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sCMOS高光譜相機(jī)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(jiān)固的結(jié)構(gòu),是一款專為各種科研及商業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)的非常優(yōu)秀的高光譜成像測量工具。
sCMOS高光譜相機(jī)由一個(gè)ImSpector V10E,和一個(gè)高速sCMOS面陣單色相機(jī)組成,作為一款線性推掃式相機(jī),為每個(gè)像素提供完整的、連續(xù)的光譜信息。在光譜儀中使用的透射衍射光柵和透鏡光學(xué)提供了高質(zhì)量、低失真的圖像,以滿足*苛刻的規(guī)格要求。
該相機(jī)具有極低的噪聲(幾個(gè)電子)和高信噪比等優(yōu)異性能。2184像素的空間分辨率,高達(dá)100張/秒的成像速率和可調(diào)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(tǒng)。
主要特點(diǎn)
l 科研級溫度穩(wěn)定sCMOS探測器
l 空間分辨率高達(dá)2184像素
l 光譜波段數(shù)高達(dá)946
l 幀率:100幀/秒(全幀),binning條件下可達(dá)更高幀速
l 超高信噪比,專為科研及商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域設(shè)計(jì)
相機(jī)規(guī)格
光學(xué)特性 | |
光譜相機(jī) | 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(jù)binning調(diào)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(wěn)定sCMOS |
空間像素 | 2184 |
光譜波段數(shù) | 946 |
像素大小 | 6.5μm |
信噪比(峰值) | 170:1(無binning)至680:1(8×2binning) |
相機(jī)輸出 | 16bit CameraLink |
數(shù)據(jù)線纜 | 5m長度 |
相機(jī)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(shí)間范圍 | 8.1-100ms |
功耗 | 60W |
輸入電壓 | 110/230V,50/60Hz或24V DC |
環(huán)境特性 | |
存儲溫度 | -20…﹢50℃ |
操作溫度 | ﹢5…﹢40℃,無凝水 |
機(jī)械特性 | |
尺寸 | 400×110×120mm |
重量 | 2.0kg |
鏡頭支座 | 標(biāo)準(zhǔn)C-mount |
快門 | 電機(jī)械快門 |
附件配置:PFD系統(tǒng)提供多種附件供用戶擴(kuò)大應(yīng)用領(lǐng)域
l 前置物鏡:為整個(gè)光譜范圍提供高質(zhì)量的圖像和光譜數(shù)據(jù),可選18、23、140mm鏡頭
l 采集光纖:將相機(jī)轉(zhuǎn)換成多點(diǎn)光譜儀,所有的點(diǎn)均在沒有移動(dòng)復(fù)用器的情況下同時(shí)測量
l 鏡像掃描器或旋轉(zhuǎn)平臺:用于掃描靜態(tài)目標(biāo)和戶外場景,或結(jié)合X-stage sample mover用于桌面和顯微鏡應(yīng)用。
l 數(shù)采軟件:PFD支持LUMO軟件,用于采集數(shù)據(jù)、設(shè)置參數(shù)、影像實(shí)時(shí)可視化、ENVI兼容格式數(shù)據(jù)立方,支持多款通用軟件進(jìn)一步處理分析。
l SDK:還可以為快速高效的應(yīng)用開發(fā)提供SDK
應(yīng)用領(lǐng)域
應(yīng)用案例
(1)基于多傳感器的地質(zhì)礦物探測:
基于不同的多傳感器組合,對于礦物表面的細(xì)節(jié)表達(dá)及詳細(xì)的光譜分析是非常有利的。通過VNIR、SWIR和LWIR范圍內(nèi)的傳感器組合可以同時(shí)探測蝕變礦物和成巖礦物,并提高在不同波長區(qū)域具有特征的某些礦物的探測可靠性。高空間分辨率數(shù)據(jù)的集成可以用于繪制復(fù)雜的礦物樣品,可據(jù)此在分類基礎(chǔ)上對礦物域進(jìn)行制圖,并作為相對豐度的半定量估計(jì)。
(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(xué)物質(zhì),被廣泛應(yīng)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(jī)對不同新鮮水果和被福爾馬林污染過的水果進(jìn)行光譜成像,通過K-NN方法和SVM方法分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),結(jié)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(gè)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(zhǔn)確率均在90%以上?;谶@種精度,以光譜反射率作為波長特征函數(shù)即能夠成功地應(yīng)用于果蔬新鮮度檢測及質(zhì)量控制。
暫無數(shù)據(jù)!