SWIR短波紅外高光譜成像系統是Specim推出了一款全新的、經(jīng)過(guò)重新設計和加工的具有突破性特點(diǎn)的短波紅外高光譜成像系統。該系統在SWIR范圍內(1000 - 2500 nm)不但具有高速數據采集功能，還擁有更多的空間像素(384)，使用CameraLink連接，可實(shí)現高達450fps的圖像采集速率。

      為了保證SWIR短波紅外高光譜成像系統室內外不同條件下的使用，它具有堅固的防風(fēng)雨的IP54外殼和溫度穩定的光學(xué)系統，而且具有更低的功耗，標稱(chēng)功率僅為50W。

      憑借其溫度穩定的光學(xué)系統，SWIR提供了當今非常具挑戰性的近紅外化學(xué)成像應用領(lǐng)域所需的穩定性和靈敏度，并滿(mǎn)足實(shí)驗室、野外、和工業(yè)應用的嚴苛要求，使其成為藥物質(zhì)量保證、食品安全和農業(yè)分析等應用領(lǐng)域的得力助手。

主要特點(diǎn)

覆蓋1000- 2500nm短波紅外波段
CameraLink接口，USB/RS232控制
幀頻高達450幀/秒(全畫(huà)幅) 
探測器: 低溫冷卻MCT檢測器
超高的信噪比，大多數應用領(lǐng)域推薦使用
可提供SDK，用于快速高效的應用程序開(kāi)發(fā)

相機規格

附件配置：SWIR系統提供多種附件供用戶(hù)擴大應用領(lǐng)域

前置物鏡：優(yōu)化900-2500nm光譜范圍的圖像和光譜數據質(zhì)量。
采集光纖：帶有采集鏡頭或SMA連接器的光纖: 不需要移動(dòng)多路復用器，即可在一個(gè)分光計中包含4-110個(gè)輸入通道。
鏡像掃描器或旋轉平臺：用于掃描靜態(tài)目標和戶(hù)外場(chǎng)景，或結合X-stage sample mover用于桌面和顯微鏡應用。
LUMO軟件：支持，用于控制掃描平臺、采集數據、設置參數、影像實(shí)時(shí)可視化。
數據存儲為ENVI、Matlab和R兼容格式數據立方，支持多款通用軟件進(jìn)一步處理分析。還可以提供SDK，用于快速高效的應用程序開(kāi)發(fā)。

應用領(lǐng)域

化學(xué)及材料分揀
醫藥制造
資源回收
礦物識別
糧食和農業(yè)
水分含量分布
藝術(shù)研究與歸檔

  檢測牛油果皮下斑點(diǎn)

應用案例

      （1）血液作為一種特殊的信息載體，是診斷、毒理學(xué)和法醫學(xué)中較常用的生物材料。通常，分析的材料直接從靜脈以液體的形式;然而，在某些情況下，分析在表面產(chǎn)生的血跡會(huì )更方便。高光譜成像在血斑分析中的一個(gè)重要應用是估算時(shí)間，從而幫助犯罪現場(chǎng)調查人員確定案發(fā)時(shí)間。本實(shí)驗采用主成分分析（PCA）和小噪聲分數（MNF）方法。

      如下圖：DBS卡上血斑:a為 1-19樣本，b為 20-28樣本（左圖），經(jīng)過(guò)小噪聲分數算法血液斑點(diǎn)樣本a（基于PC2-PC3-PC4），b:（基于PC2-PC3-PC5）（右圖）。

      所選血斑的光譜特征(S1，S6、S14、S16、S22、S26、S27)在SWIR范圍內如右圖所示，分析顯示，大的變化發(fā)生在樣本血液表面涂敷后的*個(gè)小時(shí)。進(jìn)一步研究20-27個(gè)樣本發(fā)生的變化。對樣本進(jìn)行散點(diǎn)圖分組，觀(guān)察散點(diǎn)形狀與血跡點(diǎn)空間分布的相關(guān)性（如下圖）。觀(guān)察到的變化是由于血斑逐漸干燥和血紅蛋白衍生物(主要是氧血紅蛋白和金屬血紅蛋白)含量的差異造成。

      本研究采用的方法是無(wú)損的、有效的、快速的。通過(guò)高光譜成像、結合PCA和MNF算法終成功區別出在0 ~29天的血斑，準確提供了在血斑干燥過(guò)程中發(fā)生的動(dòng)態(tài)過(guò)程信息。

（2）高光譜成像在中藥質(zhì)量控制中的應用——以神經(jīng)毒性日本八角茴香為例

      高光譜成像將傳統的光譜和成像技術(shù)結合起來(lái)，從樣本中獲取光譜和空間信息。在食品飲料、農業(yè)和制藥等行業(yè)，它被成功地用作評估原材料和產(chǎn)品質(zhì)量的分析工具。與液相色譜等傳統分析方法相比，SWIR高光譜成像可以在更短的時(shí)間內進(jìn)行無(wú)損分析。

      八角茴香（Illicium verum）是治療小兒絞痛的常用藥物。然而，有記錄顯示在使用后出現了一些危及生命的不良事件，在一些情況下是由于與有毒的八角茴香(Illicium anisatum，日本八角茴香)的摻雜或替代所致。顯然，迅速有效的質(zhì)量控制方法對于防止這種可怕后果的再次發(fā)生至關(guān)重要。

左圖上為日本毒八角茴香，下為中國八角茴香，右圖為日本毒八角茴香(綠色)和中國八角茴香(藍色)樣品的平均吸收光譜曲線(xiàn)

      通過(guò)肉眼很難判斷真假，而采用光譜范圍為920-2514 nm的SWIR高光譜推掃成像系統獲取圖像。采用主成分分析法(PCA)對圖像進(jìn)行分析，降低數據的高維性，去除不需要的背景，實(shí)現數據的可視化。利用偏小二乘判別法(PLS-DA)建立了4個(gè)主成分、R2X_cum為0.84、R2Y_cum為0.81的2個(gè)物種分類(lèi)模型。隨后使用該模型作為外部數據集，準確預測了引入模型的日本毒八角茴香(98.42%)和I. 中國八角茴香(97.85%)的身份。

      結果表明，SWIR高光譜成像技術(shù)是一種客觀(guān)、無(wú)損的質(zhì)量控制方法，可成功地對日本毒八角茴香和中國八角茴香進(jìn)行精確鑒別。此外，該方法還可以升級到傳送帶系統從而檢測大批量中國八角茴香中摻雜的日本毒八角茴香。