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sisuCHEMA高光谱成像分析系统

sisuCHEMA高光谱成像分析系统

 sisuCHEMA高光谱成像分析系统
  • 发布时间: 2018-11-14 09:34
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sisuCHEMA高光谱成像分析系统是一套完整的高光谱成像分析工作站,整合了VNIR至SWIR高光谱成像技术、自动扫描技术及高光谱物质分析技术(软件),使用者只需要将放置在样品盘中的待检样品置于推扫台上,即可通过软件进行扫描控制,实时进行光谱二维影像信息的获取和保存,可同时对大量的样品或不同形状的样品进行光谱成像测量分析,包括组成成分/化学组成量化数据及其分布信息等,样品最大为200x300x45mm,对10mm以下样品其分辨率可达30 μm


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ü 植物表型组学研究分析

ü 蛋白组学研究分析

ü 代谢组学研究分析

ü 藻类表型研究分析

ü 种子品质检测、活力检测

ü 植物病理、病原检测

ü 中草药检测研究

ü 根系分析

ü 食品检测分析

ü 海洋科学研究

ü 环境科学

ü 地质与地球科学

主要技术指标:


VNIR

NIR

SWIR

波段范围

400-1000nm

900-1700nm

1000-2500nm

光谱分辨率 FWHM

2.8nm

6nm

10nm

空间分辨率/

1312像素

320像素

384像素

像素大小

38 - 152 μm

30 - 600 μm

24 - 600 μm

视野

50-200mm

10-200mm

10-200mm

扫描速度

最大100/秒,对应3mm/s@30 μm像素、30mm/s@300 μm像素

扫描时间

320x320分辨率@256波段情况下小于7

照明

Specim 线性散射光源

数据格式

BIL格式,与ENVI兼容

校准

光谱出厂前已校准,每次扫描分析前自动参照标定

生命科学应用案例:

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Priscila S.R.AriesEveraldo P. Medeiros等利用近红外sisuCHEMA高光谱成像分析系统(波段范围1000-2500nm),对棉花炭疽病等病原进行了研究,论文发表在2018J.Spectral ImagingNear infrared hyperspectral images and pattern recognition techniques used to identify etiological agents of cotton anthracnose and ramulosis

Maxleene SandasiAlvaro Viljoen等,利用sisuCHEMA高光谱成像分析技术,对不同品种人参进行了定性分析研究,认为是一种简单快速非损伤性鉴定检测技术。论文发表在2016MoleculesThe Application of Vibrational Spectroscopy Techniques in the Qualitative Assessment of Material Traded as Ginseng


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Paul J.Williams等利用sisuCHEMA高光谱成像技术,对镰刀霉属生长特性及其品种差异进行了研究,论文发表在2012Anal Bioanal Chem.上(Near-infrared (NIR) hyperspectral imaging and multivariate image analysis to study growth characteristics and differences between species and strains of members of the genus Fusarium)。

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地质地球科学应用案例:

sisuCHEMA高光谱成像分析技术广泛应用于金属矿产和油气资源勘探研究、环境污染监测分析等。


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聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)及聚苯乙烯(PS)光谱特征曲线及海洋污染高光谱成像分类监测(黄色为PS、绿色为PP、蓝色为PE),研究论文:Silvia Serranti etc. Characterization of microplastic litter from oceans by an innovative approach based on hyperspectral imaging. Waste Management, 2018

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左图: 不同矿物高光谱特征吸收谱带;

右图引自研究论文:Richard J.Murphy etc. Consistency of Measurements of Wavelength Position From Hyperspectral Imagery: Use of the Ferric Iron Crystal Field Absorption at 900 nm as an Indicator of Mineralogy. Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2014

 

 

 





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