目錄:北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司>>無(wú)人機(jī)遙感與光譜>>高光譜成像>> sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)
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更新時(shí)間：2020-03-05 13:55:03瀏覽次數(shù)：2865評(píng)價(jià)
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| 成像方式 | 二元光學(xué)元件 | 工作原理 | 推掃型 |
|---|---|---|---|
| 價(jià)格區(qū)間 | 面議 | 使用狀態(tài) | 機(jī)載/地面均可 |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 環(huán)保,食品,化工,農(nóng)業(yè),地礦 |
sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)光譜范圍涵蓋400-1000 nm（VNIR）范圍，具有極低的噪聲、高分辨率、高成像速率和堅(jiān)固的結(jié)構(gòu)，是一款專(zhuān)為各種科研及商業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)的非常厲害的高光譜成像測(cè)量工具。
sCMOS高光譜相機(jī)由一個(gè)ImSpector V10E，和一個(gè)高速sCMOS面陣單色相機(jī)組成，作為一款線性推掃式相機(jī)，為每個(gè)像素提供完整的、連續(xù)的光譜信息。在光譜儀中使用的透射衍射光柵和透鏡光學(xué)提供了高質(zhì)量、低失真的圖像，以滿(mǎn)足苛刻的規(guī)格要求。
sCMOS VNIR高光譜成像系統(tǒng)具有極低的噪聲(幾個(gè)電子)和高信噪比等優(yōu)異性能。2184像素的空間分辨率，高達(dá)100張/秒的成像速率和可調(diào)的binning特性，使其成為一款可以滿(mǎn)足更高級(jí)別要求的高光譜成像系統(tǒng)。
主要特點(diǎn)
相機(jī)規(guī)格
光學(xué)特性 | |
光譜相機(jī) | sCMOS-CL-50-V10E |
光譜范圍 | 400-1000nm |
光譜分辨率FWHM | 2.9nm（30μm狹縫） |
光譜采樣 | 0.63-5.07nm（根據(jù)binning調(diào)整） |
空間分辨率 | RMS光斑大小＜9μm |
F值 | F/2.4 |
狹縫寬度 | 30μm（18，50，80或150μm可選） |
有效狹縫長(zhǎng)度 | 14.2mm 14.2mm |
電氣特性 | |
探測(cè)器 | 溫度穩(wěn)定sCMOS |
空間像素 | 2184 |
光譜波段數(shù) | 946 |
像素大小 | 6.5μm |
信噪比（峰值） | 170:1（無(wú)binning）至680:1（8×2binning） |
相機(jī)輸出 | 16bit CameraLink |
數(shù)據(jù)線纜 | 5m長(zhǎng)度 |
相機(jī)控制 | CameraLink |
幀捕獲器 | BitFlow Carbon |
幀率 | 100fps（全幀） |
附件特性 | 非對(duì)稱(chēng)空間與光譜binning(SW) |
曝光時(shí)間范圍 | 8.1-100ms |
功耗 | 60W |
輸入電壓 | 110/230V，50/60Hz或24V DC |
環(huán)境特性 | |
存儲(chǔ)溫度 | -20…﹢50℃ |
操作溫度 | ﹢5…﹢40℃，無(wú)凝水 |
機(jī)械特性 | |
尺寸 | 400×110×120mm |
重量 | 2.0kg |
鏡頭支座 | 標(biāo)準(zhǔn)C-mount |
快門(mén) | 電機(jī)械快門(mén) |
附件配置：PFD系統(tǒng)提供多種附件供用戶(hù)擴(kuò)大應(yīng)用領(lǐng)域
應(yīng)用領(lǐng)域
應(yīng)用案例
（1）基于多傳感器的地質(zhì)礦物探測(cè)：
基于不同的多傳感器組合，對(duì)于礦物表面的細(xì)節(jié)表達(dá)及詳細(xì)的光譜分析是非常有利的。通過(guò)VNIR、SWIR和LWIR范圍內(nèi)的傳感器組合可以同時(shí)探測(cè)蝕變礦物和成巖礦物，并提高在不同波長(zhǎng)區(qū)域具有特征的某些礦物的探測(cè)可靠性。高空間分辨率數(shù)據(jù)的集成可以用于繪制復(fù)雜的礦物樣品，可據(jù)此在分類(lèi)基礎(chǔ)上對(duì)礦物域進(jìn)行制圖，并作為相對(duì)豐度的半定量估計(jì)。
（2）水果表皮甲醛檢測(cè)：
福爾馬林作為一種對(duì)人體有害的生物采樣化學(xué)物質(zhì)，被廣泛應(yīng)用于孟加拉國(guó)，作為魚(yú)類(lèi)、水果、蔬菜等食品的防腐劑。本研究使用sCOMS相機(jī)對(duì)不同新鮮水果和被福爾馬林污染過(guò)的水果進(jìn)行光譜成像，通過(guò)K-NN方法和SVM方法分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，兩種分類(lèi)算法對(duì)福爾馬林污染水果的新鮮水果分類(lèi)正確率均為70-94%，其中k-NN對(duì)每個(gè)樣本的正確率均高于SVM 85%以上。紅蘋(píng)果、青蘋(píng)果和番茄在k-NN和SVM的分類(lèi)準(zhǔn)確率均在90%以上。基于這種精度，以光譜反射率作為波長(zhǎng)特征函數(shù)即能夠成功地應(yīng)用于果蔬新鮮度檢測(cè)及質(zhì)量控制。
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