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sCMOS VNIR高光譜成像系統
更新時間：2025-07-02
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sCMOS VNIR高光譜成像系統光譜范圍涵蓋400-1000 nm（VNIR）范圍，具有極低的噪聲、高分辨率、高成像速率和堅固的結構，是一款專為各種科研及商業應用設計的非常厲害的高光譜成像測量工具。
| 品牌 | SPECIM/芬蘭 | 成像方式 | 二元光學元件 |
|---|---|---|---|
| 價格區間 | 面議 | 使用狀態 | 機載/地面均可 |
| 工作原理 | 推掃型 | 應用領域 | 環保,食品/農產品,化工,農林牧漁,地礦 |
sCMOS VNIR高光譜成像系統光譜范圍涵蓋400-1000 nm（VNIR）范圍，具有極低的噪聲、高分辨率、高成像速率和堅固的結構，是一款專為各種科研及商業應用設計的非常厲害的高光譜成像測量工具。
sCMOS高光譜相機由一個ImSpector V10E，和一個高速sCMOS面陣單色相機組成，作為一款線性推掃式相機，為每個像素提供完整的、連續的光譜信息。在光譜儀中使用的透射衍射光柵和透鏡光學提供了高質量、低失真的圖像，以滿足苛刻的規格要求。
sCMOS VNIR高光譜成像系統具有極低的噪聲(幾個電子)和高信噪比等優異性能。2184像素的空間分辨率，高達100張/秒的成像速率和可調的binning特性，使其成為一款可以滿足更高級別要求的高光譜成像系統。
主要特點
- 科研級溫度穩定sCMOS探測器
- 空間分辨率高達2184像素
- 光譜波段數高達946
- 幀率:100幀/秒(全幀)，binning條件下可達更高幀速
- 超高信噪比，專為科研及商業應用領域設計
相機規格
光學特性 | |
光譜相機 | 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binning調整） |
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） |
有效狹縫長度 | 14.2mm 14.2mm |
電氣特性 | |
探測器 | 溫度穩定sCMOS |
空間像素 | 2184 |
光譜波段數 | 946 |
像素大小 | 6.5μm |
信噪比（峰值） | 170:1（無binning）至680:1（8×2binning） |
相機輸出 | 16bit CameraLink |
數據線纜 | 5m長度 |
相機控制 | CameraLink |
幀捕獲器 | BitFlow Carbon |
幀率 | 100fps（全幀） |
附件特性 | 非對稱空間與光譜binning(SW) |
曝光時間范圍 | 8.1-100ms |
功耗 | 60W |
輸入電壓 | 110/230V，50/60Hz或24V DC |
環境特性 | |
存儲溫度 | -20…﹢50℃ |
操作溫度 | ﹢5…﹢40℃，無凝水 |
機械特性 | |
尺寸 | 400×110×120mm |
重量 | 2.0kg |
鏡頭支座 | 標準C-mount |
快門 | 電機械快門 |
附件配置：PFD系統提供多種附件供用戶擴大應用領域
- 前置物鏡：為整個光譜范圍提供高質量的圖像和光譜數據，可選18、23、140mm鏡頭
- 采集光纖：將相機轉換成多點光譜儀，所有的點均在沒有移動復用器的情況下同時測量
- 鏡像掃描器或旋轉平臺：用于掃描靜態目標和戶外場景，或結合X-stage sample mover用于桌面和顯微鏡應用。
- 數采軟件：PFD支持LUMO軟件，用于采集數據、設置參數、影像實時可視化、ENVI兼容格式數據立方，支持多款通用軟件進一步處理分析。
- SDK：還可以為快速高效的應用開發提供SDK
應用領域
應用案例
（1）基于多傳感器的地質礦物探測：
基于不同的多傳感器組合，對于礦物表面的細節表達及詳細的光譜分析是非常有利的。通過VNIR、SWIR和LWIR范圍內的傳感器組合可以同時探測蝕變礦物和成巖礦物，并提高在不同波長區域具有特征的某些礦物的探測可靠性。高空間分辨率數據的集成可以用于繪制復雜的礦物樣品，可據此在分類基礎上對礦物域進行制圖，并作為相對豐度的半定量估計。
（2）水果表皮甲醛檢測：
福爾馬林作為一種對人體有害的生物采樣化學物質，被廣泛應用于孟加拉國，作為魚類、水果、蔬菜等食品的防腐劑。本研究使用sCOMS相機對不同新鮮水果和被福爾馬林污染過的水果進行光譜成像，通過K-NN方法和SVM方法分析實驗數據，結果表明，兩種分類算法對福爾馬林污染水果的新鮮水果分類正確率均為70-94%，其中k-NN對每個樣本的正確率均高于SVM 85%以上。紅蘋果、青蘋果和番茄在k-NN和SVM的分類準確率均在90%以上。基于這種精度，以光譜反射率作為波長特征函數即能夠成功地應用于果蔬新鮮度檢測及質量控制。
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