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            ImSpector成像光譜儀
            ImSpector成像光譜儀
            • ImSpector成像光譜儀

            ImSpector成像光譜儀

            產品報價:詢價

            更新時間:2022/7/26 8:53:22

            地:其他國家

            牌:Specim

            號:ImSpector

            廠商性質: 生產型,貿易型,服務型,

            公司名稱: 北京易科泰生態技術有限公司

            產品關鍵詞: ImSpector成像光譜儀   SPECIM   易科泰   光譜儀  

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            北京易科泰生態技術有限公司 : (13701252261) (13701252261)

            (聯系我時,請說明是在來寶網上看到的,謝謝?。?/b>


            ImSpector成像光譜儀 

            ImSpector系列成像光譜儀,是Specim公司推出的光譜儀,專為VIS(380-800nm)、VNIR(400-1000nm)和NIR(900-1700nm)波段設計。ImSpector成像光譜儀為集成商和機器制造商提供了一種集成方法,當它與科學灰度CCD/CMOS相機或InGaAs傳感器相結合時,即組成了一個線掃描光譜成像設備,應用于日常使用的各種檢查、分類和其他機器視覺解決方案。

            ImSpector成像光譜儀優化了每個模組的光譜分辨率、探測器尺寸、空間分辨率和成像速度,可提供無失真圖像,以滿足苛刻的應用要求。

            微信截圖_20220711154835.png

            可選前置光學鏡頭:

            ü  標準系列:OL8、OL12、OL17、OL23、OL35用于2/3英寸或更小探測器

            ü  增強系列:OLE9、OLE18.5、OLE23、OLE140用于2/3英寸或更大探測器

            ü  其他系列:OLES15、OLES22.5、OLES30、OLES56用于N17E

            可選配件:

            ü  機械快門(增強系列)

            ü  收集光纖

            ü  帶阻濾波器,OBF 570(矩形14×12mm或圓形20mm ?和17mm ?),用于V10和V10E

            ü  用于光源監測的光纖漫射輻照度傳感器FODIS(增強系列)

            技術參數:

            ImSpector

            V8

            V10E

            V10H

            N17E

            光學性能

            光譜范圍

            380-800nm *1

            400-1000nm *1

            400-1000nm *2

            900-1700nm *2

            色散

            66nm/mm

            97.5nm/mm

            139nm/mm

            110nm/mm

            光譜分辨率

            6nm

            (80μm狹縫) *2

            2.8nm

            (30μm狹縫) *2

            11.2nm

            (80μm狹縫)

            5nm

            (30μm狹縫)

            成像尺寸

            6.6(光譜)×8.8(空間)mm,對應標準?”圖像傳感器

            6.15(光譜)×14.2(空間)mm

            4.3(光譜)×6.6(空間)mm,對應標準?”圖像傳感器

            7.6(光譜)×14.2(空間)mm

            空間分辨率

            光斑半徑<30μm

            光斑半徑<9μm

            光斑半徑<40μm

            光斑半徑<15μm

            像差

            輕微像散

            無像散

            輕微像散

            無像散

            光譜線在空間軸上的彎曲

            Smile<45μm

            Smile<1.5μm

            Smile<30μm

            Smile<5μm

            空間線在光譜軸上的彎曲

            Keystone<40μm

            Keystone<1μm

            Keystone<20μm

            Keystone<5μm

            數值孔徑

            F/2.8

            F/2.4

            F/2.8

            F/2.0

            默認狹縫寬度

            50μm(30,80,150可選)

            30μm(18,50,80,150μm可選)

            50μm(30,80,150μm可選)

            30μm(30,80,150μm可選)

            狹縫長度

            9.6mm

            14.2mm

            9.8mm

            14.2mm

            光輸入

            N/A

            遠心鏡頭

            N/A

            遠心鏡頭

            效率

            >50%,不受偏振影響

            雜散光

            <0.5%(鹵素燈,590nm長通濾波)

            <0.5%(鹵素燈,633nm陷波濾波)

            <0.5%(鹵素燈,1400nm長通濾波)

            機械性能

            尺寸

            D 35×139mm

            W 60×H 60×L 175mm

            D 35×L 139mm

            W 60×H 60×L 220mm

            重量

            300g

            1100g

            300g

            1500g

            機身

            陽極氧化鋁管

            相機接口

            標準C-mount適配器

            用戶調節

            成像軸相對于探測器行,可調后焦距+/- 1mm

            環境性能

            存儲溫度

            -20…+85℃

            運行溫度

            +5…+40℃,無凝水

            注:

            *1 可在探測器窗口前安裝帶阻濾波器

            *2 系統光譜和空間分辨率還取決于探測器的離散成像特性和透鏡質量

            應用案例一:AFB1自然污染的花生分類

            南京財經大學食品科學與工程學院Xueming He等研究人員,使用ImSpector V10e光譜儀+EMCCD相機組成400-1000nm高光譜成像系統,提取并整合光譜、顏色和紋理特征,并采用酶聯免疫吸附試驗(ELISA)方法測定參考AFB1水平,用以實現一種基于非破壞性高光譜成像方法來區分正常和自然AFB1污染的花生。

            微信截圖_20220711154857.png

            圖1-1:高光譜成像系統示意圖(左);花生樣品RGB及分割處理圖像(右):(a1)- (a4)依次為AFB1含量(0.1 ppb)的花生分割前RGB圖像、ROI二值圖像、分割后RGB圖像和分割后灰度圖像;(b1)-(b4)為AFB1含量(599.21 ppb)的花生對應圖像

            對全光譜進行了不同的預處理,線性判別分析(LDA)結果表明,先進行Savitzky-Golay平滑(SGS),然后進行標準正態變換(SNV)可以實現判別,對校準集和驗證集的準確率分別為90%和92%。將偏小二乘判別分析(PLS-DA)和支持向量機(SVM)的性能與LDA進行了比較,帶有RBF核的支持向量機對校準集和驗證集的準確率分別為93%和94%,結果好。

            微信截圖_20220711154917.png

            圖1-2:(a) 所有150個花生樣品的原始光譜和(b)SGS+SNV光譜

            本研究展示了高光譜成像在花生AFB1污染直接分類中的應用潛力,并證明紋理和光譜特征的結合可以改善建模結果。

            應用案例二:葡萄籽無損快速品種識別和可視化表達

            浙江大學生物系統工程與食品科學學院Yong He等研究人員,使用ImSpector N17E光譜儀+ Xeva 992相機組成HSI系統,分別采集了三個葡萄品種的14015、14300和15042顆葡萄種子在874-1734nm光譜范圍內的高光譜圖像。通過小波變換對像素級光譜進行預處理,然后提取每個葡萄籽的光譜。對高光譜圖像進行主成分分析(PCA),使用前六個PCs的分數用于定性識別不同品種之間的模式,前六個PCs的載荷用于識別有效波長(EWs)。

            微信截圖_20220711154933.png

            圖2-1:左:對前六個主成分(PCs)的圖像進行評分:(a)PC1;(b) PC2;(c) PC3;(d) PC4;(e) PC5;和(f)PC6。右:前六個主成分的載荷:(a)PC1;(b) PC2;(c) PC3;(d) PC4;(e) PC5;和(f)PC6

            使用支持向量機(SVM)建立基于EWs的光譜判別模型。結果表明,該方法能夠準確地識別出每種葡萄籽的品種,驗證精度為94.3%,預測精度為88.7%。使用每個品種的外部驗證圖像來評估所提出的模型,并形成分類圖,其中每個單個葡萄籽被正確識別為屬于不同的品種。

            微信截圖_20220711154951.png

            圖2-2:(a)-(f)以此為品種I-Ⅲ的原始灰度圖像和相應分類圖

            總體結果表明,高光譜成像(HSI)技術結合多元分析可以作為一種有效的工具,用于葡萄籽的無損快速品種識別和可視化表達,該方法在開發多光譜成像系統以供實際應用方面具有很大潛力。

            參考文獻:

            [1] He X , Yan C , Jiang X , et al. Classification of aflatoxin B1 naturally contaminated peanut using visible and near-infrared hyperspectral imaging by integrating spectral and texture features[J]. Infrared Physics & Technology, 2021:103652.

            [2] Yiying Z , Chu Z , Susu Z , et al. Non-Destructive and Rapid Variety Discrimination and Visualization of Single Grape Seed Using Near-Infrared Hyperspectral Imaging Technique and Multivariate Analysis[J]. Molecules, 2018, 23(6):1352-.




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