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SWIR 短波红外高光谱成像系统

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规模内(1000 - 2500 nm)不但具有高速数据收罗功效，还拥有更多的空间像素(384)，使用CameraLink连接，可实现高达450fps的图像收罗速率。

为了包管室内外差别条件下的使用，它具有坚固的防风雨的IP54外壳和温度稳定的光学系统，并且具有更低的功耗，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，使其成为药物质量包管、食品宁静和农业剖析等应用领域的得力助手。

主要特点

笼罩1000- 2500nm短波红外波段
CameraLink接口，USB/RS232控制
帧频高达450帧/秒(全画幅)
探测器: 低温冷却MCT检测器
超高的信噪比，大大都应用领域推荐使用
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
光谱规模	1000-2500nm
狭缝宽度	30μm（50或80μm可�。�
有效狭缝长度	9.2mm
电气特性
探测器	低温冷却MCT探测器
功耗	正常情况＜50W
输入电压	宽电压24V
机械特性
大�。ǔぁ量怼粮撸�	传感器	电源&控制单位
	470×176×178mm	300×190×130mm
重量	14kg	约5kg
用户调理	不支持
快门	用于暗参考图像收罗的电机械快门
情况特性
存储温度	-20…﹢50℃
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

前置物镜：优化900-2500nm光谱规模的图像和光谱数据质量。
收罗光纤：带有收罗镜头或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括4-110个输入通道。
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。
LUMO软件：支持，用于控制扫描平台、收罗数据、设置参数、影像实时可视化。
数据存储为ENVI、Matlab和R兼容花样数据立方，支持多款通用软件进一步处理剖析�；箍梢蕴峁㏒DK，用于快速高效的应用程序开发。

应用领域

化学及质料分拣
医药制造
资源接纳
矿物识别
粮食和农业
水分含量漫衍
艺术研究与归档

检测牛油果皮下黑点

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质料。通常，剖析的质料直接从静脉以液体的形式;然而，在某些情况下，剖析在外貌爆发的血�；岣愕�。高光谱成像在血渍剖析中的一个重要应用是估算时间，从而资助犯法现场视察人员确定案发时间。本实验接纳主身分剖析（PCA）和最小噪声分数（MNF）要领。

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黑点样本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规模内如右图所示，剖析显示，最大的变革爆发在样本血液外貌涂敷后的第一个小时。进一步研究20-27个样本爆发的变革。

对样本进行散点图分组，视察散点形状与血迹点空间漫衍的相关性（如下图）。视察到的变革是由于血斑逐渐干燥和血红卵白衍生物(主要是氧血红卵白和金属血红卵白)含量的差别造成。

本研究接纳的要领是无损的、有效的、快速的。通过高光谱成像、结合PCA和MNF算法最终乐成区别出在0 ~29天的血斑，准确提供了在血斑干燥历程中爆发的动态历程信息。

（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

高光谱成像将古板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，它被乐成地用作评估原质料和产品质量的剖析工具。与液相色谱等古板剖析要领相比，SWIR高光谱成像可以在更短的时间内进行无损剖析。

八角茴香（Illicium verum）是治疗小儿绞痛的常用药物。然而，有纪录显示在使用后泛起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要领关于避免这种可怕结果的再次爆发至关重要。

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，而接纳光谱规模为920-2514 nm的SWIR高光谱推扫成像系统获取图像。接纳主身分剖析法(PCA)对图像进行剖析，降低数据的高维性，去除不需要的配景，实现数据的可视化。利用偏最小二乘判别法(PLS-DA)建立了4个主身分、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。

结果标明，SWIR高光谱成像技术是一种客观、无损的质量控制要领，可乐成地对日本毒八角茴香和中国八角茴香进行精确鉴别。别的，该要领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。

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