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范围内(1000-2500nm)不但具有高速数据采集功能，还拥有更多的空间像素(384)，使用CameraLink连接，可实现高达450fps的图像采集速率。
为了保证室内外不同条件下的使用，它具有坚固的防风雨的IP54外□壳和温度稳定的光学系统，而且具有更低的※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、和工业应用卐的最高要求〇，使其成为药物质量保证、食品安全和农业分析等应用领域的得力助手。
主要特点
覆盖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，大多数应用领域推荐使用
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 | ||
光谱范围 | 1000-2500nm | |
光谱分辨率FWHM | 10nm（30μm狭缝） | |
光谱采样 | 5.6nm | |
空间分辨▂率 | RMS光斑大小＜15μm | |
F值 | F/2.0 | |
狭缝宽度 | 30μm（50或80μm可选） | |
有效狭缝长度 | 9.2mm | |
电气特性 | ||
探测器 | 低温冷却MCT检测器 | |
空间像素 | 384 | |
光谱波段数 | 288 | |
像素大小 | 24×24μm | |
探测器冷却模式 | Stirling,25000hMTTF | |
光温稳定功能▅ | 支持 | |
相机输出 | 16bitCL | |
信噪比 | 1050:1（最大电平信号） | |
数据线缆 | 长度5米 | |
抓帧器 | NI1427 | |
相机控制 | USB/RS232 | |
帧频 | 450fps（最大全画幅） | |
曝⊙光时间范围 | 0.1-20ms | |
功耗 | 正常情况＜50W | |
输入电压 | 宽电压24V | |
机械特性 | ||
大小（长×宽×高） | 传感器 | 电源&控制单元 |
470×176×178mm | 300×190×130mm | |
重量 | 14kg | 约5kg |
机身 | 带安装螺孔的阳极氧化铝材质 | |
镜头支座 | 标准C-mount | |
用户调节 | 不支持 | |
快门 | 用于暗参考图像采集的电机械快门 | |
环境特性 | ||
存储温度 | -20…﹢50℃ | |
操作温度 | ﹢5…﹢40℃，无凝水 | |
光谱DAQ支持 | 支持 | |
SDK支持 | 支持 | |
安装方式 | 标准安装参见插图，其他安装选项请参阅说明书 | |
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
l 前置物镜：优化900-2500nm光谱范围的图像和光谱数据质〖量。
l 采集光纤：带有采集镜头或→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含4-110个输入通道。
l 镜像扫描器或ζ 旋转平台：用于扫描静态目标和户外场景，或结合X-stagesamplemover用于桌面和显微镜应】用。
l LUMO软件：支持，用于控制扫【描平台、采集数据、设置参数、影像实时可视化。
l 数据存储为ENVI、Matlab和R兼容格式数据立方，支持多款通用软件进一步处理分析。还可以提供SDK，用于快速高Ψ 效的应用程序开发。
应用领域
化学及○材料分拣
医药制造
资源回收
矿物识别
粮食和农业
水分含量分布
艺术研究与归档
检测牛油果皮下斑点
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材料。通常，分析的材料直接从静∮脉以液体的形式;然而，在某些情♀况下，分析在表面产生的血迹会更方便。高光谱成像在血渍分析中的一个重要应用是估算时间，从而帮助犯罪现场调查人员确定案发时间。本实验◥采用主成分分析（PCA）和最小噪声分¤数（MNF）方法。
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斑点样本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范围╳内如右图所示，分析显示，最大的变化发生在样本血液表面涂敷后的第一个小时。进一步研究20-27个样本发生的变化。对样本进行散点图分组，观察散点形状与血①迹点空间分布的相关性（如下图）。观察到的变化是由于血斑逐№渐干燥和血红蛋白衍生物(主要是氧血红蛋白和金属血红蛋白)含量的差异造成。
本研究采用的方法是无∏损的、有效的、快速的。通过高光谱成像、结合PCA和MNF算法最终成▲功区别出在0~29天的血斑，准确提供了在血斑干燥过程中发生的动态过程信息。
（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※成像将传统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，它被成功地用作评估原材料和产品质量的分析工↑具。与液相色谱等传统分析方法相比，SWIR高光谱成像可以在更短的时间内进行▓无损分析。
八角茴香（Illiciumverum）是治疗小儿绞痛的常用药物。然而，有记录显示在使用后出现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(Illiciumanisatum，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方法对于防止这种可怕后果的再次发生至关重要。
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，而采用光谱范围为920-2514nm的SWIR高光谱推扫□成像系统获取图像。采用主成分分析法(PCA)对图像进行分析，降低数据的高维性，去除不需要的背景，实现数据的可视化。利用偏▂最小二乘判别法①(PLS-DA)建立了4个主成分、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。
结果表明，SWIR高光谱成像技术是一种客观、无损的质量控制方法，可成功地对日本毒八角茴香和中国八角茴香◥进行精确鉴别。此外，该方法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。
