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江蘇雙利合譜科技有限公司
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隨著高光譜成像技術和顯微技術的發展，將高光譜成像技術和顯微技術相結合，其檢測分析能力便延伸至微觀領域。
Lambda顯微高光譜成像系統簡介
光譜成像技術概述
光譜成像技術（Hyperspectral Imaging，HSI）是在多光譜遙感技術的基礎上發展而來，融合了光譜分析和光學成像兩項傳統光學診斷方法，具有“圖譜合一”的特點。光譜圖像與傳統的灰度圖像和RGB 成像以及多光譜成像相比，光譜成像的成像波段多，光譜分辨率高。RGB 成像僅擁有3 個波段的通道，其光譜分辨率極低，多光譜成像的光譜分辨率則在0.1 mm 數量級范圍，而高光譜成像的光譜分辨率可達到0.01 mm 數量級，如圖1 所示為灰度成像、RGB 成像、多光譜成像以及高光譜成像的差異。
圖1高光譜與其他成像的對比
（左圖）灰度圖像、RGB圖像、多光譜圖像和高光譜圖像波段數對比；
（右圖）灰度圖像、RGB圖像、多光譜圖像和高光譜圖像中所含信息量的對比
濾片式光譜成像原理簡介
濾片式光譜相機利用特殊的鍍膜技術，無需分光光譜儀模塊，使得在光譜覆蓋范圍內的數十或數百條光譜波段對目標物體連續成像。在獲得物體空間特征成像的同時，也獲得了被測物體的光譜信息。漸變薄膜式高光譜相機是將不同波段的漸變薄膜鍍制在面陣探測器上， 通過對目標成像，可同時、快速獲取光譜和影像信息的無損檢測分析儀器。
圖1 鍍膜式高光譜成像原理
Lambda顯微高光譜成像系統
在高光譜成像中，因為不同目標物具有不同的光譜特征，所以光譜信息可以用來識別目標物的種類和研究它們的狀態，即使肉眼看起來相似的物體，也能利用光譜信息區分開來。隨著高光譜成像技術和顯微技術的發展，將高光譜成像技術和顯微技術相結合，其檢測分析能力便延伸至微觀領域。在生物醫學領域可用于癌細胞的鑒別和分析研究等，在農業領域可用于分析細胞結構及成分變化和病害的早期識別等，在刑偵領域可用于判別指紋形狀特征等，在食品安全領域可用于品質變化研究等，在工業領域可用于OLED 顯示屏發光測試、量子點暗場檢測、納米顆粒檢測等。
譜視界推出的Lambda 顯微高光譜成像系統可適配于市場上的大部分顯微鏡，如圖2。其高光譜系統結構由面陣探測器、驅動電源、運動控制模塊、數據采集模塊等集成于一體，無需電動位移臺，大大減小了系統的體積與重量，外觀簡潔，其與顯微鏡搭配使用操作簡單、方便。
圖2 Lambda顯微高光譜成像系統
Lambda光譜成像系統技術規格
| 儀器型號 | Lambda-VN | Lambda-VNS | Lambda-Nir | ||||||
| 光譜范圍 | 420~1000nm | 420~1000nm | 1150~1650±5nm | ||||||
| 光譜分辨率 | 10nm | 10nm | 20nm | ||||||
| 光譜通道數 | >100 | >100 | 32/64 | ||||||
| 標配鏡頭 | 焦距(mm) | 25（其它焦距可選*1） | 25（其它焦距可選*1） | 35（其它焦距可選*2） | |||||
| 工作距離(mm) | 150-∞ | 150-∞ | 300-∞ | ||||||
| 視場角 | 19° | 23° | 15.6° | ||||||
| 探測器 | 2048*2048 CMOS | 2048*2048 sCMOS | 640*512 InGaAs FPA | ||||||
| 像素數 （空間維*掃描維） | 1600*1200（1X） 800*600（2X） | 1600*1200（1X） 800*600（2X） | 640*512 | ||||||
| 像素尺寸 | 5.5*5.5μm | 6.5*6.5μm | 15*15μm | ||||||
| 數字輸出 | 10bit | 12bit | 14bit | ||||||
| 幀數 | 90fps | 45fps | 50fps | ||||||
| 曝光時間范圍 | 28μs-1s | 10μs-10s | 10μs-1s | ||||||
| 內置電腦接口 | USB3.0+HDMI | ||||||||
| 鏡頭接口 | C-Mount | ||||||||
| 系統電源 | DC 16.8V | ||||||||
| 內置微型處理器 | I7處理器、16G運存、256GSSD | ||||||||
| 內置電池 | 65Wh | 65Wh | 65Wh | ||||||
| 系統功耗 | 45W | 60W | 60W | ||||||
*1：16mm,35mm,50mm，其它可咨詢
*2：9mm,15mm,22mm,56mm，其它可咨詢
相機功能
● 可與標準C接口的成像鏡頭或顯微鏡直接集成，實現光譜影像（Mapping）的快速采集。您感興趣的產品PRODUCTS YOU ARE INTERESTED IN
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