SCMOS相机 光束分析仪 DMD 光纤束 合束激光器 共焦 拉曼光谱仪 锁相放大器 无掩膜光刻机 高光谱相机
利用高光谱成像评估水果和蔬菜的成熟度和老化监测和控制食品质量对于追求利润和负责任的食品生产至关重要。特别是对于水果和蔬菜来说,它们比其他食品更加敏感,必须新鲜出售和加工才能更加有价值和更加健康。高光谱成像为自动质量控制系统提供了重要的数据,以确保食品的高质量。用specim FX10高光谱相机测量李子和番茄的老化食品的生长天数是评价食品新鲜程度时需要量化的一个重要参数。在这样的背景下,水果和蔬菜的成熟度和硬度是需要观察和监测的两个最基本的参数。高光谱相机可以观察水果和蔬菜在整个成熟过程中的光谱变化。在这项研究中,我们使用specim FX10高光谱相机和实验室推扫平台对李子和番茄进行了20天的 ...
Specim高光谱成像仪/高光谱相机 400-12000nm宽谱波段可选高光谱成像技术是一种图像及光谱融合的技术,可同时获取研究对象的空间及光谱信息。图像数据反映物体的外部特征、表面缺陷及污斑情况,光谱数据用于分析物体内部结构及成分。通过原理一般分为以下几类高光谱成像仪:一光栅分光,通过光栅将光谱展开,然后线阵推扫成像,比如Specim高光谱相机,覆盖各种波长和领域;二可调谐滤波器分光,此原理相机不需要外置推扫或移动装置,面阵成像,光谱扫描,比如Hinalea凝视型高光谱相机;三芯片镀膜型高光谱相机,采用高灵敏ccd芯片及cmos芯片研制了一种新的高光谱成像技术,在探测器的像元上分别镀不同波段 ...
高光谱成像技术简介高光谱成像的目标是获得场景图像中每个像素的光谱,目的是发现物体、识别材料或检测过程。光谱成像仪一般有三个分类,有推扫式扫描仪和相关的扫扫式扫描仪(空间扫描),可以随时间读取图像,带序列扫描仪(光谱扫描),可以获取不同波长区域的图像,以及快照高光谱成像,使用凝视阵列在瞬间生成图像。工程师们为天文学、农业、分子生物学、生物医学成像、地球科学、物理学和监视等领域的应用构建高光谱传感器和处理系统。高光谱传感器使用宽光谱观察物体。某些物体在光谱中留下独特的反射或透射峰。通过这些光谱特征能够识别构成扫描物体的物质。例如,石油的光谱特征有助于地质学家发现新油田。形象地说,高光谱传感器将信息 ...
用specim高光谱相机检测金属和织物上的油污及对比实验油在许多行业被用作润滑剂。在最终产品中,油却通常被认为是一种污染物,这对检测是至关重要的。然而,油剂用人眼是很难观察的,同理传统的RGB相机也很难检测它。不过,当工作在合适的波长上时,高光谱相机却能轻易的捕捉到这些信息。为了验证这一点,我们将三种不同类型的油涂抹在铝片和黑色织物上(见图1),并用三种不同型号的specim高光谱相机来扫描:FX17、SWIR和FX50。在测试中,我们使用了Weldlite TF2,这是一种非常常见的润滑剂,例如用于自行车链条,Würth HSP 1400,这是一种高温润滑剂,以及Pentisol,这是一种通 ...
SPECIM高光谱相机在食品检测方面的应用——陈皮异物监测1. 描述 陈皮是一种良好的药材,也是一种常见的食材,对人们的健康与生活有非常大的帮助。但是陈皮在收集过程中,常常会混有其他物质,例如树叶、烟头等与陈皮颜色相近的杂质。本实验通过使用Specim高光谱相机来做陈皮混合物的检测。2. 原理 高光谱成像技术是一种图像及光谱融合的技术,可同时获取研究对象的空间及光谱信息。图像数据反映物体的外部特征、表面缺陷及污斑情况,光谱数据用于分析物体内部结构及成分。 Specim高光谱相机采用线阵推扫的成像方式,通过相机和被拍摄物体之间有相对运动,获取目标区域的所有样本的图像数据和光谱信息数据。在地面 ...
用高光谱相机识别几种常见物质(一)用高光谱相机可以识别生活中许多常见的物体,并对他们做出分选。以下是一些用高光谱相机实际分选的案例。一、纸袋上胶水的识别日常生活中,常常会使用到纸质的包装袋,纸质的包装大多是使用胶水粘起来的,而袋子上剩余的胶水就会影响着包装袋的产品质量和美观。通过高光谱分析的方式,则可以清楚且快速的看到这些胶水。1.1 把粘有胶水的纸袋放在Specim的扫描平台Lab scanner正下方,打开卤素补光灯,对物体进行扫描成像。1.2 上述扫描得到的数据,用Specim的高光谱处理软件Insight打开,并进行数据处理。可得到处理结果如下。从上面对比图中可以看到,纸袋上的胶水已经 ...
高光谱光场层析成像:一次拍照获得五维信息技术背景一个光场可以用七维全光函数来表征,。沿所有维度记录光线可揭示输入场景的体积、光谱和时间信息。然而,传统的图像传感器仅测量二维全光函数,大部分信息都未记录,且测量效率低下。测量高维全光函数面临两个主要难题:降维和测量效率。一方面,由于大多数光子探测器是二维(图像传感器)、一维(线传感器)或零维(单像素传感器)的,用低维传感器采集高维全光函数通常需要沿另一个维度进行大量扫描。例如,为了获取全光数据立方体,高光谱成像仪通常在空间域或光谱域中进行扫描,从而导致采集时间延长。相比之下,像映射光谱仪(image mapping spectrometer, I ...
双光梳高光谱数字全息技术背景:数字全息可无需透镜、无需扫描实现三维成像。其可以具有很高的时间和空间分辨率,光路中的介质可以是线性或者非线性的。数字全息的应用包括光学轮廓和变形测量、波前传感、相对较短距离的三维轮廓分析(与LIDAR技术的数百公里相比)、生命科学的显微镜和纳米显微镜、粒子成像测速、层析和激光散斑对比(contrast)成像,以及通过计算机生成的全息图在光遗传学、数据存储或虚拟和增强现实的近眼显示器等领域产生复杂的三维波前等。文章创新点:德国马克斯·普朗克量子光学研究所的Edoardo Vicentini(一作)和Nathalie Picqué(通讯)提出一种双光梳数字全息术,可以 ...
测量透射式高光谱时需要考虑什么?我们经常会收到关于透射式扫描高光谱的询问。透射式扫描用于测量样品的透射率,将相机放置在样品的一侧,而将光源放置在另一侧。本文讨论了在进行此类测量时可能出现的缺陷和注意事项。1.环境光照射到样品表面的环境光会导致用户测量的是透射和从物体表面反射的混合光,而不是纯粹的透射光。因此,测试系统要么应该在一个完全黑暗的房间中操作(这不容易实现)——要么在系统周围设计一个遮光板来挡住环境光。典型的透射信号是比较低的,需要较长的积分时间。这意味着环境光的反射,如果存在,就会强烈地影响着实际测量的物品。在透射式测量的情况下,即使是来自计算机显示器的光也会影响测试结果。2.杂散光 ...
用高光谱相机测量面包皮颜色引言烘焙产品的饼皮颜色是衡量产品质量的一个很好的指标。找到最佳的烘烤时间和温度可以减少浪费,从而降低成本。确定最佳的颜色可能是一个挑战。虽然人眼可以很好地看到颜色,但结果是非常主观的,而且个体之间存在显著差异。RGB相机对颜色的感知明显不如人眼,而且对许多应用来说精度不够高。在颜色测量方面,高光谱仪器的精度超过了人眼。颜色测量可靠且客观,结果也是可以完全类比的。为了演示高光谱成像如何用于颜色测量和分析,我们测量了在烤箱中不同时间的面包的颜色。配方中推荐的烘烤时间为5-6分钟。右图中颜色最浅的小圆面包烘烤时间为3分钟,以后的面包每一个烘烤时间都比上一个长1分钟。因此,颜 ...
什么是高光谱成像研究材料、识别材料或定义它们属性的一个好办法是研究光与它们之间的相互作用,这种研究光与材料相互作用的学科叫做光谱学。 光谱学研究光在目标物体中的行为,并根据不同的光谱特征识别不同的材料。这些光谱特征可以从材料的光谱图中体现出来,光谱图描述了不同波长的光的数量。 它显示了目标物体散射、反射或透射了多少光。 简而言之,光谱图告诉了我们这些特定颜色的光的含量。表示光谱的通常作法是用强度和波长的比值作个图。根据光谱特征识别不同的材料材料的光谱特征可以和人的指纹进行类比, 由于每种材料和化合物与光的反应不同,它们的光谱特征也是不同的。 就像指纹可以用来识别人一样,光谱特征可以用来识别物体 ...
于开发快速的高光谱CRS成像方法。CRS的另一个局限性是敏感性。尽管独立的单层脂质双分子层成像在早期为生物应用带来了希望,但产生这种信号所需的分子数量仍然超过105。然而荧光显微镜技术可以捕捉到来自单个分子的信号,即使是最敏感的CRS方法也需要成千上万个目标分子来产生可检测的信号。因此,关注提高灵敏度是扩大CRS技术使用的重要策略。CRS成像的对比度来源于分子化合物的振动特征。对于内源性分子,这种标记的数量是有限的。大量的物种和有限数量的振动特征的结合导致了重叠带结构的密集光谱。在这种背景下识别单个物种构成了振动光谱学的基本挑战。因此,提高CRS分子特异性的方法有机会使该技术得到更广泛的应用。 ...
件就可以实现高光谱分辨率。与自发拉曼不同的是,所有的拉曼位移都可以用单色激光器同时测量,而刺激拉曼需要调谐波长来测量更多的光谱点,而且在获取光谱图像时,调谐激光波长会限制测量的速率。另一方面,飞秒激光器本身具有宽广的光谱。一种叫做 "光谱聚焦 "的技术可以用来快速调整泵浦和斯托克斯光束之间的能量差。可以在更短的时间内获得光谱图像。然而,这种方法也大大增加了系统的光学复杂性。一对衍射光栅或高折射率材料(如SF57玻璃棒)需要被添加到光束路径中,而且光谱范围是有限的。关于光谱聚焦方法的详细解释可以在最近的一份出版物中找到。简而言之,如果一次只对单个拉曼位移感兴趣,皮秒激光器的设 ...
CD相机获得高光谱线图像,实现高速拉曼成像,沿y轴平行检测400个拉曼光谱。物镜的组合和选择在一定程度上受到了物理上是否可能将它们放置在装置中以及可以放置的被观察样本的大小的限制。另外一个光路来诱导拉曼散射的外延线照明,使用一个线形焦点,以能够比较贝塞尔和传统外延线照明模式之间的成像特性。使用图1(a)中的倒立镜可以切换两种成像模式。贝塞尔照明的偏振方向设置为x方向,使探测物镜能够有效地收集诱导拉曼散射。分光光度计的狭缝宽度设为1 Airy单位,使狭缝共聚焦效应也可实现z向的空间分辨率。光学装置的细节如图1所示。图一该显微镜的有效点扩散函数(PSF)是光学照明点扩散函数和检测点扩散函数的乘积。 ...
多光谱成像、高光谱成像、红外成像、太赫兹成像、气体成像、实时视频、后处理视频、显微镜、三维成像、偏振测量(polarimetry)、多模成像、经散射介质成像、X射线衍射层析、光声成像、全息、相位成像、核磁共振成像、眼科成像、血细胞计数、超快成像、长距成像等。英国格拉斯哥大学的Matthew P. Edgar, Graham M. Gibson & Miles J. Padgett等人撰写综述文章,介绍了单像素成像的原理和应用前景。单像素相机是如何工作的(1)相机架构单像素相机有两个主要部件:空间光调制器(spatial light modulator, SLM)和单像素探测器。SLM有 ...
而获得如单帧高光谱成像、单帧三维成像这样的能力。在这种情况里,采用多路复用的光学器件通过将物空间中的每一点映射到成像传感器上的分布式模式以将二维和三维信息编码,然后利用解卷积算法从模糊或编码的测量来重建编码的清晰图像或体积。现有的解卷积算法应用场景有限。现今已有多种解卷积算法。经典的有Wiener滤波(属于closed-form方法)、Richardson-Lucy和快速迭代收敛阈值算法(属于迭代优化方法)等。但是现有的解卷积方法往往需要精心挑选的先验信息(如total variation和native sparsity)来提高图像质量。除此之外,这些方法通常假设系统是平移不变的(即图像的所有 ...
I)、双编码高光谱成像仪(DCSI)、空间光谱编码压缩高光谱成像系统(SSCSI)、快照彩色压缩光谱成像仪(SCCSI)、棱镜掩模视频成像光谱仪(PMVIS)和单像素相机光谱仪(SPCS)。基于折射光学的仪器的有多种编码策略。最通用的方法是采用具有不透明或透明特征的黑白编码孔径,阻挡或让光通过每个特定的空间点。因为相同的模式对所有光谱带进行编码,所以这种策略被称为空间编码,通常使用DMD(digital micromirror device)来实现它。另一种方法采用称为彩色编码孔径(CCA)的滤光器阵列实现空间和光谱编码,这需要更强大的调制,从而提高从不适定问题中复原光谱图像的概率。当前不足: ...
标题:双光梳高光谱数字全息简介:由两个重复频率略有不同的频率梳和无透镜相机传感器组成的干涉仪构成双光梳数字全息,可实现具有高时间相干性的高频率复用全息。作者:Edoardo Vicentini ,Zhenhai Wang...Nathalie Picqué原文链接: https://www.nature.com/articles/s41566-021-00892-x4 快报标题:通过在有机半导体界面形成三重态实现高效固态光子上转换简介:证明了有机半导体异质结界面对光的高效上转换。这个过程是由界面处的电荷分离和重组介导的电荷转移状态实现的。作者:Seiichiro Izawa & Mas ...
.标题:快照高光谱光场层析简介:提出一种快照高光谱光场层析成像系统,可以高效记录五维全光函数。作者:Qi Cui, Jongchan Park, Yayao Ma, and Liang Gao链接:https://doi.org/10.1364/OPTICA.440074传送门>>3.标题:使用2D Talbot阵列照明的高分辨率和灵敏度双向 X 射线相衬成像简介:设计、制造了二维Talbot阵列照明器,并用于在10-20keV下对软组织的高分辨率高对比度X射线相位成像。作者:Alex Gustschin, Mirko Riedel, ... Julia Herzen链接:http ...
中重建视频和高光谱图像等高维数据。视频SCI系统通常由物镜、随时间变化的掩模、单色或彩色传感器和一些额外的中继镜头组成。在每次曝光期间,数十个时间帧由相应的随时间变化的掩膜调制,然后集成到单个快照中。SCI 系统中的高维数据重建可以表述为线性不适定模型(ill-posed linear model)。经典 SCI 系统通常依赖于光刻技术产生的平移掩模(shifting mask)或空间光调制器投影的动态图案作为随时间变化的掩模。平移掩模方案可以提供高空间分辨率调制,但它依赖于平移台的机械运动,存在不准确或不稳定、难以紧凑集成的问题。对于空间光调制器生成的掩膜,它们可以通过微机械控制器快速切换, ...
或 投递简历至: hr@auniontech.com