月22日上午专门设立了高光谱专场（新技术与新方法三），邀请了多位高光谱相关的专家现场分享。立即报名》》》07月22日光谱新技术与新方法（三） 09:00--09:30光谱技术前沿进展张立福中国科学院空天信息创新研究院 研究员09:30--10:00基于光谱技术的空天地一体化水环境动态监测马宗伟无锡谱视界科技有限公司 副总经理/助理研究员10:00--10:30高光谱成像技术在农作物种子质量检测中的应用探索吴静珠北京工商大学 教授10:30--11:00“智慧农业”作物多维光谱学感知关键技术与装备研发孙红中国农业大学 教授11:00--11:30多尺度果品光谱与成像定量检测技术研究罗华平塔里木大学 教授

p　　4月23日，安洲科技携手中国地质大学与中国农业大学等单位在中国农大涿州试验站进行S185机载高速成像光谱仪飞行试验。本次试验主要研究方向为小麦估产以及土壤水分含量等高光谱模型反演。/pp　　涿州实验站是中国农业大学重点建设的教学实验基地，成立于2011年3月，总投资1639.59万元，总建筑面积1870平方米，分两期建设，投资800万元的第一期建设已完工。/pp　　涿州实验站是涿州实验园区的重要组成部分，是为中国农业大学教学科研活动提供实验、实习的平台 涿州实验站建设为农业产业升级提供技术支撑，而且为同类型区域现代农业发展提供示范样板和技术辐射源。实验站建设对提高学校教学科研水平、实现我校农业技术开发的跨越式发展，实现产、学、研结合，推进农业科技研究及成果转化体系的改革发展有重要意义。/pp　　实验站具有丰富的土地资源和地理优势，具备最适宜农作物生长繁殖的气候条件。实验站有丰富的地下水资源，水泵房安装无线遥控控制系统，站区具备现代化农业自动灌溉系统，现代化农业气象观测站，站内以及东部两百亩中国农大国家级牧草基地区域内铺设了地下灌溉网络。/pp　　S185是目前高速成像光谱仪的最轻版本,融合了高光谱数据的精确性和快照成像的高速性，能够瞬间获得在整个视场范围内精确的高光谱图像。通过此款光谱仪可以最简便地在1/1000秒内获得整个高光谱立方体数据，配套功能强大的测量及数据处理软件，不需要IMU即可实现无人机遥感测量 S185机载高光谱成像仪可随UAV按预设航线自动测量，快速获得大面积高光谱图像，可通过软件自动快速拼接。/pp style="text-align: center "img title="1.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/0424a030-4697-44da-b9e0-b767ae87528b.jpg"/　　 /pp style="text-align: center "飞行试验站点/pp style="text-align: center "img title="2.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/55732f1b-606a-45f4-9386-4feeaff3b830.jpg"/　 /pp style="text-align: center "飞行实验图/pp style="text-align: center "img title="3.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/828ef4ab-87a0-4940-86e1-29de62a3e3ba.jpg"/　 /pp style="text-align: center "飞行实验图/pp style="text-align: center "img title="4.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/32a44cbf-b68c-453d-9949-86ef1fd9ffcb.jpg"/　 /pp style="text-align: center " 土壤不同水分光谱　 img title="5.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/c3f069e4-beba-410f-aa7d-1fd3f2cbf2de.jpg"//pp style="text-align: center " 不同生长状态小麦高光谱/p

PIKA IR-L 高光谱成像仪Pika IR-L 是一款覆盖近红外光谱范围（925-1700 nm）的线性扫描高光谱成像仪。该红外成像仪高速、轻便、性价比高。可与Resonon的台式、野外和机载系统联合使用、可借助软件开发工具包独立使用、也可集成到机器视觉系统中使用。特点光谱范围：925-1700 nm每行320个空间像素每行236个光谱通道高速（521 fps max.）技术指标[1] 925-1700 nm范围的光谱通道数。Pika IR-L提供的光谱通道总数为240，波段延伸超过光谱范围的两个边缘。[2] 该值在最小binning时获得。SNR可以通过光谱和空间binning来增加。样品数据和高光谱分析软件可在downloads.resonon.com免费下载。C++软件开发工具包可以直接控制高光谱成像仪。PIKA IR-L+ 高光谱成像仪Pika IR-L+是一款覆盖近红外光谱范围（925-1700 nm）的线性扫描高光谱成像仪。该仪器精度高，重量轻。可与Resonon的台式、野外和机载系统联合使用、可借助软件开发工具包独立使用、也可集成到机器视觉系统中使用。特点光谱范围：925-1700 nm每行640个空间像素每行470个光谱通道3.8 nm光谱分辨率（FWHM）技术指标[1] 925-1700 nm范围的光谱通道数。Pika IR-L+提供的光谱通道总数为480，波段延伸超过光谱范围的两个边缘。[2] 该值在最小binning时获得。SNR可以通过光谱和空间binning来增加。样品数据和高光谱分析软件可在downloads.resonon.com免费下载。C++软件开发工具包可以直接控制高光谱成像仪。

人类获取的信息83%都来自视觉，由听觉、触觉和其他的渠道获取信息的占比仅有17%，所以视觉对于人类的重要性溢于言表。而机器视觉作为机器人的“高精密眼睛”，其之于机器人的作用就像视觉之于人类一样重要。近日，中国工程院院士王耀南在2022世界VR产业大会关键共性技术主题论坛上围绕“高光谱机器视觉感知技术应用及发展趋势”发表演讲。他指出，高光谱机器视觉技术正在迅速普及，在制药行业的产品检测、食品生产的安全识别、建筑材料的质量控制、医学成像等场景中广泛应用，但距离真正实现“高精准、看得清、更好用”仍面临挑战。智能机器人的“高精密眼睛”在日常生活中，人们通常是通过视觉器官（眼睛）获取信息，再通过大脑来分析、处理这些信息，从而识别出物体。而高光谱成像的目标是获得包括从可见光到长波、红外光谱的精细光谱“指纹”，精确反映物质独特的光谱特性。作为智能机器人的“高精密眼睛”，高光谱机器视觉的发展对机器人的控制具有重要作用。受不同生物的感光细胞具有差异启发，高光谱成像与感知可将丰富的、不同波段的图像信号映射到数字世界，是机器智能的重要支撑技术。“高光谱图像能够精准反应出物质特征的光谱信息，这是它最大的优势，”王耀南表示，“近几年，高光谱的发展非常迅速。过去高光谱主要是在遥感应用里面，今天我们把高光谱用到机器视觉，使机器人装上了明亮精准的眼睛，可以感知到可见光、红外光。”据了解，机器人的高光谱视觉研究主要包含两部分内容，一部分是成像感知，另一部分是自动的光谱信息分析。成像技术实质上是感光元件把光信息转化为数字图像信息，最早的光谱成像来自感光设备，目前低成本、小体积、高速率、低功耗的感光元件成为发展趋势。近年来高光谱机器视觉的发展态势从感知智能进入到了认知智能，从过去的 RGB 图像变成今天的光谱图像，已然进入到一个计算智能成像的时代。目前高光谱相机及其相关技术已成为智能机器视觉领域研究的前沿方向。高光谱机器视觉仍面临挑战分析与认知能力是机器人能否对环境中的有效信息加以处理与理解的重要标志，是智能化发展的必经途径。王耀南认为，高光谱机器视觉分析与认知面临着三大挑战，主要涉及图像特征提取、语义知识理解和自主适应学习。“首先要突破图像特征的提取，过去我们主要是像素特征的提取，今天扩展至边缘、纹理、光谱等空间几何等方面；第二，它已经走向了图像的推理，涉及语义知识的理解、语义的描述、高维的图像特征等技术的突破。第三，要突破自适应的学习，传感器要具有学习性、能感知，还要能理解、能分析，让人工智能真正融入到机器视觉里。”王耀南说道。近年来，通过大量研究，高光谱视觉传感器的发展突破了两项关键技术。第一项技术面向成像系统，成像系统围绕复杂的目标，能够解决在多空间、大尺度下的成像问题，可以同时捕捉三维空间和光谱维度的成像。第二项技术面向三维光谱数据分析，比如空间-光谱联合分析、大数据分析和处理等。快速突破这两项关键技术，有助于实现高光谱机器视觉技术的广泛应用。“高光谱广泛装载在机器视觉以后，不仅能应用到工业、农业，还能应用到无人驾驶、机器人、新药研发、新产品质量检测等领域。”王耀南表示。比如为了加速工业检测速度，我们开发了高光谱图像处理的硬件系统，研制了工业高光谱仪器，包括高光谱的成像，成像仪器的处理特征识别等。再比如，高光谱机器视觉也被用在异物检测方面，应用于疫苗生产的柔性智能化工厂。而不同的应用场景对高光谱成像的复杂性、多样性提出了更大的挑战。未来首先要解决数据传输与处理问题王耀南指出：“随着科学技术的进步，未来高光谱机器视觉的发展首先需要解决的，也是最重要的一个问题，就是数据传输与处理。”比如，高光谱仪器是联网的，如此庞大规模的光谱图像信息怎么同时传输，这就是一个需要解决的难题。第二是光谱成像高分辨率问题。高光谱最大的弱点就是分辨率比较低，不像可见光成像的分辨率比较高。合成孔径雷达图像的分辨率也比较低，但是它的探测精度比较高。每一种传感器都有优点和缺点，因此未来一个重要的研究方向就是新的成像方法和机理探索。第三个是所有的高光谱成像仪器都向小型化和高可靠性转变，要能够装载在不同的设备上，从单一的传感器进入到多传感器信息融合，从数据处理方面到光谱数据处理，从模型驱动向数据驱动、知识驱动的方向发展。

不同物质有它独属的“指纹光谱”，高光谱遥感技术可准确捕获这一重要信息，提高人眼及遥感观测能力。中科院遥感地球所岑奕绘图　　看过纪录片《我在故宫修文物》的观众或许会对如下场景有印象：技术人员用一台仪器扫描古字画，扫描信息经过专业处理后，文物修复专家就能发现字画上肉眼看不见的信息，甚至还能分析出绘画技法和当时用的颜料。　　这台神奇的仪器就是中科院遥感与数字地球研究所(以下简称中科院遥感地球所)研发的高光谱扫描仪。高光谱遥感为何有如此的超能力?除文物检测修复外还有哪些应用?我国在高光谱遥感领域的研发水平又如何?　　利用高光谱技术能提取古画的颜料信息，推算颜料产地，从而能在修复时精准选用颜料　　人们日常生活中所见的光，是由多种颜色构成的复色光，通过棱镜等分光后显现的是单色光。这些单色光按不同波长(或频率)大小依次排列形成的图案，就是光谱。　　光谱分析是人类借助光认知世界的重要方式，地球上不同的元素及其化合物都有自己独特的光谱特征，光谱因此被视为辨别物质的“指纹”。如果说肉眼光学成像能看到物质的形状、尺寸等信息，光谱分析则能获取物质的成分信息。　　要获取更丰富、精细的物质成分信息，除了提升分光系统性能外，还可以改进分光方法、呈现方式等——高光谱遥感就是这样一种思路。中科院遥感地球所高光谱遥感研究室主任张立福介绍说，高光谱遥感的特点是能在可见光到短波红外的光谱区间连续成像，传统的彩色相机只能记录红绿蓝三个通道的影像，且每个通道的带宽很宽，而高光谱成像所记录的通道数量可以达到数百个，且光谱通道很窄，分辨率很高，其光谱探测范围远远超过了人类肉眼的感知范围，能够探测人眼无法看到的大量信息，提高人们对自然和物质的认识。　　因为能在非常窄的光谱波段内获取丰富的信息，利用高光谱技术获取的信息分辨率很高，甚至能分辨出观测物质的分子和原子结构，这是普通的光学遥感所达不到的。　　如何运用高光谱技术鉴定、修复古字画?在中科院遥感地球所高光谱研究室实验室，张立福画了一张图，并为记者解释高光谱遥感成像的原理：高光谱仪器扫描字画表面，获取图像上每个点的光谱数据 因为高光谱连续成像的特征，能够获得目标数百张不同波长的图像，这些图像叠加起来，在三维空间上就能形成一个图像立方体，将每个像素对应的数百张数字图像的数值连接起来，就成为一条光谱曲线。　　“不同物质甚至不同年代的物质反映出的光谱信息也有差异，也就是有一条独属于它的‘指纹’光谱。如果两个物体的成分信息一致，得出来的曲线应该基本吻合 如果某一条曲线的局部有较大波动，就能推算出其中有异常。”张立福说。　　以故宫藏品《崇庆皇太后八旬万寿图》为例，该画描绘的是乾隆皇帝的母亲崇庆皇太后八十大寿时现场祝寿的实景，历经250多年之后非常残破，绢面有缺损断裂，甚至还有霉迹。要想恢复原作风貌，修复该画时就要了解当时所用的颜料。中科院遥感地球所高光谱研究团队利用高光谱扫描仪对古画颜料进行了扫描，提取了古画颜料信息，由此推算出当初绘画所用矿物原料的种类。根据不同颜料产地光谱曲线的差异，科技人员甚至还能反推出颜料的产地——这就为修复选用精准颜料提供了依据。　　张立福说，中国古书画所用材料，大多为绢和纸，质地纤薄，年代久远容易破损、掉色。高光谱分析技术不损害文物本体，能帮助修复专家了解古书画的颜料组成、绘画技法，甚至能及早发现书画潜在的病害信息。　　借助高光谱技术可检测果蔬农药残留，未来还可能随时检测雾霾　　高光谱这双“火眼金睛”的本领可不仅仅是帮助鉴定、修复文物。因其能呈现人眼看不到的细节、辨别不同成分的物质，因此该技术在国防军事、精准农业、水环境监测、地矿勘察等领域都有广阔应用价值。　　在中科院遥感地球所高光谱研究室实验室，张立福向记者展示了一盆绿萝。从表面看，这盆绿萝的叶子没有什么特别之处，但经过高光谱仪的“眼睛”观察，一块白色区域就在电子屏上显示出来。“绿萝中有几片塑料做的叶子，肉眼几乎难以发现，但由于它和正常叶子的光谱信息有很大差别，就躲不过高光谱的‘眼睛’。”张立福说。　　利用该原理，高光谱还能用在果蔬农药残留的检测上。有没有残留农药、残留多少农药，呈现的光谱特征会有细微的差别，通过分析这些差别，专业人员就能做出科学的判断。　　张立福说，相较于传统食品安全取样化验等检测方式，高光谱技术检测具有无接触、无损伤的优点，可以大大提升检测效率。此外，根据不同生长日期或产地的果蔬光谱特征也不同的原理，高光谱技术还能用于检测果蔬新鲜度、进行产地溯源等。　　张立福介绍，基于高光谱原理，科研人员目前正在研发可供智能手机使用的高光谱检测应用系统。他希望未来手机有高光谱检测功能，结合云计算、大数据，人们能够随时随地用手机快速检测食品安全问题。这样，农民拿手机就能检测果蔬病虫害信息，并把这些数据发送到云端，后方科研人员可以根据这些信息预知哪里可能爆发病虫害。　　“从果蔬农药残留检测到化妆品重金属检测，水体、土壤等环境污染监测，再到牙齿、皮肤等医学检测，高光谱技术应用有很大的想象空间。”张立福说，不同空气颗粒反射的光谱不同，未来人们甚至都能通过手机及时、准确地监测雾霾。　　高光谱技术属于遥感技术范畴。通常人们提到遥感，就往往联想到卫星遥感、航空遥感等，认为遥感和老百姓的日常生活没有直接关系，其实不然。3S技术(地理信息系统、全球定位系统、遥感)中，前两个“S”已经与人们的生活息息相关，人们已在手机中普遍应用，现在缺少的是第三个“S”与老百姓的生活关联起来。高光谱遥感技术的应用，表明遥感技术正在走进人们的生活。“我们所做的，就是要使高光谱遥感技术飞入寻常百姓家。遥感与智能手机的结合，将使‘遥感’无处不在。”张立福说。　　我国在高光谱遥感研究上处于国际领先地位　　巨大的应用前景，使高光谱遥感技术成为当前国际上遥感技术的前沿领域。　　据专家介绍，我国在高光谱遥感研究上，处于国际领先地位。　　上世纪90年代，中国科学院遥感应用研究所与上海技术物理研究所合作，研制了系列航空高光谱传感器，并前往日本、澳大利亚、马来西亚等国进行国际合作，为当地环境、农业、海洋、地质等领域的研究提供了重要数据，受到高度评价。　　张立福说，受制于科研经费支持等原因，本世纪初我国高光谱研究一度发展缓慢。近年来我国加大了对高光谱的支持力度，科研人员也取得了一系列成果。他介绍，我国在高光谱基础研究及信息数据积累等方面走在国际前列 同时，科研人员不断扩大高光谱的应用领域，在成像光谱地面测量与光谱图像模拟、高光谱图像智能处理与信息提取、新的应用领域拓展等多方面取得了系列国际领先的研究。　　“我国在高光谱技术方面有较强的积累，但光谱仪器的一些关键器件还需要进口，一定程度上影响了我国高光谱技术应用的自主性。”张立福说，高端科学仪器设备制造方面的不足与我国在材料学、制造工艺等方面整体水平不高有关，他呼吁我国有更多的、不同领域的科研人员参与到高光谱的研发中，提高光谱仪器制造能力，使我国成为高光谱研究强国。

经过20世纪后半叶的发展，高光谱遥感技术在理论上、技术上和应用上均发生了重大的变化。高光谱相机可以见到人类肉眼不能直接看到的内容，甚至可以分析物体的成分，只是这类设备通常又大又笨重，使用起来有很多不便之处。2017年11月30日，芬兰SPECIM公司正式发布了一款智能型的高光谱相机，SPECIM IQ！这款相机在前期高光谱经验积累的基础上，不仅手持便携，同时增加了实时数据查看功能。有了 SPECIM IQ，我们就可以在现场进行高光谱成像及数据处理了！ 高度集成技术 SPECIM IQ 开创性地在手掌大小的空间中将高光谱相机、电脑、扫描平台、电源以及数据处理系统集成一体化，这种高度集成技术为新一代智能化研究体系竖立了一面旗帜，真正让高光谱由传统的高端研究领域迈入到现代化便携应用时代。拿起 SPECIM IQ 高光谱相机，我们也可以来一场说走就走的科研之旅了！ 便携数据操控 芬兰 SPECIM IQ 采用智能化设计，如同数码相机一般便携操控，采集可见光和近红外光谱范围内的不同波长对物体表面的反射光成像，获取高质量的高光谱数据图像。同时，相机内置智能处理器，通过相机本身4.3寸的触摸屏可实时查看数据处理结果。如此一款高光谱研究利器，设备重量仅1.3公斤，真正实现了轻松手持操作。用数码相机拍过浩瀚星空，拍过红梅秀，你就会更深切地感受到SPECIM IQ 的魅力所在。作为2018年重点推荐的高光谱相机，SPECIM IQ 先进的技术和优越的性能，让其在同行业的高光谱相机中树一帜。 全方位应用领域 作为手持智能型高光谱相机开创者，芬兰 SPECIM IQ 相机内置数据处理并结合SPECIM IQ Studio高光谱数据分析建模软件，在采集数据现场可立刻得到数据分析结果，完成目标的分类识别，方便地应用于食品检测、刑侦调查、植被病害研究、艺术品分析以及人体皮肤检测等多种应用领域。 SPECIM IQ高光谱应用： 1、植被病害高光谱研究： 2、食品分析检测： 3、艺术品真伪辨别： 另外还能用于刑侦探案检测、人体皮肤病变检测等。具体应用案例视频，可前往优酷搜索“高光谱应用”，点击观看。高光谱图像可收集及处理整个跨电磁波谱的信息，对人类在其他波段观测信息至关重要。虽然这款相机上市还没多久，但已受到各媒体追踪，新兴起的人工智能、物联网和智能设备不断进步暗示我们，“智能化”一定是科技的未来走向~~ 小贴士芬兰SPECIM是上早提供商用高光谱分光器的制造商，至今已有二十余年高光谱产品生产历史。其产品包含工业高光谱相机、实验室高光谱成像系统、机载高光谱遥感系统等，涵盖可见光到热红外全部波段。满足了工业客户、系统集成及科研客户的不同需求，覆盖农业遥感、环境监测、矿物勘查、工业集成以及国防安全等领域。 相关产品及链接： 1、芬兰SPECIM 手持智能型高光谱相机：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C282348.htm 2、芬兰SPECIM 高光谱航空遥感成像系统 http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160539.htm3、芬兰SPECIM 高光谱化学成像工作站：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160497.htm4、芬兰SPECIM 高光谱矿石成像工作站：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160538.htm5、芬兰SPECIM 艺术品高光谱成像系统：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C237971.htm6、芬兰SPECIM 工业高光谱相机FX系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C265811.htm