高光谱成分分析

卓立汉光所研发的高光谱成像仪主要由光源、光谱相机（即高光谱成像仪）、样品移动台等部件组成。HyperSIS高光谱成像系统工作原理如下（推扫型/推帚型）：线光源照射在放置于X-Stage电控移动台上的待测物体（样品），样品上被线光源照射部分的影像通过镜头被高光谱成像仪捕获，在X轴向上被光谱仪分光，Y轴上直接成像，从而得到一维的影像以及光谱信息，由X-Stage电控移动台带动样品连续运行，从而能够得到连续的一维影像以及光谱信息，所有的数据被计算机软件所记录，可以方便的进行后续分析。【HyperSIS-高光谱成像分析仪型号列表】 型号 描述光谱范围(nm)扫描速度** (images/s)备注1HyperSIS-VNIR-QE增强型400-1000 9 系统包含：高光谱成像仪，CCD相机、光源、暗箱、数据采集软件、笔记本电脑 2HyperSIS-VNIR-PS高效型400-100011 3HyperSIS-VNIR-HS高速增强型400-1000334HyperSIS-VNIR-PFH标准型400-1000305HyperSIS-NIR 近红外增强型900-170060 6HyperSIS-SWIR短波红外增强型1000-2500100在整个系统中很重要的是各组件的选择以及电控移动台的配合，所选择的各个组件，均需要根据实际使用需要进行优化选择。系统组件选择需要特别考虑所检测的样品的大小，通常情况下，本系统的设计针对大小不超过200 mm (长)*200 mm (宽)*100 mm (高)的物体。若使用者对于系统外观及内部结构设计有特别需求，我公司也可根据实际需求，对现有设计进行适当更改，以满足使用者自身对系统的特别使用需求。【应用】用于农产品、水果、食品、药品等快速、无损检测分析 农产品检测 水果检测 肉类检测 食品药品检测

产品介绍HAIP高光谱成像柜集成度高，操作简单，可用于实验室快速获得观测目标在500-1000nm内的高光谱图像数据，是分辨率很高的高光谱系统。系统另配一台RGB传感器，与高光谱使用同一个光路，该配置使局部参照更加容易。该系统具有很好的信噪比，用户可进行更深度分析。HAIP高光谱成像柜可用于逆境胁迫研究、品种分类、植物科学、果实种子品质分析、成分分析等研究。产品特征o 光谱相机VNIR 500-1000 nm（CMOS）o 光谱分辨率1nm，500波段o 高分辨率工业RGB摄像机o 定义光源、定义背景o 15英寸触摸屏o 直观的图形用户界面o 先进的图像处理算法o 用于预处理的内部CPU产品参数光谱特性波长范围：500-1000nm波段数：500光谱分辨率：5nm光谱取样：1nm空间特性RGB分辨率：2064*1544px光谱分辨率：640*480pxHSI传感器特性探测器：CMOS传感器尺寸：120万px辐射分辨率：10bit整合时间（cube）：4秒数据大小（原始）：600 MB/数据立方体HSI摄像机特性连接：GigE工作温度：0-30°C防护等级：IP 40功耗：5V DC/15 W尺寸：130*90*95mm重量：400g

产品介绍HAIP高光谱成像系统是德国制造的轻便、智能高光谱成像平台，内置高性能计算机，多功能、多任务科研级相机系统，标配DJI相机接口，重量不到300g的专为DJI Matrice200和300系列无人机设计；可选配田间测量三脚架，适合野外移动式测量或长期观测使用。这个高光谱系统提供本地图像分辨率为540x540px，波长范围从500到1000nm，可用于环境遥感、农林遥感、精准农业、物种分类、植物科学、成分分析等研究。产品特点智能高光谱线扫描无需外部移动VNIR（500-1000nm）近红外范围内高信噪比250个光谱波段超轻设计（300 g）RGB与HIS同步用于预处理的内部CPU技术参数光谱特性波长范围：500-1000nm波段数：250光谱分辨率：5nm光谱取样：2 nm空间特性RGB分辨率：1080*1080px光谱分辨率：540*540px光学特性视野（FOW）：28°传感器特性探测器：CMOS传感器尺寸：200万px辐射分辨率：10bit整合时间：4秒数据大小（原始）：600 MB/数据立方体相机属性连接：GigE工作温度：-10-+50°C防护等级：IP 40功耗：5V DC/15 W尺寸：60*60*82 mm重量：280g

1、概述根系是植物地下部分为适应陆地生活长期进化而形成的营养器官，具有支撑地上部分的基本作用，不仅在水、矿物质和碳水化合物的吸收、转化和储存中发挥着重要的作用，还能够稳定植物体并与土壤形成物理和化学联系。有研究学者认为，优良根系的品种有利于提高产量稳定性、资源利用效率及对环境胁迫的抵抗力[1]，根系也被作为育种目标。根系的形态，例如根长、根系体积、根系直径和根干物质，可以反映根系的健康情况。当植物受到胁迫时，根系会产生一系列生长和发育、形态、生物量以及生理生化代谢变化以适应胁迫条件。因此，更好地了解植物根系和根际过程有助于提高植物生产和可持续土壤管理的资源效率。根系研究的关键在于使植物“隐藏的一半”能被可视化和量化。 传统植物根系的研究方法包括挖掘法、定位法、土钻法等，通过挖根、洗根等操作后对根系进行形态学、生理生化等方面的研究，此类方法不仅破坏性大、耗时长、取样成本高，且存在一定的局限性[2]。近年来，无损成像方法在植物科学中变得越来越流行。传统上局限于RGB成像的高通量应用正在向更宽的光谱范围发展，从而能够对根际成分进行化学成像[3,4]，也为地下根系的研究提供了新的途径。为了解决传统根系研究方法所存在的缺陷并方便对根系进行成像，市场上出现了一系列产品，如人工培养基（琼脂、发芽纸、水培等）培养植物幼苗的方法，但该方法植株的生长条件受到人们的质疑；微根窗技术是一种非破坏性、定点直接观察和研究植物根系的方法，是活体根系监测、根系动态生长监测最主要的方法之一。但该方法的缺陷在于窗面及观察深度都比较有限，且在根系生长过程中可能会产生大量细根围绕在玻璃管周围，影响观测的准确性[5-7]。因此，基于根窗技术，填土根箱成像系统应运而生，用于植物根系成像。基于根箱栽培的植物根系表型RGB成像存在一个缺陷，即需要依赖于根与土壤足够的对比度才能进行自动分割。而高光谱成像数据能够克服根与土壤分割困难的问题，能够对根系表型及生化性状成分进行成像分析。根系表型研究方法对比根系研究方法优点缺点代表性仪器挖掘法、土钻法经济成本低破坏性；耗时耗力；WinRhizo洗根图像分析系统微根窗法非破坏性；定点观测窗面尺寸小MS-190超高清微根窗相机系统根箱栽培法-RGB成像非破坏性；可实现高通量分析图像自动分割依赖于根与土壤的对比度PlantScreen高通量植物表型系统根箱栽培法-高光谱成像自动图像分割；可对根系成分进行化学成像经济成本略高RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统基于此，易科泰生态技术公司结合近几年来国际先进高光谱成像技术创新应用（易科泰 SpectrAPP 项目）实验研究，开发了一款RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统，该系统基于根窗技术，可对RhizoBox根盒培养的植物根系进行原位非损伤表型成像分析，具备多功能高光谱成像分析功能，可对植物根系进行高光谱和自发光荧光成像。能够实现植物根系进行原位表型高光谱成像分析和动态监测。可应用于植株根系成像分析、抗性筛选及遗传育种、病虫害胁迫及干旱研究、土壤结构及养分研究等领域。2、RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统2.1 系统介绍RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统可对生长于RhizoBox根盒（带根窗）的作物根系进行高光谱成像分析和UV激发生物荧光成像分析（选配），可选配Thermo-RGB成像分析及冠层表型成像分析。RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统由主机系统和高光谱成像系统组成，其中主机系统包括系统平台（主机箱）、控制单元、样品托、数据处理服务器等组成；光谱成像系统由光谱成像单元（包括成像传感器、光源、云台等）和自动扫描轴组成。2.2 功能特点1）基于RhizoTron根窗技术的高光谱成像分析技术，配有植物培养模块，由样品托盘、适配器、不同规格尺寸RhizoBox根系观测培养根盒组成，或自己制作培养根盒；可选配多通道智能LED培养台2）标配为60度倾斜自动扫描成像（与植物培养角度一致），同时对RhizoBox根系和幼苗进行高光谱成像分析和RGB成像分析，可选配其它角度如45度、70度和90度（垂直扫描成像）3）可对根系进行UV-MCF紫外光激发生物荧光高光谱成像，以研究分析根系活动及根系与土壤互作关系、荧光假单胞菌等AvrahamAlonyandRaphaelLinker,2013）；或选配根系Thermo-RGB成像分析4）可选配顶部冠层RGB成像分析、红外热成像分析、高光谱成像分析、叶绿素荧光成像分析（可选配适于正常培养盆的样品托）5）可选配iPOT数字化植物培养盆或RhizoBox根系培养盒，持续监测土壤水分温度、重量、植物生长、光合效率、PI（performanceIndex）、茎流等生理生态指标，可自动采集土壤渗漏水并进行土壤营养盐分析6）模块式结构，具备强大的系统扩展功能，系统平台自动万向脚轮，方便移动7）可远程控制（选配）、自动运行数据采集存储等功能2.3 技术指标1)控制单元为嵌入式操作系统，可进行双重控制（触控屏+PC端全中文GUI软件），实现远程操控相机及平台2)自动扫描轴推扫速度与精度：1-40mm/s，移动精度1mm，有效扫描范围：标配100cm3)高光谱成像（标配400-1000nm，可选配900-1700nm）可成像分析植被生理生化指标、健康指数、光合利用效率、植被胁迫、水分、氮素等指数。配备PhenoRoot根系分析软件，如需对地上部分进行同时分析，可选配SpectrAPP分析软件4）标配RGB彩色成像：分辨率2448×2048像素，配备专业植物根系分析软件5）SpectrAPP高光谱成像分析软件：进行光谱融合、ROI选区分析、光谱分析、频率直方图、自动识别不同波段峰值，可分析近百种光谱指数，根据需求定制添加光谱指数，同时能够分析根系表型数据6）PhenoRoot根系分析软件，可分析根长、根系最大宽度、凸包面积、根系总长、根系面积（生物量）、根系剖面分析（根系密度）等7)Thermo-RGB成像融合分析（选配），包括Thermo-RGB融合分析软件，红外热成像分辨率：640×512像素；测量温度范围：-25℃－150℃；光谱范围：7.5－13.5μm8)多通道智能LED培养台，RGBW四通道智能调整LED光源，0-100%可调，可模拟昼夜节律、不同光配方等，最大光强300μmol/m2s 9)叶绿素荧光成像单元（选配），专业高灵敏度叶绿素荧光成像CCD，帧频50fps，分辨率720×560像素，像素大小8.6×8.3µ m，可自动运行Fv/Fm、Kautsky诱导效应、荧光淬灭分析、光响应曲线等protocols，自动测量分析50多个叶绿素荧光参数，包括：Fv/Fm、Fv’/Fm’、Y(II)、NPQ、qN、qP、Rfd、ETR等，自动形成叶绿素荧光参数图10)系统平台规格：标配约145cm×60cm×160cm（长×宽×高）、重量约50kg 3、应用案例3.1 甜菜根系RGB及高光谱成像分析：以甜菜为实验对象进行了实验，对其根系进行RGB成像和高光谱成像（900-1700nm），分别进行了形态分析和生化性状进行分析[8]。1）形态分析：以手动分割作为参考，使用RGB和高光谱图像跟踪甜菜根系的生长、形态和结构，发现基于RGB自动分割并不能很好的区分老根和土壤，跟踪根系总根长误差为6.94%；高光谱成像通过光谱比率获得根系的二值图像进而对根系长度进行分析，误差仅为1.5%。使用紫外灯（UV）与模拟太阳光照射得到的根系可视化图像，发现在明亮背景下UV图像更易识别根系。左：RGB原始图像；中：(A)使用绘图板手动分割根系，(B)顶部分割不良的旧根轴区域，(C)图像底部正确分割的新根轴，(D)基于RGB获得的二值图像；右：基于高光谱获得的二值图像 UV和模拟太阳光根系可视化图像。(A): UV；(B): 模拟太阳光2）生化性状分析：对不同发生位置及成熟度的根系和土壤的平均光谱进行分析，发现三种根系光谱曲线存在显著差异，且1100nm附近新侧根与主根出现吸收峰，而老根并未出现。但老根与土壤反射曲线趋势较一致，在水分吸收区域（1450nm）附近，根系光谱斜率高于土壤。同时，它使用不同含水量土壤校准根盒的平均光谱进行校准，从而绘制根箱上水分分布图。3.2小麦根系RGB及高光谱成像分析以小麦为实验对象，对植株进行扦插处理，扦插后14、28、47、94、101和201天对根箱的上三分之一进行高光谱成像（900-1700nm)和RGB成像，分别进行了形态分析和生化性状进行分析[9]。1）形态分析：使用WinRhizo对根长度进行结构量化，以手动分割作为参考，分别使用高光谱图像和RGB图像对根系可见根长度进行预测，结果表示，基于RGB分割为83.4%，光谱分割为77.0%。但两种分割方法的斜率没有显著差异（P=0.225）。表明两种方法在预测此处使用的基质的可见根长度方面具有相似的性能。2）生化性状分析：基于光谱特征，使用决策树模型对根像素的径级类别进行预测，其训练集为r=0.86，验证集r=048；基于一阶导数差分光谱（1649-1447nm）构建根系腐烂时间指数模型，使用修剪后28天和101天的光谱数据作为验证集，其r2=0.96。 3.3 土壤含水量估测及根腐病识别以甜菜为实验对象对其根系进行高光谱成像（900-1700nm)，同时测定与实验相同土壤的根箱中的不同土壤含水量及高光谱成像，以此作为训练集对含水量模型进行训练，对根箱的每个土壤像素的含水量进行预测；以油用萝卜作为实验对象，使用化学计量分析对根系不同时间后腐烂的光谱特征进行识别，通过光谱的时间变化推断根系腐烂情况[10]。3.4不同基因型扁豆霉菌根腐病的RGB和高光谱成像评估以不同基因型扁豆为实验对象，分别进行RGB成像和高光谱成像（550-1700nm），研究高通量表型技术评估霉菌根腐病的严重程度，以快速鉴别耐药基因型。设置对照组和实验组，培养14日后实验组接种黄芽孢杆菌，对照组施以清水。接种14日后使用0-5疾病评分量表对根系进行评分，作为地面参考数据[11]。霉菌根腐病严重程度量图RGB图像：通过提取特征变量对植物生物量研究，发现投影面积与植物生物量有很强的相关性，与地下生物量相关性高达0.9，地上生物量相关性为0.84；对根系病害程度进行预测，发现其R2达到0.67，而通过地上部特征变量进行预测，其R2仅达到0.23。高光谱图像：通过提取感兴趣区的光谱，发现从地上样品的高光谱反射曲线来看，健康和感染的样品光谱反射曲线相差较小，而根系的光谱曲线差异较显著。使用归一化差异光谱指数（NDSI）对根系疾病程度进行预测，其R2达到0.54，使用地上部光谱特征进行预测，其R2仅为0.27。3.5 油菜重金属铅(Pb)含量的高光谱估测以油菜为实验对象，对叶片和根系分别进行高光谱成像，对根系图像进行比值运算（根部：861.96/480.46nm），油菜叶片和根的分割阈值t分别为1.3和1.6，使根系与背景进行图像分割。分别建立支持向量机（SVM）和SAE深度神经网络对样品中的铅（Pb）含量建立模型并预测，发现SAE深度神经网络模型精度较高。在SAE模型的基础上使用迁移学习的方法得到T-SAE模型，并对油菜叶片和根系中的Pb含量进行预测，发现其精度有所提升，油菜叶片达到0.92，根系达0.93。基于此可以发现高光谱成像技术结合深度神经网络能够对油菜植物中的重金属Pb进行定性定量检测[12]。3.6 野生植物幼苗根系高光谱成像分析易科泰EcoTech实验室技术人员以一株野生型元宝槭幼株为样本，采集900-1700nm高光谱数据，并对其进行光谱成像分析及根系形态分析。4、参考文献[1] Kutschera, L. Wurzelatlas mitteleuropä ischer Ackerunkrä uter und Kulturpflanzen. DLG-Verlags-GmbH, Frankfurt am Main (1960).；Kenrick, P., & Strullu-Derrien, C.[2] Dhondt S, Wuyts N, Inzé D. Cell to whole-plant phenotyping: the best is yet to come. TrendsPlant Sci. 2013 18:428–39.[4] Pierret A. Multi-spectral imaging of rhizobox systems: new perspectivesfor the observation and discrimination of rhizosphere components. Plant Soil. 2008 310: 263–8.[3] Vamerali T, Ganis A, Bona S, Mosca G． An approach to minirhizotron root image analysis［J］． Plant and Soil, 1999, 217( 1/2) : 183－193.[4] Johnson M G, Tingey D T, Phillips D L, Storm M J. Advancing fine rootresearch with minirhizotrons [J].Environmental and Experimental Botany, 2001, 45( 3) : 263－289.[5] Gernot B , Mouhannad A , Alireza N , et al. RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setupand Imaging Protocols. [J]. Journal of visualized experiments : JoVE, 2017, (126).[6] Gernot B, Alireza N, Thomas A, et al. Hyperspectral imaging: a novel approach for plant root phenotyping.[J]. Plantmethods, 2018, 14(1).[7] Gernot B , Mouhannad A , Alireza N . Root System Phenotying ofSoil-Grown Plants via RGB and Hyperspectral Imaging. [J].Methods in molecularbiology (Clifton, N.J.), 2021, 2264245-268.[8] Advanced Imaging for Quantitative Evaluation of Aphanomyces RootRot Resistance in Lentil[J]. Frontiers in Plant Science, 2019, 10.[9] Nakaji T, Noguchi K, Oguma H. Classification of rhizosphere components using visible–near infrared spectral images. Plant Soil. 2008 310: 245–61.

sisuCHEMA高光谱成像分析系统是一套完整的高光谱成像分析工作站，整合了VNIR至SWIR高光谱成像技术、自动扫描技术及高光谱物质分析技术（软件），使用者只需要将放置在样品盘中的待检样品置于推扫台上，即可通过软件进行扫描控制，实时进行光谱二维影像信息的获取和保存，可同时对大量的样品或不同形状的样品进行光谱成像测量分析，包括组成成分/化学组成量化数据及其分布信息等，样品最大为200x300x45mm，对10mm以下样品其分辨率可达30 μm。ü 植物表型组学研究分析ü 蛋白组学研究分析ü 代谢组学研究分析ü 藻类表型研究分析ü 种子品质检测、活力检测ü 植物病理、病原检测ü 中草药检测研究ü 根系分析ü 食品检测分析ü 海洋科学研究ü 环境科学ü 地质与地球科学主要技术指标VNIRNIRSWIR波段范围400-1000nm900-1700nm1000-2500nm光谱分辨率 FWHM2.8nm6nm10nm空间分辨率/行1312像素320像素384像素像素大小38 - 152 μm 30 - 600 μm 24 - 600 μm 视野50-200mm10-200mm10-200mm扫描速度最大100行/秒，对应3mm/s@30 μm像素、30mm/s@300 μm像素扫描时间320x320分辨率@256波段情况下小于7秒照明Specim 线性散射光源数据格式BIL格式，与ENVI兼容校准光谱出厂前已校准，每次扫描分析前自动参照标定生命科学应用案例 Priscila S.R.Aries、Everaldo P. Medeiros等利用近红外sisuCHEMA高光谱成像分析系统（波段范围1000-2500nm），对棉花炭疽病等病原进行了研究，论文发表在2018年J.Spectral Imaging（Near infrared hyperspectral images and pattern recognition techniques used?to identify etiological agents of cotton anthracnose and ramulosis）Maxleene Sandasi等，利用sisuCHEMA高光谱成像分析技术，对不同品种人参进行了定性分析研究，认为是一种简单快速非损伤性鉴定检测技术。论文发表在2016年Molecules（The Application of Vibrational Spectroscopy Techniques in the Qualitative Assessment of Material Traded as Ginseng）Paul J.Williams等利用sisuCHEMA高光谱成像技术，对镰刀霉属生长特性及其品种差异进行了研究，论文发表在2012年Anal Bioanal Chem.上（Near-infrared (NIR) hyperspectral imaging and multivariate image analysis to study growth characteristics and differences between species and strains of members of the genus Fusarium）。 地质地球科学应用案例sisuCHEMA高光谱成像分析技术广泛应用于金属矿产和油气资源勘探研究、环境污染监测分析等。 聚丙烯（PP）、聚乙烯（PE）及聚苯乙烯（PS）光谱特征曲线及海洋污染高光谱成像分类监测（黄色为PS、绿色为PP、蓝色为PE），研究论文：Silvia Serranti etc. Characterization of microplastic litter from oceans by an innovative approach based on hyperspectral imaging. Waste Management, 2018 左图: 不同矿物高光谱特征吸收谱带 右图引自研究论文：Richard J.Murphy etc. Consistency of Measurements of Wavelength Position From Hyperspectral Imagery: Use of the Ferric Iron Crystal Field Absorption at ～900 nm as an Indicator of Mineralogy. Transactions on?Geoscience and Remote Sensing, 2014

iSpecHyper-VS1000是莱森光学（LiSen Optics）最新明星产品，一款操作简单、配置灵活便携式高光谱成像系统，主要优势采样了独有高光通量分光设计、信噪比灵敏度高、大靶面探测器、高像质等特点。iSpecHyper-VS1000便携式高光谱成像系统采用了透射光栅内推扫原理，系统集成高性能数据采集与分析处理系统，高速USB3.0接口传输，全靶面高成像质量光学设计 ，物镜接口为标准C-Mount，可根据用户需求更换视场镜头。iSpecHyper-VS1000便携式高光谱成像系统广泛应用于公安刑侦、物证鉴定、精准农林、遥感遥测、 工业检测、 医学医疗、采矿勘探等各领域。技术优势特点1.光谱范围400-1000nm,分辨率优于3nm2.独有高光通量分光成像设计、信噪比灵敏度高3.24mm/35mm镜头电控自动对焦技术、自动曝光、自动成像扫描匹配、激光定位测距4.高帧率，辅助摄像透实时监控，内置锂电池供电无需额外电源5.全靶面高成像质量光学设计，点列斑直径小于0.5像元 6.数据格式支持ENVI等分析软件，支持多区域ROI,镜头可更换软件操作界面 便携式系统方案示例图 实验室系统方案示例图主要技术指标高光谱技术典型应用案例高光谱成像技术在水果分选的应用案例随着我国农产品加工业的发展和农业现代化进程的加快,使得农产品品质检测和分级技术显得更加重要，迫切性日益增加，水果的内部品质表示水果内部的生理、化学和物理性质，高光谱成像系统目前已经开始应用于水果分选，反映水果品质光谱信息主要集中在650-950nm之间，水果的糖分含量是决定光谱品质的重要因素，糖分光谱特征主要在700nm-820nm的吸收以及750nm附近800-900nm的峰值等。高光谱成像系统水果分选利用工业领域的传送带作为高光谱相机的推扫成像机构，高光谱相机利用龙门架结构架设在传送带上方，配合专用线型光源进行照明。系统主要包括高光谱相机及其支架、线型光源、控制模块、相关定位传感器、计算机（运行控制与数据采集软件）等组成。高光谱成像技术在血液氧含量检测的应用案例2015年发表的论文“Hyperspectral optical tomography of intrinsic signals in the rat cortex”一文中，研究人员研究了大鼠大脑皮层的高光谱成像，研究者发现有氧血红蛋白和脱氧血红蛋白分别在529nm和630nm处有敏感变化。鉴于高光谱技术数据算法的灵活多边性，作者开发了一种新的高光谱算法DOT，用于方便快捷的判断血液中结合氧含量。高光谱成像技术在光合作用研究的应用案例2017年发表的“Kleptoplast photosynthesis is nutritionally relevant in the sea slug Elysia viridis”一文中，研究了海蛞蝓的“光合作用”，海蛞蝓以大型藻类为食，并将叶绿体渗入其肾小管细胞中，研究者利用高光谱成像对海蛞蝓体内的叶绿体的丰度、分布和光合作用机制进行了研究，发现黑暗饥饿24天的海蛞蝓体内的叶绿体明显变少，可见，在极其恶劣的环境中，海蛞蝓体内的叶绿体可进行分解，以满足其能量需求。高光谱成像技术在生物医学的应用案例2012年发表的论文“Hyperspectral imaging and spectral-spatial classification for cancer detection”，文中提出高光谱成像是一种用于生物医学应用的新兴技术。本研究提出了一种先进的图像处理和分类方法，用于分析前列腺癌检测的高光谱图像数据。开发了最小二乘支持向量机（LS-SVM）并对其进行了评估以对高光谱数据进行分类，以增强对癌组织的检测。该方法用于检测荷瘤小鼠的前列腺癌。创建空间分辨图像以突出癌症的反射特性与正常组织的反射特性的差异。小鼠的初步结果表明，高光谱成像和分类方法能够可靠地检测动物模型中的前列腺肿瘤。高光谱成像技术可以为癌症的光学诊断提供新工具。Houzhu Dingd等（2015）、Michael S. Chin等（2015）本别以猪和裸鼠作为实验动物，对烧伤分级和恢复进行了高光谱成像研究。左图为根据高光谱成像分析得出的烧伤区域氧饱和分布与血红蛋白分布，T00、T01、T04、T24分别为烧伤0时、1小时、4小时、24小时后；右图上图为裸鼠烧伤皮肤彩色成像，中图为高光谱成像分析的氧合血红蛋白成像，下图为组织切片，高光谱成像可以将烧伤深度进行非损伤、非接触、高通量分级。高光谱成像技术在生物分类的应用案例2013年发表的“Non-Invasive Measurement of Frog Skin Reflectivity in High Spatial Resolution Using a Dual Hyperspectral Approach”一文中，研究者采用了由两个推扫式高光谱成像系统组成的双摄像机设置，其产生400和2500nm之间的反射图像，分析了三种树栖青蛙的光谱反射率。3中树蛙都呈现出肉眼可见的绿色，但物种之间的光谱反射率在700和1100nm之间显着不同，依次可以区分不同种类。 高光谱成像技术在文物考古的应用案例自1974年兵马俑被发现以来，一直为全世界关注，被法国前总统希拉克誉为“世界第八大奇迹”。但是，包括兵马俑在内的这些埋于地下两千多年的珍贵文物，突然暴露在空气中，极易发生变化，其修复和保护工作极为困难。高光谱成像技术通过非接触直接获取兵马俑的图像光谱信息，通过分析兵马俑的图像及光谱信息，可了解兵马俑被病害侵蚀程度以及兵马俑制造的颜料，*后根据分析结果对其进行模拟修复。高光谱成像技术在作物的精细分类和识别的应用案例高光谱数据能区分作物更细微的光谱差异，探测作物在更窄波谱范围内的变化，从而能够准确地对作物进行详细分类与信息提取。目前最流行、应用最广的高光谱作物分类方法有光谱角分类（SAM）、决策树分层分类等。中科院遥感所熊桢基于高光谱影像对常州水稻生长期进行监测，利用混合决策树法对水稻的品种进行了高光谱图像的精细分类，包括6个水稻品种的划分，分类精度达到 94.9%。张兵充分考虑自然界地物分布的一般性规律，针对高光谱遥感海量数据的特征，利用光谱特征优化的专家决策分类方法，用高光谱影像对日本南牧农作物进行精细分类。结果表明，这种分类模式一方面可以提高像元分类精度，另一方面也大大减少了分类结果图像上的误判噪声。高光谱成像技术在谷物检测的应用案例我国是世界上最大的粮食生产国，谷物类包含水稻、小麦、玉米、花生等。通过高光谱成像技术对大米急性检测，检测质量及种类，得到大米高光谱图像，以主成分分析方式，对图像中的数据降维处理，提取垩白度及形状特点，以PCA、BPNN建立谷物识别模型，发现采用BPNN模型效果较为理想，其准确率达到89.91%，而PCA准确率为89.18%，两者相差不大。BPNN和数据融合结合，准确率进一步提高，可达到94.45%。因此，采用高光谱成像技术对谷物进行检测，对大米种类及质量分析具有实用性。高光谱成像技术在森林物种识别的应用案例森林树种类型识别的主要目的是提取森林树种的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图和清查森林资源提供基础和依据。目前研究多集中在河湖、盐沼、海岸滩等湿地生境的植被识别及制图，即群落尺度的区分。结合地面调查来提取不同物种典型的特征光谱曲线。数据源采用高光谱成像仪实地测得的数据，通过建立光谱信息模型等方法，实现对主要物种、森林类型或具体树种的识别。有学者借此对植被空间分布制图、植被变化监测进行研究，均取得了与地面数据相当好的一致性。（混合决策树、专家决策树法常用于农作物的精细分类，高光谱更多应用于草原生物量估算、农作物理化信息提取等方面。

SeedSort是基于高光谱成像技术和机器视觉技术的在线分选平台，整合了Specim工业级高光谱成像技术、模型分类软件和图像处理单元、自动分选传送带等，基于其强大的光谱识别能力和灵活的分类模型，可实时输出精准的识别结果，使用户无需进行一系列复杂的编码和光谱图像解析工作，即可得到最终结果。 SeedSort种子高光谱成像在线分选平台采用模块化结构，既可选配易科泰设计生产的种子自动传送扫描平台或客户定制平台，也可根据客户需求采用客户种子分选平台（需事先考察并出具设计方案）。主要技术特点如下：1) 种子在传送带上自动运行至高光谱成像站，自动成像、在线分析分捡，高通量流水作业2) VNIR（400-1000nm）和NIR（900-1700nm）高光谱成像分析，高振频、高灵敏度、高信噪比3) 可选配FluorCam叶绿素荧光成像站，对种子萌发和种苗进行叶绿素荧光成像分析4) 强大的光谱识别能力和灵活的分类模型5) 软件支持查看光谱曲线和散点图及时空序列信息，还包含有偏最小二乘法判别分析（PLS-DA），主成分分析（PCA）和光谱角制图（SAM）多种算法，便于用户快速得到准确的运算结果6) 可选配基于WinSeedle分析软件的RGB成像分析（考种）

SOC710VP高光谱成像光谱仪具有内置推扫及双CCD探测器的独特设计，集成度高，操作便捷；可用于野外、实验室或显微测量，快速获得观测目标在400-1000nm内的高光谱图像数据。可进行环境遥感、精准农业、物种分类、农林遥感、植物科学、果实/种子品质、成分分析等研究。

SPECIMONE高光谱成像自动在线分选系统姓名：吴工(Pete)电话：（微信同号）邮箱：产品简介：SpecimONE光谱成像平台是Specim推出的里程碑性高光谱工业级别应用系统。能够对不同材料的光谱特征进行分类，并将分类模型实时应用到整个在线系统中。整套系统是由高光谱成像传感器、模型分类软件和图像处理单元三部分组成，不需要深入的光谱成像和编码工作，使得整套系统快捷高效。 SpecimONE分选系统包括：l 工业级推扫式FX系列高光谱相机l SpecimINSIGHT分类模型软件l SpecimCUBE数据处理单元 （一）FX系列高光谱相机Specim FX系列是专为工业领域应用而设计的高光谱成像相机，其高频率特点完美满足了工业领域对扫描速度的要求，坚固的结构和紧凑的机身也使其安装场景更加灵活。▼多波段选择：400-1000nm、900-1700nm、2.7-5.3 μm▼高帧频、高信噪比及高灵敏度▼体积小、重量轻▼适用各种环境（二）SPECIM INSIGHT分类模型软件SpecimINSIGHT是高光谱图像数据的离线处理软件，用户可在其中实现浏览查看样本数据、训练分类模型、验证分类效果等操作，以建立应用程序供实时检测使用。软件支持查看光谱曲线和散点图及时空序列信息，还包含有偏zui小二乘法判别分析（PLS-DA），主成分分析（PCA）和光谱角制图（SAM）多种算法，便于用户快速得到准确的运算结果。 （三）SPECIM CUBE数据处理单元SpecimCUBE是根据分类模型进行在线运算的高性能硬件平台，包含Nvidia开发的芯片系统Xavier及配套优化软件，可对工业流水线级的高通量数据进行快速处理。 支持相机FX10/FX17/FX50操作系统Specim CameraOS用户界面CameraOS webUI系统级芯片NVIDIA Jetson Xavier AGX相机接口CameraLink SDR输入电压9-36v数据格式Envi兼容的Specim数据集存储256GB尺寸190×300×90mm重量4.6kg产品认证CE, FCC, RoHS3运行温度-10°C… +60°C运行湿度95%（40°C，非冷凝）接口GigE, USB3.0, RS-232/485, CANGigE Vision兼容，支持RGB8，Mono12或Mono12packe 应用领域：l工业流水线在线分拣（垃圾分选、塑料分选、食品检测）l废弃物回收利用l生产线质量控制l机器视觉应用l医学制药l环境监测l其他高通量应用领域等

SpecimONE是Specim 推出的基于高光谱成像技术的自动在线分选系统，可实现工业流水线产品的高通量快速分类和实时响应，是高光谱技术应用于工业分拣领域的创新性进步。SpecimONE整合了工业级高光谱成像传感器、模型分类软件和强大的图像处理单元，可作为可靠的分类识别系统与工业流水线及分拣系统结合。基于其强大的光谱识别能力和灵活的分类模型，SpecimONE可实时输出精准的识别结果，使得用户无需进行一系列复杂的编码和光谱图像解析工作，即可得到最终结果，显著降低了高光谱成像技术走向市场应用的研发成本和应用门槛。SpecimONE分选系统包括：工业级推扫式FX系列高光谱相机SpecimINSIGHT分类模型软件SpecimCUBE数据处理单元（一）FX系列高光谱相机Specim FX系列是专为工业领域应用而设计的高光谱成像相机，其高频率特点完美满足了工业领域对扫描速度的要求，坚固的结构和紧凑的机身也使其安装场景更加灵活。多波段选择：400-1000nm、900-1700nm、2.7-5.3 μm高帧频、高信噪比及高灵敏度快速的光学设计 适用多场景（二）SPECIM INSIGHT分类模型软件SpecimINSIGHT是高光谱图像数据的离线处理软件，用户可在其中实现浏览查看样本数据、训练分类模型、验证分类效果等操作，以建立应用程序供实时检测使用。软件支持查看光谱曲线和散点图及时空序列信息，还包含有偏最小二乘法判别分析（PLS-DA），主成分分析（PCA）和光谱角制图（SAM）多种算法，便于用户快速得到准确的运算结果。 （三）SPECIM CUBE数据处理单元SpecimCUBE是根据分类模型进行在线运算的高性能硬件平台，包含Nvidia开发的芯片系统Xavier及配套优化软件，可对工业流水线级的高通量数据进行快速处理。支持相机FX10/FX17/FX50操作系统Specim CameraOS用户界面CameraOS webUI系统级芯片NVIDIA Jetson Xavier AGX相机接口CameraLink SDR输入电压9-36v数据格式Envi兼容的Specim数据集存储256GB尺寸190×300×90mm重量4.6kg产品认证CE, FCC, RoHS3运行温度-10°C… +60°C运行湿度95%（40°C，非冷凝）接口GigE, USB3.0, RS-232/485, CANGigE Vision兼容，支持RGB8，Mono12或Mono12packed 应用领域：工业流水线在线分拣废弃物回收利用生产线质量控制机器视觉应用其他高通量应用领域

SWIR成像仪是Specim推出了一款全新的、经过重新设计和加工的具有突破性特点的短波红外高光谱成像系统。该系统在SWIR范围内(1000 - 2500 nm)不但具有高速数据采集功能，还拥有更多的空间像素(384)，使用CameraLink连接，可实现高达450fps的图像采集速率。为了保证室内外不同条件下的使用，它具有坚固的防风雨的IP54外壳和温度稳定的光学系统，而且具有更低的功耗，标称功率仅为50W。 凭借其温度稳定的光学系统，SWIR提供了当今最具挑战性的近红外化学成像应用领域所需的稳定性和灵敏度，并满足实验室、野外、和工业应用的最高要求，使其成为药物质量保证、食品安全和农业分析等应用领域的得力助手。主要特点l 覆盖1000- 2500nm短波红外波段l CameraLink接口，USB/RS232控制l 帧频高达450帧/秒(全画幅) l 探测器: 低温冷却MCT检测器l 超高的信噪比，大多数应用领域推荐使用l 可提供SDK，用于快速高效的应用程序开发 相机规格光学特性光谱范围1000-2500nm光谱分辨率FWHM12nm（30μm狭缝）光谱采样5.6nm空间分辨率RMS光斑大小＜15μmF值F/2.0狭缝宽度30μm（50或80μm可选）有效狭缝长度9.2mm电气特性探测器低温冷却MCT检测器空间像素384光谱波段数288像素大小24×24μm探测器冷却模式Stirling, 25000h MTTF光温稳定功能支持相机输出16bit CL信噪比1050:1（最大电平信号）数据线缆长度5米抓帧器NI 1427相机控制USB / RS232帧频450fps（最大全画幅）曝光时间范围0.1-20ms功耗正常情况＜50W输入电压宽电压24V机械特性大小（长×宽×高）传感器电源&控制单元470×176×178mm300×190×130mm重量14kg约5kg机身带安装螺孔的阳极氧化铝材质镜头支座标准C-mount用户调节不支持快门用于暗参考图像采集的电机械快门环境特性存储温度-20…﹢50℃操作温度﹢5…﹢40℃，无凝水光谱DAQ支持支持SDK支持支持安装方式标准安装参见插图，其他安装选项请参阅说明书附件镜头，辐射校准，校准白板，扫描平台附件配置：SWIR系统提供多种附件供用户扩大应用领域l 前置物镜：优化900-2500nm光谱范围的图像和光谱数据质量。l 采集光纤：带有采集镜头或SMA连接器的光纤: 不需要移动多路复用器，即可在一个分光计中包含4-110个输入通道。l 镜像扫描器或旋转平台：用于扫描静态目标和户外场景，或结合X-stage sample mover用于桌面和显微镜应用。l LUMO软件：支持，用于控制扫描平台、采集数据、设置参数、影像实时可视化。l 数据存储为ENVI、Matlab和R兼容格式数据立方，支持多款通用软件进一步处理分析。还可以提供SDK，用于快速高效的应用程序开发。应用领域l 化学及材料分拣l 医药制造l 资源回收l 矿物识别l 粮食和农业l 水分含量分布l 艺术研究与归档 检测牛油果皮下斑点应用案例（1）血液作为一种优秀的信息载体，是诊断、毒理学和法医学中最常用的生物材料。通常，分析的材料直接从静脉以液体的形式 然而，在某些情况下，分析在表面产生的血迹会更方便。高光谱成像在血渍分析中的一个重要应用是估算时间，从而帮助犯罪现场调查人员确定案发时间。本实验采用主成分分析（PCA）和最小噪声分数（MNF）方法。如下图：DBS卡上血斑:a为 1-19样本，b为 20-28样本（左图），经过最小噪声分数算法血液斑点样本a（基于PC2-PC3-PC4），b:（基于PC2-PC3-PC5）（右图）。 所选血斑的光谱特征(S1，S6、S14、S16、S22、S26、S27)在SWIR范围内如右图所示，分析显示，最大的变化发生在样本血液表面涂敷后的第一个小时。进一步研究20-27个样本发生的变化。对样本进行散点图分组，观察散点形状与血迹点空间分布的相关性（如下图）。观察到的变化是由于血斑逐渐干燥和血红蛋白衍生物(主要是氧血红蛋白和金属血红蛋白)含量的差异造成。 本研究采用的方法是无损的、有效的、快速的。通过高光谱成像、结合PCA和MNF算法最终成功区别出在0 ~29天的血斑，准确提供了在血斑干燥过程中发生的动态过程信息。（2）高光谱成像在中药质量控制中的应用——以神经毒性日本八角茴香为例高光谱成像将传统的光谱和成像技术结合起来，从样本中获取光谱和空间信息。在食品饮料、农业和制药等行业，它被成功地用作评估原材料和产品质量的分析工具。与液相色谱等传统分析方法相比，SWIR高光谱成像可以在更短的时间内进行无损分析。八角茴香（Illicium verum）是治疗小儿绞痛的常用药物。然而，有记录显示在使用后出现了一些危及生命的不良事件，在一些情况下是由于与有毒的八角茴香(Illicium anisatum，日本八角茴香)的掺杂或替代所致。显然，迅速有效的质量控制方法对于防止这种可怕后果的再次发生至关重要。左图上为日本毒八角茴香，下为中国八角茴香，右图为日本毒八角茴香(绿色)和中国八角茴香(蓝色)样品的平均吸收光谱曲线通过肉眼很难判断真假，而采用光谱范围为920-2514 nm的SWIR高光谱推扫成像系统获取图像。采用主成分分析法(PCA)对图像进行分析，降低数据的高维性，去除不需要的背景，实现数据的可视化。利用偏最小二乘判别法(PLS-DA)建立了4个主成分、R2X_cum为0.84、R2Y_cum为0.81的2个物种分类模型。随后使用该模型作为外部数据集，准确预测了引入模型的日本毒八角茴香(98.42%)和I. 中国八角茴香(97.85%)的身份。结果表明，SWIR高光谱成像技术是一种客观、无损的质量控制方法，可成功地对日本毒八角茴香和中国八角茴香进行精确鉴别。此外，该方法还可以升级到传送带系统从而检测大批量中国八角茴香中掺杂的日本毒八角茴香。

易科泰生态技术公司长期致力于农业-生态-健康领域先进仪器技术引进推广、研发集成及应用创新技术方案，推出PhenoTron -HSI高光谱成像分析系统，专用于植物/藻类表型、种质资源、果蔬及食品品质、中药材、土壤/矿物、固废检测等实验室光谱成像分析。应用领域：1.植物表型成像分析研究，特别适合叶片、种苗、根系等表型成像分析2.种质资源研究检测，包括活力检测、杂质监测、成分检测、种质资源数字化等3.遗传育种、胁迫与抗性筛选4.中药材品质及有效成分检测鉴定，珍贵中药材光谱指纹等5.果蔬及食品品质检测6.环境科学研究，包括固废检测等7.藻类高光谱成像分析研究8.土壤/矿物成分检测等领域提供快速、无损检测研究产品特点：1.PTS技术，集样品自动传送、无线光源控制、同步扫描成像分析、环境光屏蔽等功能于一体2.模块式结构+星型组网物联网技术，具备强大的扩展功能，兼容5G技术，可实现远程控制3.双重控制：嵌入式操作系统+PC端GUI软件，无线控制，空旷环境下可达5km4.组合命令：支持自定义Protocols，可设置10条以上命令，实现系统自动运行5.内置温湿度、光照度传感器、时钟，实时反馈环境参数，可一键同步电脑时间6.可扩展定制叶绿素荧光光谱成像分析技术指标：1.平台高度规格：标配400mm，可定制2.有效扫描尺寸：≥300×300mm，可定制3.移动速度：2-40mm/s，可调，精度：1mm4.主机箱：内置10寸触控屏，嵌入式操作系统，全波段对称光源，角度、高度可调，集开关控制、平台控制、杂散光隔离于一体，确保光场均一、稳定的最佳测量环境5.标配400-1000nm（VNIR）、900-1700nm（NIR）波段高光谱成像6.光谱分辨率FWHM：5.5nm（VNIR）、8nm（NIR）7.光谱通道：224，MROI光谱通道自由选择8.空间像素：1024px（VNIR）、640px（NIR）9.F值：F/1.710.SpectrAPP高光谱成像分析软件：具备伪彩色/灰度显示、波段融合、ROI选区、光谱指数分析、光谱曲线绘制、光谱特征统计、直方图统计、结果图/表导出等功能，可在线分析NDVI、PRI、DCNI、CRI、ARI、PSRI、NPQI、EVI、HI、WBI等数十种参数，研究植物表型及结构信息、生物及非生物胁迫、色素含量、理化性状、种质、中药材及果实品种品质、土壤/矿物成分等指标；支持PhenoTron、PhenoPlot等全系列地面高光谱成像以及Ecodrone无人机高光谱成像分析产地：中国 应用案例：1、绿豆种子豆象侵染检测2、种苗早期生长阶段表型分析3、不同产地苹果糖度检测4、中药材有效成分研究

01RAP-HHIS-Q高光谱品质分析系统高光谱品质分析系统是一款桌面式的品质分析检测仪器，可同时搭载双相机模式，配备有高品质高亮度的全波段卤素灯珠，具 有成像快、操作便捷、性能优越的特点；高光谱品质分析系统可搭载不同波段下的高光谱相机（400-1000nm/900-1700nm/380-2500nm），采用线扫描的成像技术，提供了一种高速、低负荷并且适用于各种尺寸大小样品的检测方式。02功能特性可配置多种规格的高光谱相机(400-1000nm/900-1700nm/380-2500nm)；可同时搭载多种规格的成像光谱仪；提供海量的光谱信息，用于样品的成分、物质元素含量分布等的研究；可搭载的最大样本尺寸为200mm 300mm；全自动一键启动；可应用于多种领域，农作物品质分析、农作物筛选、生命科学研究、药物分析、包装检测、矿物识别、食品分析；03高光谱品质分析系统主要技术参数04高光谱成像原理示意图

SpectraScan高光谱成像分析系统基于Specim推扫式高光谱成像分析技术，由高光谱成像仪、自动扫描台架和数据采集处理软件组成，用于植物表型分析、植物生理生态学研究、遗传育种、种子质量检测、中草药鉴定、食品检测、动物表型分析等领域。 常用高光谱成像仪选型：IQFX10PFD4ksCMOSFX17(nm)SWIR(nm)波段范围400-1000nm950-17001000-2500光谱分辨率(FWHM)7nm5.5nm3.0nm2.9nm8nm12nm波段204224768946224288空间分辨率（像素）512102417752184640384光圈F/1.7F/1.7F/2.4F/2.4F/1.7F/2.0信噪比400:1600:11000:11050:1帧频(fps)330100100670450重量1.3kg1.26kg2.7kg2.0kg1.56kg14kg可根据需要选配其它技术指标高光谱如MWIR和LWIR等可选配红外热成像可选配太阳辐射诱导高光谱叶绿素荧光成像

MacroPhorTM Array是专为大样本测量和大数据输出而设计的一款高性能的阵列式高光谱成像系统。该系统针对宏观成像进行了优化，具备整合多种成像模式（相机）和自动一次进行21个样本拍摄的能力。直观的软件界面提供3单位×7单位的样本阵列（整个托盘大小为29.85cm×69.22cm）。用户可以选择不同采样位置的组合，以获得需要的数据。此外，用户还可以通过软件选择一个或两个相机用于图像的获取。获取带有多种高光谱成像模式的数据的能力可以提供样品的互补性和独立性信息。例如，在植物科学领域，光合色素的信息可以通过荧光成像来获取，植物体内水分分布可以通过近红外成像来获得。这种互补性信息对于植物表型研究是重要的。主要特点l 高光谱成像的强大功能单点光谱测量设备可以提供高质量的光谱，这些光谱信息对于理解或者解决实验室中的问题是十分关键的。当观测一个样品或产品的整个区域时，这些技术难以使用并且对于非匀质性的对象，则无法提供有用信息。用户通过高光谱成像仪可以获得并快速查看整个样品区域的图像，以了解整个区域的数据。高光谱图像包含图像中每个像素的全光谱信息。这对于识别纯组分，监测整个样品的均匀性，寻找污染物，或对样品组分进行定量测定是十分有用的。l 大数据输出与功能强大的软件MacroPhorTM Array具有一个大样本平台，可以容纳各种样品，如植物和植物材料，酵母菌群，钻芯，矿物和其他有机成分衍生的产品。该系统的大型样品托盘可以容纳21个样品（例如培养皿，孔板，定制托盘等），这些样品可连续扫描。MacroPhorTM Array产生的大数据集对普通用户而言较难处理，但是我们已经开发了图像分析软件包KemoQuant™ ，它可以将数据集缩减为定量的和有意义的结果。KemoQuant™ 使用多元光谱分析技术来发现/识别高光谱图像中存在的独立变化的光谱成分，并对每个像素中存在的这些光谱成分进行量化。用户还可以通过软件获得预定义网格（例如24孔板）下21个样品的统计输出，以及每个样品的的统计输出。KemoQuant™ 全光谱分析技术具备解决难题所必需的测量灵敏度和特异度。主要参数MacroPhorTM Array最多可以配置两个高光谱相机，该系统可配置宽波段成像或高光谱荧光成像。组合如下：相机1相机2可见光近红外-近红外VNIR-NIR可见光近红外：400-1000nm近红外：900-1700nm荧光-近红外Fluorescence-NIR荧光：400-800nm激光波长可选：405nm， 488nm，532nm，640nm近红外：900-1700nm双荧光Dual Fluorescence荧光：400-800nm激光波长可选：405nm， 488nm，532nm， 640nm荧光：400-800nm激光波长可选：405nm，488nm，532nm，640nm荧光-可见红蓝绿光Fluorescence – RGB荧光：400-800nm激光波长可选：405nm，488nm，532nm， 640nm高分辨率RGB（24 MPixels）产地与厂家：美国 MSV

奥谱天成ATH5011显微高光谱成像仪分析系统奥谱天成ATH5011显微高光谱成像仪分析系统 特征：波段范围：400-1000nm高光谱分辨率：＜2.6 nm 或 4nm（ATP9020）应用领域：医疗机构：癌组织筛查、血细胞分类；科研机构、大专院校制药企业：中药材的防伪食品安全：肉源鉴定； 微塑料的鉴别矿物质的筛查司法鉴定：文检鉴定生物学：细菌、细胞分析材料学：材料微观检测总体描述 ATH5011是奥谱天成推出的一款体积小、高清、高质量的显微高光谱成像仪，由高倍数显微镜、高光谱成像仪、数据处理工作站等组成。ATH5011采用1920X1080像素的高性能CCD成像器件，成像清晰、噪点少；内部集成了独创的高压缩比图像压缩算法，使得存储续航时间得到极大地提升，可以达到3小时以上，完全满足无人机的需要；ATH5011成像光谱技术对样本进行光谱成像，具有快速、准确、光谱分辨率高、空间分辨率高及通用性强等特点，可进行医学、病理学、制药以及生命科学等方面的研究，可作为医疗机构、科研机构、医学院校、制药企业的实验研究设备。 波长范围400-1000nm光谱分辨率优于3nm

种子及种苗形态结构、活力、适合度、抗逆性、胁迫敏感性、生理生化指标等是作物种质资源品质监测评估的重要指标体系，其中种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和（发芽和出苗期间的活性水平与行为），是种子品质的重要指标，具体包括吸涨后旺盛的代谢强度、出苗能力、抗逆性、发芽速度及同步性、幼苗发育与产量潜力。种子活力是植物的重要表型特征，传统检测方法包括低温测试（cold test）、高温加速衰老测试（accelerated aging test）、幼苗生长测定等。PhenoTron-HSI多功能高光谱成像分析系统，是易科泰公司推出的可用于种质资源检测鉴定、种子活力检测、种质资源表型性状监测评估的高光谱成像分析系统，具备快速、非损伤、高通量特点。可应用于种子、幼苗及根系等种质资源表型性状成像分析、叶绿素荧光成像检测、次级代谢产物荧光成像分析、种子活力检测、成分含量分析、种质资源性状监测评估等，还可应用于杂质检测、病原体检测、成分检测、种质资源数字化、种苗（包括根系）成像分析、遗传育种性状检测与抗性筛选等。 产品特点：1.PTS技术，集样品自动传送、无线控制、同步扫描成像分析、环境光屏蔽等功能于一体2.双重控制：嵌入式操作系统+PC端GUI软件，无线控制平台运行3.组合命令：支持自定义Protocols，可设置10条以上命令，实现系统自动运行4.内置温湿度、光照度传感器、时钟，实时反馈环境参数，可一键同步电脑时间5.集高光谱成像分析技术、高光谱荧光成像分析技术于一体，全面分析种质资源光谱指纹、生理生化组成（蛋白质、脂肪含量等）、种子活力等6.可选配Thermo-RGB红外热成像分析，用于种质资源综合检测、种子萌发散热测量（反应种子代谢强度等）及种苗气孔动态分析等7.可选配紫外光激发生物荧光成像模块，进行紫外光激发叶绿素荧光成像和BGF（蓝绿荧光）成像分析，高通量、高灵敏度检测种苗活力、光合效率及抗逆性，种质资源生理功能数字化数据库建设等 技术指标：1.平台高度规格：标配400mm，可定制2.有效扫描尺寸：≥300×300mm，可定制3.移动速度：2-40mm/s，可调，精度：1mm4.主机箱：内置10寸触控屏，嵌入式操作系统，全波段对称光源，角度、高度可调，集开关控制、平台控制、杂散光隔离于一体，确保光场均一、稳定的最佳测量环境5.成像传感器选配：6.SpectrAPP高光谱成像分析软件：(1)可进行伪彩色/灰度显示、波段融合、ROI选区、光谱指数分析、光谱曲线绘制、光谱特征统计、直方图统计、结果图/表导出等；(2)可分析NDVI、PRI、DCNI、CRI、ARI、PSRI、NPQI、EVI、HI、WBI等数十种VIs参数，研究植物表型及结构信息、生物及非生物胁迫、色素含量、理化性状、种质、中药材及果实品种品质等指标；7.FluorVision© 高光谱荧光成像分析软件：(1)基本分析：具备伪彩色/灰度显示、旋转显示、阈值掩膜、波段融合、手动/自动ROI分析、光谱曲线绘制、光谱平滑、光谱特征统计、路径分析、图/表导出等功能；(2)荧光参数分析：可分析F440、F520、F690、F740、F690/F740、F520/F690、F735/F700、F440/F520、F440/F690、F440/F740等多种荧光参数，支持扩展；(3)形态参数分析：可分析色素或校准面积、圆滑度（Circularity）、长宽比（Aspect ratio）、紧实度（Solidity）、圆度（Roundness）等； 应用案例：（1）绿豆种子豆象侵染检测 （2）种苗早期生长阶段表型分析 （3）玉米种子活力检测

无人机载高光谱成像分析系统总体描述：HLC9010、HLC9011、HLC9012是一系列体积小、重量轻的无人机载微型高光谱成像仪，由六旋翼高稳定性无人机、高稳定性云台、高光谱成像仪、大容量存储系统、无线图像系统、GPS导航系统、地面接收工作站、地面控制系统等组成。 HLC 9010、HLC 9011、HLC9012采用1920X1080像素的高性能CCD成像器件，成像清晰、噪点少；内部集成了独创的高压缩比图像压缩算法，使得存储续航时间得到极大地提升，可以达到3小时以上，完全满足无人机的需要； HLC 9010、HLC 9011、HLC 9012可用于实时测量植物、水体、土壤等地物的光谱信息，并获得光谱图像，通过分析光谱图像，可与植物等的理化性质建立关系，用于植物分类，植物生长状况等研究。整个系统设计紧凑，成像光谱仪主机光谱分辨率高，同时采用外置推扫成像方式，可与野外旋转平台及室内线性扫描平台分别组成独立的测量系统，也可挂载无人机，进行航空遥感作业。特征：l 波段范围：400-1000nml 高光谱分辨率：＜2.6 nml 宽视场：23.5°@f=35mm（与镜头相关）l 瞬时视场：0.9 mrad@f=35mm（与镜头相关）l 飞行高度：50-1000米；l 强大数据存储系统，可存储8小时成像数据应用领域：l 地质与矿产资源勘察；l 精准农业、农作物长势与产量评估；l 森林病虫害监测与防火监测；l 海岸线与海洋环境监测；l 草场生产力及草场监测；l 湖泊与流域环境监测；l 遥感教学与科研；l 气象研究；l 生态环境保护及矿山环境监控；l 水质检测，土壤监测；l 农畜产品品质检测l 军事、国防和国土安全；l 灾害防治；技术参数：HLC 9010HLC 9011HLC 9012飞行系统飞行平台大疆M600大疆M600大疆M600云台双轴单电机高稳定云台双轴双电机高稳定云台双轴双电机高稳定云台GPS定位精度1.5 m0.5 m0.3m，RTK无线图传否是是远程修改成像参数否是是实时三维建模否是是续航飞行时间30分钟30分钟30分钟地面站工作距离5 Km10 Km10 Km高光谱成像仪数据接口GigE或USB3.0GigE或USB3.0GigE或USB3.0成像方式推扫成像成像方式成像方式分辨率（Binning前）1600（空间维） X 1120（光谱维）1392（空间维）X 1040（光谱维）1920 （空间维）X 1080（光谱维）分辨率（Binning后）400（空间维）*280（光谱维）348（空间维）*260（光谱维）480（空间维）*270（光谱维）最高帧频50 Hz60 Hz80 Hz板载存储空间500 GB，SD卡500 GB，SD卡500 GB，SD卡图像分辨率1600 X 1120像素1392 X 1040像素1920 X 1080像素供电电源12V , 3W12V , 5W12V , 5W电池续航时间4小时4小时4小时体积270mm x 50mm x50mm300mm x 60mm x60mm300mm x 60mm x60mm重量400 g520 g800 g可靠性工作温度范围-0 ~ 40℃-0 ~ 40℃-0 ~ 40℃存储温度范围-20 ~ 65℃-20 ~ 65℃-20 ~ 65℃工作湿度范围≤85% RH≤85% RH≤85% RH光学参数（可定制）频谱范围400-1000 nm (其他谱段可定制)400-1000 nm (其他谱段可定制)400-1000 nm (其他谱段可定制)频谱分辨率＜2.6 nm＜2.4 nm＜2.2 nm频谱通道数112010401080空间通道数1600 1392 1920谱线弯曲1/3 pixel1/3 pixel1/3 pixel频谱失真度1/3 pixel1/3 pixel1/3 pixel镜头焦距35mm35mm35mm视场范围15.2°14.6°21.6°狭缝宽度30μm30μm30μm系统数值孔径0.19(F/2.6)0.2(F/2.4)0.2(F/2.4)光路设计全透射镜片、科学明暗调焦全透射镜片、科学明暗调焦全透射镜片、科学明暗调焦传感器传感器类型CMOSCCDCCD可探测范围350-1100 nm350-1100 nm350-1100 nm有效像素1600 X 1120像素1392 X 1040像素1920 X 1080像素动态范围60 dB66 dB72 dB数据位深12 bit12bit12bit采集方式软件Binning或硬件Binning（软件可选定）软件Binning或硬件Binning（软件可选定）软件Binning或硬件Binning（软件可选定）机载数据采集系统I3处理器，8G内存，120G固态硬盘I5处理器，16G内存，240G固态硬盘I7处理器，16G内存，480G固态硬盘软件基本功能可灵活设置曝光、增益、速度，动态显示实时高光谱图像和高光谱曲线；可灵活设置曝光、增益、速度，动态显示实时高光谱图像和高光谱曲线；可灵活设置曝光、增益、速度，动态显示实时高光谱图像和高光谱曲线；调焦动态实时显示高光谱图像，进行科学明暗调焦，避免人为可视化调焦误差动态实时显示高光谱图像，进行科学明暗调焦，避免人为可视化调焦误差动态实时显示高光谱图像，进行科学明暗调焦，避免人为可视化调焦误差软件系统数据采集软件，能实时动态显示高光谱图像和高光谱曲线；能提供透射、反射等测量模式，可灵活设置曝光时间、速度等参数，自带谱图库及用户自录库，可实现图像裁剪、谱图识别等功能数据采集软件，能实时动态显示高光谱图像和高光谱曲线；能提供透射、反射等测量模式，可灵活设置曝光时间、速度等参数，自带谱图库及用户自录库，可实现图像裁剪、谱图识别等功能数据采集软件，能实时动态显示高光谱图像和高光谱曲线；能提供透射、反射等测量模式，可灵活设置曝光时间、速度等参数，自带谱图库及用户自录库，可实现图像裁剪、谱图识别等功能配件清单：序号物品数量选配1高光谱成像仪（400-1000nm）主机1台标配26旋翼无人机1台标配3高可靠性无人机云台及起落架1个标配4机载数据采集与大容量数据存储系统1台标配5电池组6块标配6物镜及辐射度标定1套标配7高光谱成像系统工作站（包含操作控制器及控制软件）1套标配850cm直径的95%野外校准白板1个标配9高精度室内扫描云台1 套选配10高蓝稳流卤素灯4 个选配11标准校准板1 块选配12原厂进口野外专用校准布（1.2m×1.2m）1 个选配13360 度野外旋转平台1个选配14三脚架 1个选配15野外专用大容量锂电池2块选配16测量暗室 1 个选配17野外便携式运输箱1 个选配18推扫装置1台选配飞行数据样例：

产品信息高光谱成像光谱仪所属类别： » 光谱仪及成像光谱仪 » 成像光谱仪所属品牌：加拿大Photon etc公司 产品简介世界最先进的宽带，高速，高光谱分辨率凝视型高光谱成像光谱仪！新一代高光谱成像仪领导者！产品关键词：高光谱 成像光谱仪 光谱成像仪 成像分析仪，高光谱成像仪，高光谱成像系统产品特点与传统的光栅推扫型高光谱成像光谱仪相比，可调谐滤波器型高光谱成像光谱仪具有易于安装和携带，扫描速度快，波长可自由选取等特点，但是普遍存在光透过率低，光谱响应范围较窄的缺点，本公司代理的加拿大Photon etc公司的HI系列高光谱成像分析系统采用专利的体布拉格可调谐滤波器分光技术，使其同时具备了以上两类高光谱成像分析仪的优点，具体表现为u 超高的非偏振透过率：高达60%u 高分辨率：0.3~3nmu 独特的非色散性，性能与不随波长变化u 光谱响应范围宽，并且光谱连续可调400-1000nm，1000-2300nmu 可拍摄选定波段，随意调整所需波长，节省时间u 静态成像，无需任何机械运动部件，样品无需移动u 优秀的图像质量 u 可根据客户需求灵活定制 应用领域u 刑事侦查：可疑文件鉴定、痕迹探测、可燃液体残留分析、犯罪现场勘查等；u 天文地理：地质遥感、矿石检验、天文观测等；u 材料分析：复合纤维成分检验、半导体晶片质量检验等；u 农业生产：农作物生长情况及病虫害监测、农作物选种、农产品等级分类等；u 食品安全：瓜果蔬菜农药残留检测、肉类产品食用品质及表面污染物检测等；u 药品检测：药片中的有效成分含量及其分布检测等；u 环境监测：水体水质污染监测、土壤污染检测、大气污染物监测等；u 文物保护：艺术品鉴别、文物古迹修复等；u 颜色技术：彩色平面显示器色度及光通量测量、纺织品染色控制等；u 军事应用：伪装识别、打击效果评估、精细战场地物分类等。 V-EOSS-EOS技术参数光谱响应范围400-1000nm1000-2300nm光谱分辨率2nm4nm光谱通道连续可调连续可调光谱取样宽度&ge 0.1 nm&ge 0.2 nm狭缝无需任何狭缝无需任何狭缝像素尺寸6.45 &mu m x 6.45 &mu m30um动态范围14bits14bits图像传感器帧速13.5 fps高达346 fps探测器类型CCDMCT软件与数据操作系统Windows XP SP2,Vista 71000-2300nm软件PHySpec&trade 软件控制PHySpec&trade 软件控制高光谱数据立方格式FITSFITS图像数据格式FITS, PNG, TIFF, JPGFITS, PNG, TIFF, JPG光谱数据格式JPG, PNG, TIFF, CSV, PDF, SGVJPG, PNG, TIFF, CSV, PDF, SGV可选C++ SDK 软件开发包C++ SDK 软件开发包马达控制控制嵌入式步进电机嵌入式步进电机电源24V24V尺寸/重量/功耗尺寸305 mm x 610 mm x 270 mm305 mm x 610 mm x 270 mm重量20kg20kg功耗&le 20W (包括CCD)&le 25W (包括探测器)电源24V24V温度工作温度10&mdash 40℃10&mdash 40℃存储温度0&mdash 50℃0&mdash 50℃ 相关产品高光谱成像光谱仪高速、超高分辨率光纤光谱仪（0.005nm）VBG低波数陷波滤波片400~2300nm光学可调谐滤波器声光可调谐滤波器 （AOTF）

iSpecHyper-VM 系列多旋翼无人机高光谱成像系统是莱森光学（LiSen Optics）一款基于小型多旋翼无人机机载高光谱成像系统，该系 统由高光谱成像相机、稳定云台、机载控制与数据采集模块、机载供电模块等部分组成 。 iSpecHyper-VM系列机载无人机高光谱成像系统采用了独有内置或外置扫描系统和增稳系统，成功克服了小型无人机系统搭载推扫式高光谱相机时，由于无人机系统的震动造成的成像质量差的问题，同时具有高光谱分辨率和优异的成像性能。 iSpecHyper-VM 系列机载无人机高光谱成像系统配合定制开发的高性能稳定云台，能够有效降低飞行过程中无人机抖动引起的图像扭曲与模糊。该系统与大疆 M600 pro 无人机完/美适配，同时支持同类 型的多种无人机，iSpecHyper 机载无人机高光谱成像系统广泛应用于农业、林业、水环境等行业领域，系 统支持配件升级及定制化开发，为教育科研、智慧农业、目标识别、军事反伪装等行业高端应用领域提供了 高性价比解决方案。典型应用1. 植被研究、农作物健康、森林树冠研究2.林业科学、环境调查、农业调查 3.水体研究、气候研究、生态研究 4.氮含量测量、叶片叶绿素含量测量 5.土壤分析、生物质研究、海洋监测技术优势特点1.光谱范围 400-1000nm，分辨率优于 3nm2.高性能分光系统、大靶面 CCD 图像传感器，高灵敏度、高像质3.全靶面高成像质量光学设计，点列斑直径小于0.5像元 4.高光谱分辨率，大视场，数据采集效率高目标光谱实时匹配搜索功能 5.悬停拍摄与无人机推扫两种工作模式，无需高精度惯导系统，图像实时自动拼接操作方便6.监控拍摄效果辅助取景摄像头实时可见，无需专业无人机操控手，可实现单人操作图像实时回传7.通过地面站实时观测飞机采样地点并可利用地面站设置逐点采集的航线数据预览及矫正功能 8.辐射度校正、反射率校正、区域校正支持批处理 9.实时常用植被指数计算功能：归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RV）、增强植被指数（E/I）、 大气阻抗植被指数（ARVI）、改进红边比值植被指数（mSR705）、Vogelmann红边指数（VOG）、 光化学植被指数（PR）、结构不敏感色素指数（SIP）、归一化氮指数（NDNI）、类胡萝卜素反射指数 1（CR11）、类胡萝卜素反射指数2（CRI2）、花青素反射指数1（AR11）、花青素反射指数2（ARI2）、水波段指数（WB1）、归一化水指数（NDW）、水分胁迫指数（MS）、归一化红外指数（ND）、归 一化木质素指数（NDL）、纤维素吸收指数（CAl）、植被衰减指数（PSRI）、调整土壤亮度的10.支持自定义实时分析模型输入功能11.数据格式完美兼容 Evince、Envi、SpecSight 等数据分析软件 数据采集分析软件软件功能1.数据导入：原始数据、光谱定标文件、相对定标文件2.数据分块：轨迹裁切、数据裁切、数据预览、光谱显示、轨迹显示 3.数据纠正：非均匀校正、靶标提取、反射率计算、几何纠正、影像显示 4.航带拼接：自动拼接、拼接线编辑 5. 数据导出：分幅导出、整幅导出 5.采集功能：光谱相机控制，数据采集，自动曝光，自动扫描速度匹配，辅助摄像头功能，支持远程遥控， 支持巡航+惯导采集模式，数据支持 ENVI 等第三方分析软件6.数据预处理功能：反射率校正、区域校正、辐射度校正、光谱及图像数据预览功能等（一年内免费更新）无人机高光谱水体多参数解析流程无人机高光谱水环境检测技术路线图基于高光谱技术的天空地一体化水质监测解决方案，包括无人机载、地面定点和水面水下等多款产品， 并通过定量反演实时监测河道水体的总氮、总磷、叶绿素、氨氮、浊度和高锰酸盐指数（COD）等多个参数。无人机高光谱数据预处理 水质反演快视功能包含解析软件，可实现影像查看、水体提取以及水质参数反演、结果统计及水质参数 制图等功能。影像查看功能可将处理好的高光谱反射率数据导入并查看，点选。水质提取功能首先计算水体 指数，之后进行水体边界提取。水质参数反演可实现叶绿素 a、悬浮物、总氮、总磷、氨氮、化学需氧量等 的水体参数反演。结果统计及水质参数制图功能可对反演参数进行数据输出，并用不同色块显示不同浓度 等级，对大部分指标精度达到 80%以上。 应用案例主要技术指标典型应用领域农林领域应用1.农林灾害监测运用高光谱图像监测农作物遭受病虫害的程度和作物的长势，根据图像的颜色判断病害程度。如下图：利用森林植被覆盖度和土壤的相关指数监测森林火灾的发生和燃烧严重程度，对大面积的森林火灾评 估有重要的经济作用。2.精细农林业数据监测高光谱遥感在农业应用中监测作物的养分供应状况，对于及时了解作物的长势，采取有效的增产措施均 具有积极的意义，主要针对作物养分失调的形态诊断和化学分析适用于有限面积的作物及土壤的诊断和分 析。另外，当作物不止一种时，快速分类识别就非常重要，因为不同作物，肥料种类和用量都不一样，如果 只根据长势图施肥可能导致一些作物施肥过量而另一些施肥不足。无人机高光谱系统相比多光谱系统有更 多谱段和更高光谱分辨率，因而可以在不同波长段获取不同作物的不同响应，进而达到快速有效识别。其识 别率可高达95%。3.植被/农林生态调查植被中的非光合作用组分用传统宽带光谱无法测量，而用高光谱对植被组分中的非光合作用组分进行 测量和分离则较易实现。因此，可以通过高光谱遥感定量分析植冠的化学成分，监测由于大气和环境变化引 起的植物功能的变化。4.植被群落、植被种类的分类与识别；5.冠层结构、状态或活力的评价、冠层水文状态与冠层生物化学性质的估计；6.叶片的基本生物物理化学成分的研究 水质、地质及环境监测领域应用1.水质监测高光谱遥感数据的精细光谱分辨率可用于识别和估算水体中叶绿素、单宁酸和沉淀物的含量。进而监测 藻类生长和推断水产研究中浮游生物的分布和鱼群的位置。2.估算和分析水域中 d 的吸收和散射成分，如叶绿素、浮游生物、不可溶解的有机质、悬浮沉淀物、半淹 没水生植物；3.识别和估算水域中叶绿素、黄色物质及悬浮物的含量并用于水质监测；4.通过对叶绿素的估算，监视浮藻生长、浮游生物的分布位置和鱼群位置，估算浮游生物的生物量和第一 生产力。5.地质勘探/土壤监测 高光谱遥感技术通过对地表矿物质识别用于寻找矿产资源，尤其对热液蚀变矿床的勘探最为有效，并用 于地球化学填图和地质制图。高光谱遥感已经在地质领域扮演了重用角色，依据实测的岩石矿物波谱特征， 对不同岩石类型进行直接识别，达到直接提取岩性的目的。 地物中不同元素在光谱响应中均对应有不同的响应波段。不同矿物在中远红外波段区间的响应会存在不同的差异。因此可以根据不同矿物的化学组分提取矿物的详细信息。6.环境监测 红边位置是绿色植物的光谱曲线在 680nm-760nm 区间反射率增长最快的点，也就是曲线在此区间的 拐点，红边位置向左或者向右移动能够间接反应出植被的长势及健康状况，植被长势好将向右移动，长势差 将向左移动，俗称“蓝移”。7.大气环境评价 大气中的分子和粒子成分在太阳反射光谱中有强烈反应，常规宽波段遥感方法无法识别出由于大气成 分的变化而引起的光谱差异，高光谱由于波段很窄，能够识别出光谱曲线的细微差异。 根据目标光谱与伪装材料光谱特性的不同，利用高光谱技术可以从伪装的物体中自动发现目标，在调查 武器生产方面，超光谱成像光谱仪不但可探测目标的光谱特性、存在状况，甚至可分析其物质成分，根据工 厂产生烟雾的光谱特性，直接识别其物质成分，从而可以判定工厂生产武器的种类，特别是攻击性武器利用 短波红外高光谱成像识别战场环境中伪装网，上图为真彩色原始图像，下图为经过处理的伪装网识别图像。 通过机载高光谱对机场小飞机目标进行探测，在原始影像中提取飞机目标的均值光谱作为探测的目标 光谱，采用目标探测算法，提取机场中非可视的小目标。

SOC710-VP便携式高光谱成像光谱仪内置扫描及双CCD的独特设计，可以很容易地实现多种测量方式，灵活高效地获取多种测量尺度的高光谱图像数据，兼顾了野外支架—移动式测量—实验室—显微成像等多种使用需求，SOC710-VP便携式高光谱成像光谱仪的多功能支架可以测量棉花、玉米、果树等大型植物。由于其集成度高，操作便捷，快速获得观测目标在400-1000nm内的高光谱图像数据，可广泛用于环境遥感、精准农业、物种分类、农林遥感、植物科学、果实/种子品质、成分分析等研究。SOC710-VP光谱仪采用全息衍射技术，光通过率高、偏振效应小；内置式平移推扫设计，小巧便携，利于野外移动使用，也可以无人值守长期自动监测。 SOC710-VP便携式高光谱成像光谱仪双CCD可视化对焦，能够直接预览测量区域图像；采集软件具有光谱单波段灰度图像、彩色合成图像以及光谱曲线的实时显示功能；可显示任一单波长影像，并可用软件制作3D高光谱立体图像显示；可以视频模式存储并连续播放不同波长的影像。 仪器经过严格NIST可溯源校准，可进行优良辐射测量，数据准确可靠。可配备多种规格红外镜头。 产品优势扫描方式——内置平移扫描，图像无畸变 独特的内置扫描和双CCD设计，可直接预览待测区域图像，内置平移推扫设计成功地解决了外置扫描方式无法避免的图像畸变问题。真正的所见即所得！ 灵活性——可快速转换为显微测量 SOC710系列独特的内置扫描和双CCD设计，使它可直接与显微镜联接使用，观测微观样品的光谱图像，而不需另配扫描台或增设附件。 全自动测量—--高度智能化运行 自动暗电流，自动匹配扫描速度，预览图像自动提示曝光饱和，自动存储；可按预设的测量间隔长期无人值守全自动监测。 便携性——野外/室内多种模式，多种用途 SOC710-VP总重量仅2.95kg，可以直接安装在多种支架上进行测量。USB接口使用方便，可扩展多种接口，多种用途。 软件功能强大——具有多种分析功能 软件支持接口等参数的设置；可显示光谱曲线及光谱图像；硬盘记录数据，方便配合ENVI软件；黑白校正功能；机械平台控制功能；光谱图像计算；光谱反射率计算；光谱匹配角填图功能；单波长影像及3D立体图像显示；可输出至EXCEL报表便于数据处理。 多种测量模式、多种观测尺度、一机多用、应用领域广泛SOC710系列具有内置扫描及双CCD的独特设计，可以很容易地实现多种测量方式，灵活高效地获取多种测量尺度及多种测量角度的高光谱图像数据，兼顾了野外支架—移动式测量—实验室—显微成像等多种使用需求，多功能支架可测量棉花、玉米、果树等大型植物产品特点SOC公司拥有40余年光谱成像经验及多项高光谱成像技术砖利，与美国NASA及军方长期合作。 SOC710-VP便携式高光谱成像光谱仪内置扫描及双CCD的独特设计，可以很容易地实现多种测量方式，灵活高效地获取多种测量尺度的高光谱图像数据，兼顾了野外支架—移动式测量—实验室—显微成像等多种使用需求，多功能支架可以测量棉花、玉米、果树等大型植物。 SOC710系列产品测量与分析软件用来数据转换和数据分析。数据存储格式为BIL，可以用ENVI软件等第三方高光谱分析软件读取；可选取任意光谱图像区域输出NDVI、GRVI、SR、SAVI、EVI等十余种植被指数，可直接与SPOT、MODIS、AVHRR等多种卫星数据比对，进行地面遥感数据验证。 应用领域◎环境遥感 ◎水色水环境 遥感定标 水质光谱测量 地面验证 藻类叶绿素测量 分类制图 水色遥感 ◎农林植物 ◎生物医药/食品 准确农业 显微分析 物种鉴别/土地分类 生化分析 植物胁迫生理 ◎机械观察 作物健康（病虫害） 表面检查 果实品质检测 机器视觉 技术参数l 光谱范围 ：400～1000 nml 光谱分辨率 ：4.69nm 达1.3 nm（可设置）l 光谱通道数量：128个 波段数：512 / 256 / 128任选l 检测器：内置双CCD阵列探测器，自动切换l 工作方式：全自动 / 手动l 扫描方式：内置平移推扫，图像无畸变l A/D: 12 bit / 16 bitl 透光效率： 85% @ 400 ~ 1000 nml CCD像素：1392 * 1040（可自动Bin为696/行）l 速度：150 ~ 200 行/秒, 10 ~ 15 秒/cubel 测量模式：5种（三脚架、摇臂、通量塔、实验台、显微镜）l 自动统计：最大值、最小值、方差l C型镜头：多种焦距可选，含多组软件可调用辐射标定文件l 尺寸 ：9.5 x 16.8 x 22 cml 整机重量：2.95 kg（含双CCD及内置推扫结构） l 供电：DC12V/AC100~240V(50 ~ 60 Hz）

iSpecHyper-VS高光谱成像相机是莱森光学（LiSen Optics）专门用于公安刑侦、物证鉴定、农业、矿物地质勘探等领域的产品，主要优势具有体积小、帧率高、高光谱分辨率高、高像质等性价比特点。iSpecHyper-VS采用了透射光栅内推扫原理高光谱成像，系统集成高性能数据采集与分析处理系统，高速USB3.0接口传输，全靶面高成像质量光学设计 ，物镜接口为标准C-Mount，可根据用户需求更换物镜。iSpecHyper-VS高光谱成像相机广泛应用于公安刑侦、物证鉴定、农林、遥感遥测、 工业检测、 医学医疗、采矿勘探等各领域。 技术优势特点光谱范围400-1000nm或900-1700nm，高分辨率，分辨率优于3nm独有设计透射分光系统，体积小巧，支持二次开发高性能CMOS/CCD图像传感器高帧率，良好的稳定重复性，高信噪比全靶面高成像质量光学设计，点列斑直径小于0.5像元物镜接口为标准C-Mount，可根据用户需求更换物镜软件操作界面主要技术指标高光谱技术典型应用案例&bull 高光谱成像技术在水果分选的应用案例随着我国农产品加工业的发展和农业现代化进程的加快,使得农产品品质检测和分级技术显得更加重要，迫切性日益增加，水果的内部品质表示水果内部的生理、化学和物理性质，高光谱成像系统目前已经开始应用于水果分选，反映水果品质光谱信息主要集中在650-950nm之间，水果的糖分含量是决定光谱品质的重要因素，糖分光谱特征主要在700nm-820nm的吸收以及750nm附近800-900nm的峰值等。高光谱成像系统水果分选利用工业领域的传送带作为高光谱相机的推扫成像机构，高光谱相机利用龙门架结构架设在传送带上方，配合专用线型光源进行照明。系统主要包括高光谱相机及其支架、线型光源、控制模块、相关定位传感器、计算机（运行控制与数据采集软件）等组成。&bull 高光谱成像技术在血液氧含量检测的应用案例2015年发表的论文“Hyperspectral optical tomography of intrinsic signals in the rat cortex”一文中，研究人员研究了大鼠大脑皮层的高光谱成像，研究者发现有氧血红蛋白和脱氧血红蛋白分别在529nm和630nm处有敏感变化。鉴于高光谱技术数据算法的灵活多边性，作者开发了一种新的高光谱算法DOT，用于方便快捷的判断血液中结合氧含量。 高光谱成像技术在光合作用研究的应用案例2017年发表的“Kleptoplast photosynthesis is nutritionally relevant in the sea slug Elysia viridis”一文中，研究了海蛞蝓的“光合作用”，海蛞蝓以大型藻类为食，并将叶绿体渗入其肾小管细胞中，研究者利用高光谱成像对海蛞蝓体内的叶绿体的丰度、分布和光合作用机制进行了研究，发现黑暗饥饿24天的海蛞蝓体内的叶绿体明显变少，可见，在极其恶劣的环境中，海蛞蝓体内的叶绿体可进行分解，以满足其能量需求。&bull 高光谱成像技术在生物医学的应用案例2012年发表的论文“Hyperspectral imaging and spectral-spatial classification for cancer detection”，文中提出高光谱成像是一种用于生物医学应用的新兴技术。本研究提出了一种先进的图像处理和分类方法，用于分析前列腺癌检测的高光谱图像数据。开发了最小二乘支持向量机（LS-SVM）并对其进行了评估以对高光谱数据进行分类，以增强对癌组织的检测。该方法用于检测荷瘤小鼠的前列腺癌。创建空间分辨图像以突出癌症的反射特性与正常组织的反射特性的差异。小鼠的初步结果表明，高光谱成像和分类方法能够可靠地检测动物模型中的前列腺肿瘤。高光谱成像技术可以为癌症的光学诊断提供新工具。Houzhu Dingd等（2015）、Michael S. Chin等（2015）本别以猪和裸鼠作为实验动物，对烧伤分级和恢复进行了高光谱成像研究。左图为根据高光谱成像分析得出的烧伤区域氧饱和分布与血红蛋白分布，T00、T01、T04、T24分别为烧伤0时、1小时、4小时、24小时后；右图上图为裸鼠烧伤皮肤彩色成像，中图为高光谱成像分析的氧合血红蛋白成像，下图为组织切片，高光谱成像可以将烧伤深度进行非损伤、非接触、高通量分级。&bull 高光谱成像技术在生物分类的应用案例2013年发表的“Non-Invasive Measurement of Frog Skin Reflectivity in High Spatial Resolution Using a Dual Hyperspectral Approach”一文中，研究者采用了由两个推扫式高光谱成像系统组成的双摄像机设置，其产生400和2500nm之间的反射图像，分析了三种树栖青蛙的光谱反射率。3中树蛙都呈现出肉眼可见的绿色，但物种之间的光谱反射率在700和1100nm之间显着不同，依次可以区分不同种类。&bull 高光谱成像技术在文物考古的应用案例自1974年兵马俑被发现以来，一直为全世界关注，被法国前总统希拉克誉为“世界第八大奇迹”。但是，包括兵马俑在内的这些埋于地下两千多年的珍贵文物，突然暴露在空气中，极易发生变化，其修复和保护工作极为困难。高光谱成像技术通过非接触直接获取兵马俑的图像光谱信息，通过分析兵马俑的图像及光谱信息，可了解兵马俑被病害侵蚀程度以及兵马俑制造的颜料，*后根据分析结果对其进行模拟修复。&bull 高光谱成像技术在作物的精细分类和识别的应用案例高光谱数据能区分作物更细微的光谱差异，探测作物在更窄波谱范围内的变化，从而能够准确地对作物进行详细分类与信息提取。目前最流行、应用最广的高光谱作物分类方法有光谱角分类（SAM）、决策树分层分类等。中科院遥感所熊桢基于高光谱影像对常州水稻生长期进行监测，利用混合决策树法对水稻的品种进行了高光谱图像的精细分类，包括6个水稻品种的划分，分类精度达到 94.9%。张兵充分考虑自然界地物分布的一般性规律，针对高光谱遥感海量数据的特征，利用光谱特征优化的专家决策分类方法，用高光谱影像对日本南牧农作物进行精细分类。结果表明，这种分类模式一方面可以提高像元分类精度，另一方面也大大减少了分类结果图像上的误判噪声。&bull 高光谱成像技术在谷物检测的应用案例我国是世界上最大的粮食生产国，谷物类包含水稻、小麦、玉米、花生等。通过高光谱成像技术对大米急性检测，检测质量及种类，得到大米高光谱图像，以主成分分析方式，对图像中的数据降维处理，提取垩白度及形状特点，以PCA、BPNN建立谷物识别模型，发现采用BPNN模型效果较为理想，其准确率达到89.91%，而PCA准确率为89.18%，两者相差不大。BPNN和数据融合结合，准确率进一步提高，可达到94.45%。因此，采用高光谱成像技术对谷物进行检测，对大米种类及质量分析具有实用性。&bull 高光谱成像技术在森林物种识别的应用案例森林树种类型识别的主要目的是提取森林树种的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图和清查森林资源提供基础和依据。目前研究多集中在河湖、盐沼、海岸滩等湿地生境的植被识别及制图，即群落尺度的区分。结合地面调查来提取不同物种典型的特征光谱曲线。数据源采用高光谱成像仪实地测得的数据，通过建立光谱信息模型等方法，实现对主要物种、森林类型或具体树种的识别。有学者借此对植被空间分布制图、植被变化监测进行研究，均取得了与地面数据相当好的一致性。（混合决策树、专家决策树法常用于农作物的精细分类，高光谱更多应用于草原生物量估算、农作物理化信息提取等方面。）

显微高光谱成像仪HY-5010-S产品简介HY-50系列显微高光谱成像仪是专门为显微测量应用推出的一体化精密设备。该设备将自动推扫型高光谱与显微镜结合，借助显微镜的光路系统，可以不必推扫样品就能实现对显微视场内样品的成像光谱采集，获得样品精细空间图像的同时得到高光谱信息，在生物医学、材料分析、生命科学及证物分析等多种显微测量应用领域将有极广泛的应用前景。物理模块 功能特性◆HY-50系列配合不同倍率的物镜实现高倍率的观察与高光谱成像；◆支持反射式和透射式两用的显微高光谱成像；◆目镜观察、可见光相机与高光谱同视场，可以清晰的观察测量区域快速完成对焦，并实现可见光照片及高光谱图像的同步采集，所见即所得；◆紧凑式设计，采用内置扫描设计，不必移动显微镜平台就可完成测量，图像无畸变；◆标准显微镜接口和转接器，可与任意三目显微镜连接使用；◆专用全谱段照明光源，投射和反射通用，适应高光谱专业照明要求；◆高空间分辨率和光谱分辨率；◆其它品牌如奥林巴斯、蔡司的生物、荧光、金相显微镜均可进行高光谱相机搭载；技术参数应用案例及领域◆生命医药：细胞分类、癌组织筛查、药品研发、病理研究等 ◆生物学：细菌、细胞分析；◆材料学：材料微观检测、鉴别；◆刑侦行业：痕迹、检；◆电子行业：半导体检测、屏幕检测等

产品简介高光谱仪 无人机载高光谱成像系统HY-9010-AHY-9010无人机载高光谱成像系统采用前沿的高光谱成像技术，充分挖掘和利用不同物质自身特有的光谱信息，结合高清相机拍摄高清图片，实现对物质定性、定量、定时、定位信息的全面检测，是一台“图谱合一”的综合性遥感设备。 HY-9010无人机载高光谱成像系统支持高光谱成像仪、高清相机及POS系统硬件同步采集，小型地面站模块配合远程智控系统实现系统状态监控及远程控制，同时存储地面站GPS信息，可用于后期PPK处理，提升POS系统解算定位精度；另外支持高精度高光谱图像拼接、可见光正射影像拼接等。 HY-9010无人机载高光谱成像系统可广泛应用于水环境监测、智慧农业、林业调查、目标识别、军事反伪装等，真正实现一机多用。功能特性◆大靶面高光谱相机；①　高性价比COMS图像传感器；②　支持选配高性能CCD图像传感器；◆机载控制及采集系统内置1TB存储空间；◆硬件同步触发高清可见光相机，分辨率达1500w像素，支持高精度正射影像拼接 ；◆无人机推扫成像，非悬停扫描，作业效率高 ；◆硬件同步触发POS系统，GPS定位数据与高光谱数据按行精准对应，辅助图像拼接 ；◆支持选配小型地面站广播基站GPS信息，实现机载端RTK ；◆支持选配小型地面站存储基站GPS信息，用于PPK解算，提升POS系统精度；◆可实现远程智控，提升用户操作及使用便利性；◆支持实时图传，监控单波段图像及光谱曲线；◆内含云台自稳定系统；◆机载控制及数据采集软件，数据格式完美支持ENVI等第三方软件；◆可适配大疆M300 RTK、M600 pro、华测P580及科卫泰、海康等多种无人机平台。技术参数应用案例及领域无人机高光谱水质遥感监测 ◆水质环保：水质监测（总氮、总磷、氨氮、叶绿素、浊度、高锰酸钾指数等；◆土壤监测：土壤含水量监测、土壤肥力监测、重金属污染监测；◆地质应用：矿物填图、矿物成分探测、成矿预测；◆农林碳汇：农业测绘，病虫害防治，树种识别；◆国防军工：伪装识别，无人侦察等；飞行地点及对象：上海市某区河道 飞行目的：水质参数监测 结论：通过数据分析得出CODMn、TP、NH3-N、DO值等浓度分布，准确度达80%以上。

产品简介高光谱仪 无人机载高光谱成像系统HY-9010-LHY-9010无人机载高光谱成像系统采用前沿的高光谱成像技术，充分挖掘和利用不同物质自身特有的光谱信息，结合高清相机拍摄高清图片，实现对物质定性、定量、定时、定位信息的全面检测，是一台“图谱合一”的综合性遥感设备。 HY-9010无人机载高光谱成像系统支持高光谱成像仪、高清相机及POS系统硬件同步采集，小型地面站模块配合远程智控系统实现系统状态监控及远程控制，同时存储地面站GPS信息，可用于后期PPK处理，提升POS系统解算定位精度；另外支持高精度高光谱图像拼接、可见光正射影像拼接等。 HY-9010无人机载高光谱成像系统可广泛应用于水环境监测、智慧农业、林业调查、目标识别、军事反伪装等，真正实现一机多用。功能特性◆大靶面高光谱相机；①　高性价比COMS图像传感器；②　支持选配高性能CCD图像传感器；◆机载控制及采集系统内置1TB存储空间；◆硬件同步触发高清可见光相机，分辨率达1500w像素，支持高精度正射影像拼接 ；◆无人机推扫成像，非悬停扫描，作业效率高 ；◆硬件同步触发POS系统，GPS定位数据与高光谱数据按行精准对应，辅助图像拼接 ；◆支持选配小型地面站广播基站GPS信息，实现机载端RTK ；◆支持选配小型地面站存储基站GPS信息，用于PPK解算，提升POS系统精度；◆可实现远程智控，提升用户操作及使用便利性；◆支持实时图传，监控单波段图像及光谱曲线；◆内含云台自稳定系统；◆机载控制及数据采集软件，数据格式完美支持ENVI等第三方软件；◆可适配大疆M300 RTK、M600 pro、华测P580及科卫泰、海康等多种无人机平台。技术参数应用案例及领域无人机高光谱水质遥感监测 ◆水质环保：水质监测（总氮、总磷、氨氮、叶绿素、浊度、高锰酸钾指数等；◆土壤监测：土壤含水量监测、土壤肥力监测、重金属污染监测；◆地质应用：矿物填图、矿物成分探测、成矿预测；◆农林碳汇：农业测绘，病虫害防治，树种识别；◆国防军工：伪装识别，无人侦察等；飞行地点及对象：上海市某区河道 飞行目的：水质参数监测 结论：通过数据分析得出CODMn、TP、NH3-N、DO值等浓度分布，准确度达80%以上。

显微凝视型高光谱成像仪显微凝视型高光谱成像仪Model 4200M显微镜系统是一个外围设备，增加了显微镜的高光谱成像功能。显微凝视型高光谱成像仪系统可以在各种生物、材料、环境中对纳米尺度的样品进行观察和光谱分析。显微技术中的高光谱成像,高光谱成像为生命科学领域的显微镜学提供了实质性的好处，如: ①大量目标的并发成像和定位②通过使用具有多个荧光团的单个激发源来简化多路成像，这些荧光团通过其光谱特征进行识别③ 通过成像跨区域的斯托克斯位移分布来跟踪荧光团的局部微环境样本等。显微凝视型高光谱成像仪主要参数:波长范围400-1000nm光谱通道数300-600光谱分辨率4nm像素2.3MP连接USB工作温度20°C ± 5°C湿度65% non-condensing位深 8 or 16 bit供电电压18 VDC (optical head only)尺寸重量230x120x200mm,1.4kg显微凝视型高光谱成像仪主要特点： 全光谱覆盖：当前的多光谱显微镜相机提供的光谱通道数量有限，空间分辨率降低。这是他们在焦平面成像阵列上使用滤色器阵列 (CFA) 的架构的直接结果。 其他基于光栅的高光谱显微镜相机需要对样品进行机械扫描，因此价格昂贵且需要定期校准。4200M 显微镜系统是市场上少有一款能够以可承受的价格以高空间和光谱分辨率扫描整个 VIS-NIR 系统的凝视高光谱显微镜系统。 波长选择性：4200M 显微镜系统的独特属性之一是其波长选择性。在许多显微成像应用中，可以从高光谱数据立方体中选择光谱带的子集，以man大化从每次扫描中检索到的信息。通常，这些子集取决于所使用的染料组以及被询问的样品类型。由于多光谱相机以及基于光栅的高光谱扫描相机的光谱波段是“硬连线”的，无论是通过 CFA 还是通过耦合到焦平面阵列的光栅，导致该波段子集的优势缺少。无论真正需要多少波段，都必须检索完整的数据立方体，或者必须处理完整的镶嵌多光谱图像。4200M 显微镜系统可以编程为仅扫描波长的一个子集，从而可以缩短扫描时间并生成更小的数据集——所有这些都对用户有益，尤其是在高通量应用中。下图是4200M高光谱显微镜系统在石英钨卤灯照明下，放大10倍后采集的肺癌组织的max大帧图像(假绿色)。像素群是相似的光谱分布(伪彩色)，聚类中心可以被认为是端元或代表光谱。显微凝视型高光谱成像仪应用领域：▲ 刑事侦查：可疑文件鉴定、痕迹探测、可燃液体残留分析、犯罪现场勘查等；▲ 天文地理：地质遥感、矿石检验、天文观测等；▲ 材料分析：各种塑料、金属、垃圾等材料检验等；▲ 农业生产：农作物生长情况及病虫害监测、农作物选种、农产品等级分类等；▲ 食品安全：瓜果蔬菜农药残留检测、肉类产品食用品质及表面污染物检测等；▲ 药品检测：药片中的有效成分含量及其分布检测等；▲ 环境监测：水体水质污染监测、土壤污染检测、大气污染物监测等；▲ 文物保护：艺术品鉴别、文物古迹修复等。更多详情请联系昊量光电/欢迎直接联系昊量光电关于昊量光电：上海昊量光电设备有限公司是国内知名光电产品专业代理商，代理品牌均处于相关领域的发展前沿；产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、精密光学元件等，涉及应用领域涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防及更细分的前沿市场如量子光学、生物显微、物联传感、精密加工、先进激光制造等；可为客户提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等优质服务。您可以通过我们昊量光电的官方网站了解更多的产品信息，或直接来电咨询。

显微凝视型高光谱成像仪显微凝视型高光谱成像仪Model 4200M显微镜系统是一个外围设备，增加了显微镜的高光谱成像功能。显微凝视型高光谱成像仪系统可以在各种生物、材料、环境中对纳米尺度的样品进行观察和光谱分析。显微技术中的高光谱成像,高光谱成像为生命科学领域的显微镜学提供了实质性的好处，如: ①大量目标的并发成像和定位②通过使用具有多个荧光团的单个激发源来简化多路成像，这些荧光团通过其光谱特征进行识别③ 通过成像跨区域的斯托克斯位移分布来跟踪荧光团的局部微环境样本等。显微凝视型高光谱成像仪主要参数:波长范围400-1000nm光谱通道数300-600光谱分辨率4nm像素2.3MP连接USB工作温度20°C ± 5°C湿度65% non-condensing位深 8 or 16 bit供电电压18 VDC (optical head only)尺寸重量230x120x200mm,1.4kg显微凝视型高光谱成像仪主要特点： 全光谱覆盖：当前的多光谱显微镜相机提供的光谱通道数量有限，空间分辨率降低。这是他们在焦平面成像阵列上使用滤色器阵列 (CFA) 的架构的直接结果。 其他基于光栅的高光谱显微镜相机需要对样品进行机械扫描，因此价格昂贵且需要定期校准。4200M 显微镜系统是市场上少有一款能够以可承受的价格以高空间和光谱分辨率扫描整个 VIS-NIR 系统的凝视高光谱显微镜系统。 波长选择性：4200M 显微镜系统的独特属性之一是其波长选择性。在许多显微成像应用中，可以从高光谱数据立方体中选择光谱带的子集，以man大化从每次扫描中检索到的信息。通常，这些子集取决于所使用的染料组以及被询问的样品类型。由于多光谱相机以及基于光栅的高光谱扫描相机的光谱波段是“硬连线”的，无论是通过 CFA 还是通过耦合到焦平面阵列的光栅，导致该波段子集的优势缺少。无论真正需要多少波段，都必须检索完整的数据立方体，或者必须处理完整的镶嵌多光谱图像。4200M 显微镜系统可以编程为仅扫描波长的一个子集，从而可以缩短扫描时间并生成更小的数据集——所有这些都对用户有益，尤其是在高通量应用中。下图是4200M高光谱显微镜系统在石英钨卤灯照明下，放大10倍后采集的肺癌组织的max大帧图像(假绿色)。像素群是相似的光谱分布(伪彩色)，聚类中心可以被认为是端元或代表光谱。显微凝视型高光谱成像仪应用领域：▲ 刑事侦查：可疑文件鉴定、痕迹探测、可燃液体残留分析、犯罪现场勘查等；▲ 天文地理：地质遥感、矿石检验、天文观测等；▲ 材料分析：各种塑料、金属、垃圾等材料检验等；▲ 农业生产：农作物生长情况及病虫害监测、农作物选种、农产品等级分类等；▲ 食品安全：瓜果蔬菜农药残留检测、肉类产品食用品质及表面污染物检测等；▲ 药品检测：药片中的有效成分含量及其分布检测等；▲ 环境监测：水体水质污染监测、土壤污染检测、大气污染物监测等；▲ 文物保护：艺术品鉴别、文物古迹修复等。关于昊量光电：昊量光电，您的光电超市！上海昊量光电设备有限公司专注于光电领域的技术服务和产品销售。致力于引进国外优质的光电器件制造商的技术与产品，为国内客户提供优质的产品与服务。我们力争在原产厂商与客户之间搭建起沟通的桥梁与合作的平台。您可以通过我们昊量光电的官方网站了解更多的产品信息，或直接来电咨询。

实验室用高光谱成像仪ATH8500总体描述：ATH8500是一款全新的、经过优化设计的、具有突破性特点的实验室用高光谱成像系统，它具有高分辨率、高清、高质量等特点，由高光谱成像仪、平扫结构、光源、成像相机、数据处理工作站等组成。它是采用多功能机箱、高稳定性实验平台，并内置高稳定性光源、不同波长范围高光谱成像仪、高清晰可见光相机、防抖线性平动平台等部件，并采取了多种消杂散光处理方法，以获得高质量的高光谱数据，特别适合实验室高光谱扫描适用。ATH8500具有高空间分辨率、高频谱分辨率、宽成像范围等特点。实验室高光谱系统由高光谱成像仪、线光源、高清相机、样品台、调焦装置和标准白板组成。线光源与高光谱成像仪线视场共线，通过样品台的平移实现数据采集。高清相机拍摄样品台零位全局高清图片用于与高光谱数据进行图像融合弥补其空间分辨率不足的缺点。标准白板用于在空间和时间双重尺度上进行反射率校正，提高数据反演精度。企业的实验研究设备。ATH8500将高光谱成像技术与高清拍照技术相结合，所采集数据兼具高光谱分辨率和高空间分辨率，能够充分挖掘物质自身特有的光谱特性和空间特性。可以应用于物质分选（烟草、药品、食品、矿石等）、刑侦文检、真伪鉴定等领域。特征：l 最 大波段范围：400~5300nm（多段可选）l 最 大空间波段数：2048X2048（每个型号不同）l 最 大光谱波段数：1088（每个型号不同）l 超群的成像性能l 数据格式兼容ENVI；l 体积紧凑：162cm x 80cm x 60cm；l 重量轻：60 Kg（每个型号不同）；l 内置智能校准白版l 多种消杂散光设计，成像质量高；l 高清可见光相机，可进行图像融合；l 可靠性高；应用领域：l 艺术品和古画l 刑侦与文检作业；l 制药企业：中药材的防伪l 纺织：花纹的拷贝、图画的复制l 矿物质的筛查l 司法鉴定：文检鉴定l 农业：树叶、烟叶扫描l 文物扫描修复，壁画修复1. 选型指南ATH8500系列特征主要应用领域ATH8500400-1000nm可见近红外高光谱成像仪精 准农业、农林业病虫害、艺术品扫描、文物鉴定、图案扫描、工业分选等ATH8500-171.0~1.7μm短波红外高光谱成像仪半导体、工业分选、食品分选、建筑垃圾分选、肉类分选、塑料分选、文物鉴定、司法鉴定、文检ATH8500-251.2~2.5μm短波红外高光谱成像仪精 准农业与食品分析、深色塑料分选、地质勘探、矿产勘查、国防军工、文物鉴定、司法鉴定、文检、含水量分析、药品和材料分选、矿物填图、医学鉴定、废品回收；ATH8500-502.5~5.0μm中波红外高光谱成像仪地质勘察、国防军工、伪装侦查、矿物分选ATH8500-12-501.2~5.0μm短波中波红外高光谱成像仪地质勘察、国防军工、伪装侦查、矿物分选、ATH8500-04-170.4~1.7μm可见近红外短波红外高光谱成像仪精 准农业、农林业病虫害、艺术品扫描、文物鉴定、图案扫描、工业分选、油污检测等ATH8500-04-250.4~2.5μm可见近红外短波红外高光谱成像仪精 准农业、农林业病虫害、艺术品扫描、文物鉴定、图案扫描、工业分选、油污检测等2. 实验室高光谱工作原理ATH8500实验室高光谱成像分析系统，由高光谱成像仪、平扫结构、光源、成像相机、数据处理工作站等组成。它是采用多功能机箱、高稳定性实验平台，并内置高稳定性光源、不同波长范围高光谱成像仪、高清晰可见光相机、防抖线性平动平台等部件，并采取了多种消杂散光处理方法，以获得高质量的高光谱数据，特别适合实验室高光谱扫描适用。 4. ATH8500 的设计细节图 l 时空辐射强度校正，显著提高辐射标定精度图2 ATH8500内的载物台，样品放置于该台面上 l 光源设计，匹配线视场，提高光能利用率l 辅助对焦，据样品厚度调节升降以保证成像清晰度l 自动积分时间推荐，根据样品反射率推荐曝光时间l 自动扫描，自动完成数据采集 l 集成高清相机，提高空间分辨率，海量数据下便于按图索骥5. ATH8500的成像案例图3 ATH8500拍摄的高光谱图；(a) 493nm谱图；(b) 654nm谱图； 6.配件清单：序号物品数量选配1实验室高光谱成像仪主机1台标配2辐射度标定1套标配3高光谱成像系统服务工作站（包含操作控制器及控制软件）1套标配4大功率适配器1个标配7. ATH1500系列高光谱成像仪（其他扩展型号）ATH1500系列特征主要应用领域ATH1500400-1000nm可见近红外高光谱成像仪精 准农业、农林业病虫害、植被分析、种植面积评估、农作物产量评估、水质分析、艺术品扫描、文物鉴定、图案扫描、工业分选、油污检测等ATH1500-171.0~1.7μm短波红外高光谱成像仪半导体、工业分选、食品分选、建筑垃圾分选、肉类分选、塑料分选、地质勘探、矿产勘查、文物鉴定、司法鉴定、文检ATH1500-251.2~2.5μm短波红外高光谱成像仪精 准农业与食品分析、深色塑料分选、地质勘探、矿产勘查、国防军工、文物鉴定、司法鉴定、文检、含水量分析、药品和材料分选、矿物填图、医学鉴定、废品回收；ATH1500-502.5~5.0μm中波红外高光谱成像仪地质勘察、国防军工、气体分析、VOCs巡查、水温探测、土地覆盖类型识别、伪装侦查、矿物分选、ATH1500-12-501.2~5.0μm短波中波红外高光谱成像仪地质勘察、国防军工、气体分析、VOCs巡查、水温探测、土地覆盖类型识别、伪装侦查、矿物分选、ATH1500-04-170.4~1.7μm可见近红外短波红外高光谱成像仪精 准农业、农林业病虫害、植被分析、种植面积评估、农作物产量评估、水质分析、艺术品扫描、文物鉴定、图案扫描、工业分选、油污检测等ATH1500-04-250.4~2.5μm可见近红外短波红外高光谱成像仪精 准农业、农林业病虫害、植被分析、种植面积评估、农作物产量评估、水质分析、艺术品扫描、文物鉴定、图案扫描、工业分选、油污检测等8. 高光谱应用举例图4 高光谱成像仪拍摄的数据立方图5 无人机挂载实验示意图图6 奥谱天成高光谱成像仪外场实验场景1图7 奥谱天成高光谱成像仪外场实验场景2图8 奥谱天成高光谱成像仪外场实验场景3图9 奥谱天成高光谱成像仪外场实验场景4图10 奥谱天成高光谱成像仪外场实验场景5 8.1.高光谱成像仪在工业分选的应用随着近红外高光谱技术发展，JIANG 等尝试采用近红外高光谱技术检测棉花中的杂质，特别是短波近红外高光谱技术的应用，使得塑料膜的检出率相比常规方法有明显的提高。高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术，样本成像的同时能够获得样本的图像信息与光谱信息。常用的高光谱数据处理方法包括偏最 小二乘法(Partial least squares，PLS) 、支持向量机(Support vector machine，SVM) 和人工神经网络(Artificial neural network，ANN) 。图11 高光谱成像仪在籽棉分选的应用；(a) 系统功能组成；(b) 不同物质的反射光谱曲线图12 高光谱成像仪在籽棉分选的应用；(a) 人工标记；(b) 高光谱成像仪识别结果苹果的外部品质是苹果最 直观的品质特征，直接影响苹果的价格和消费者的偏爱。针对苹果外部检测的难点和关键点，基于机器视觉技术、高光谱成像技术和多光谱成像技术，综合图像处理技术、模式识别方法、化学计量学方法和光谱分析技术研究了苹果外部物理品质（形状和尺寸）和表面常见缺陷的检测方法。基于上述研究的基础上开发的检测系统和算法为我国研发基于机器视觉技术和多光谱机器视觉技术的苹果外部品质快速在线检测分级装备奠定了基础。图13 上海交大张保华博士研制的高光谱成像系统原理图和实物图；(a) 原理图；(b)实物图图14 苹果表面早期损伤检测算法流程图图15 部分苹果早期腐烂的识别结果以及中间处理过程 (a)腐烂分割结果 (b)最终结果图16 1000-2500 nm 高光谱成像仪在玉米种子分选上的应用（西北农林大学王超鹏博士）图17 自然绿植、人工绿叶、绿色塑料、红苹果的光谱图 8.2.高光谱成像技术在精 准农业中的应用图18 奥谱天成生产的无人机高光谱遥感系统图19 高光谱成像仪测绿色植物的光谱图1) 农作物生长监测和产量预估：农作物在其生长发育的各个阶段，由于外部因素的不同，其内部组成及外部形态等都会存在一定的差别，最主要的差别是叶面积指数。叶面积指数是反映农作物长势的个体特征与群体特征的综合指数。2) 农作物病虫害防治：遥感技术能够监测病虫害对农作物生长发育的影响，并跟踪农作物的生长发育状况，分析估算灾情损失，同时能够监测害虫的分布及活动习性，进而能够预防虫害的发生。3) 3 农作物旱情监测：遥感技术通过农作物植被指数及冠层参数进而监测农作物旱情。4) 土壤水分含量和分布监测：在热惯量条件不同的情况下，遥感光谱间的区别非常明显，故可以通过建立热惯量与土壤水分含量之间的数学模型，遥感技术利用该模型，进行分析土壤水分含量及分布5) 农作物养分监测：遥感技术监测到农作物中氮元素含量的精度比监测其它营养元素含量的精度高利用 450～882 nm 范围内单波段和任意两个波段构建归一化光谱指数（normalized difference spectral index，NDSI），比值光谱指数（ratio spectral index，RSI）和简单光谱指数（simple spectral index，SSI），计算 CGI 与光谱指数的相关性，筛选出相关性好的光谱指数，结合偏最 小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）建立反演模型。以 CGI 为指标，运用无人机高光谱影像对 2015 年小麦多生育期的长势监测。无人机高光谱影像反演 CGI 精度较高，能够判断出小麦总体的长势差异，可为监测小麦长势提供参考。图20 小麦长势指标 CGI 反演8.3. 林木健康情况的应用用于病虫害监测、森林资源评估原理：植被健康状况与绿度指数、叶面积指数、叶片水分含量和光利用效率有关；图21 基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类（华南农业大学兰玉彬等人设计）图22 电子科技大学王霜用高光谱成像仪研究的马尾松健康程度分布图8.4. 高光谱成像仪在地质勘探的应用光谱遥感技术是由以 Landsat 为代表的多光谱遥感技术演化发展而成，于上世纪 80年代中期初步成型(Goets et al., 1985，童庆禧等，2006)。因其光谱分辨率高和图谱合一的优点，高光谱遥感技术具备从空间大尺度上精细探测和分析地表岩石矿物成分的能力。其不仅能提供地面宏观影像，而且可在像元级别的细节上确定地质体中矿物的种类和丰度、甚至某些矿物的化学成分等信息(王润生等，2010)。近年来，随着与成像光谱仪有关的硬件和数据处理方法及软件的持续发展，高光谱遥感技术在地质调查领域的应用得到了加速推广。从大型成矿区带到中型规模的矿田，高光谱遥感技术在地质填图、热液蚀变带的界定划分、和矿化异常区的圈定和判别等方面，都起了重要作用(如 Bierwirth et al., 2002；连长云等，2005；Kruse et al, 2006；Cudahy et al., 2007；王润生等，2010；刘德长等，2011；闫柏琨等，2014；杨自安等，2015；Graham et al., 2017)。随着成矿系统理论(Wyborn et al., 1994)更深入地成为找矿实践的指导思想，大型矿集区和成矿带规模的专题性矿物填图将为预测性找矿勘探提供关键的区域性物质成分信息。矿物填图所用的光谱波长区间包括了可见光(400-700nm)、近红外(700-1000nm)、短波红外(1000-2500nm)、和热红外(7000-15000nm)。目前矿业应用最广的是短波红外区域(1000-2500nm)。由于与矿物晶格中化学键振动的协频和组合频的频率接近，在短波红外波长范围内，可以观测含水或含 OH-的矿物(主要为层状硅酸盐和粘土类)以及某些硫酸盐和碳酸盐类矿物。图23 高光谱成像仪在探矿方面的应用土壤盐渍化是干旱、半干旱区所面临的重要生态环境问题之一，土壤盐渍化引起的土壤板结、肥力下降、酸碱失衡、土地退化等后果，严重制约我国农业发展，影响当前我国可持续发展的战略大局。遥感技术因其尺度大、范围广、时效性强、经济性强等特点，很好的弥补了传统盐渍化现象监测方法的不足，为定量监测土壤盐渍化现象提供了崭新的途径。图24 某盐场周边区域8.5. 高光谱在公共安全方面的应用图25 高光谱成像仪在搜索非法罂粟种植方面的应用图26 高光谱成像仪在文检方面的应用8.6. 医用显微成像光谱应用应用目标：肿瘤手术术中在线检测及导航定位图27 医用显微成像光谱仪光路示意图图中所示是医用显微成像光谱仪的原理示意图，手术台上的待测目标经物镜、显微透镜组后分为三路，一路供主刀医生目视观测，一路供助手辅助目视观测，一路由成像光谱仪探测接收，成像光谱仪由电机带动对待测目标进行空间维扫描，得到待测目标的成像光谱信息，再经数据分析图像处理后，通过显示器显示给医生。图28 医用显微成像光谱仪实物图图29 医用显微成像光谱仪数据8.7. 机载成像光谱应用图30 奥谱天成的无人机高光谱成像系统应用目标：机载遥感应用简介：图中所示是机载成像光谱仪，该仪器由高光谱成像仪、稳定平台及POS模块组成。图 30、图 31所示是获取的数据，并经过几何校正、航带拼接及辐射校正之后的伪彩图像，图 31所示为典型地物的光谱曲线。图31 机载遥感应用图32 机载应用数据-伪彩图像图33 机载应用数据-光谱曲线图34 森林遥感，机载高光谱观测森林病虫害8.8. 高光谱成像仪在水质与环保方面的应用图35 高光谱数据的反演算法流程图36 (a) 太湖总磷浓度空间分布图，总磷浓度空间差异明显，最 高值为 0.38mg/L，最 低值为 0.06mg/L；(b) 不同湖区的总磷浓度月变化规律，湖区也基本上在 6 月至 9 月之间达到总磷浓度的最 大值。竺山湾、梅梁湾及太湖西岸的总磷浓度在一年中的 3 月至 10 月期间高于全湖浓度均值，并明显大于太湖的其余区域，贡湖湾只有在 6 月份的时候大于全湖的总磷浓度，太湖南岸和大太湖总磷浓度全年相对较低。图37 高光谱拍摄的粤东柘林湾溶解氧和叶绿素浓度分布图

奥谱天成实验室平扫高光谱成像仪分析系统奥谱天成实验室平扫高光谱成像仪分析系统特征：波段范围：400-1000nm高光谱分辨率：＜2.6 nm 或 4nm（ATP9020） 应用领域：医疗机构：癌组织筛查、血细胞分类；科研机构、大专院校制药企业：中药材的防伪食品安全：肉源鉴定； 纺织：花纹的拷贝、图画的复制矿物质的筛查司法鉴定：文检鉴定生物学：细菌、细胞分析材料学：材料微观检测农业：树叶、烟叶扫描文物扫描修复，壁画修复总体描述 ATH8010是奥谱天成推出的一款高分辨率、高清、高质量的实验室平扫高光谱成像仪，由高光谱成像仪、平扫结构、光源、成像相机、数据处理工作站等组成。ATH8010采用1920X1080像素的高性能CCD成像器件，成像清晰、噪点少；ATH8010将高光谱成像技术与高清拍照技术相结合，所采集数据兼具高光谱分辨率和高空间分辨率，能够充分挖掘物质自身特有的光谱特性和空间特性。可以应用于物质分选（烟草、药品、食品、矿石等）、刑侦文检、真伪鉴定等领域。实验室高光谱系统由高光谱成像仪、线光源、高清相机、样品台、调焦装置和标准白板组成。线光源与高光谱成像仪线视场共线，通过样品台的平移实现数据采集。高清相机拍摄样品台零位全局高清图片用于与高光谱数据进行图像融合弥补其空间分辨率不足的缺点。标准白板用于在空间和时间双重尺度上进行反射率校正，提高数据反演精度。企业的实验研究设备。序号指标参数备注1光谱范围400-1000nm 2光谱分辨率优于2.5nm30um狭缝

产品简介HY-9010无人机载高光谱成像系统采用前沿的高光谱成像技术，充分挖掘和利用不同物质自身特有的光谱信息，结合高清相机拍摄高清图片，实现对物质定性、定量、定时、定位信息的全面检测，是一台“图谱合一”的综合性遥感设备。 HY-9010无人机载高光谱成像系统支持高光谱成像仪、高清相机及POS系统硬件同步采集，小型地面站模块配合远程智控系统实现系统状态监控及远程控制，同时存储地面站GPS信息，可用于后期PPK处理，提升POS系统解算定位精度；另外支持高精度高光谱图像拼接、可见光正射影像拼接等。 HY-9010无人机载高光谱成像系统可广泛应用于水环境监测、智慧农业、林业调查、目标识别、军事反伪装等，真正实现一机多用。功能特性◆大靶面高光谱相机；①　高性价比COMS图像传感器；②　支持选配高性能CCD图像传感器；◆机载控制及采集系统内置1TB存储空间；◆硬件同步触发高清可见光相机，分辨率达1500w像素，支持高精度正射影像拼接 ；◆无人机推扫成像，非悬停扫描，作业效率高 ；◆硬件同步触发POS系统，GPS定位数据与高光谱数据按行精准对应，辅助图像拼接 ；◆支持选配小型地面站广播基站GPS信息，实现机载端RTK ；◆支持选配小型地面站存储基站GPS信息，用于PPK解算，提升POS系统精度；◆可实现远程智控，提升用户操作及使用便利性；◆支持实时图传，监控单波段图像及光谱曲线；◆内含云台自稳定系统；◆机载控制及数据采集软件，数据格式完美支持ENVI等第三方软件；◆可适配大疆M300 RTK、M600 pro、华测P580及科卫泰、海康等多种无人机平台。技术参数应用案例及领域无人机高光谱水质遥感监测 ◆水质环保：水质监测（总氮、总磷、氨氮、叶绿素、浊度、高锰酸钾指数等；◆土壤监测：土壤含水量监测、土壤肥力监测、重金属污染监测；◆地质应用：矿物填图、矿物成分探测、成矿预测；◆农林碳汇：农业测绘，病虫害防治，树种识别；◆国防军工：伪装识别，无人侦察等；飞行地点及对象：上海市某区河道 飞行目的：水质参数监测 结论：通过数据分析得出CODMn、TP、NH3-N、DO值等浓度分布，准确度达80%以上。