儀表網(wǎng)手機(jī)版
手機(jī)訪問更快捷
儀表網(wǎng)小程序
更多流量 更易傳播
公眾號:ybzhan
隨時(shí)掌握行業(yè)動(dòng)態(tài)
掃碼關(guān)注視頻號
網(wǎng)絡(luò)課堂 行業(yè)直播
產(chǎn)品推薦:水表|流量計(jì)|壓力變送器|熱電偶|液位計(jì)|冷熱沖擊試驗(yàn)箱|水質(zhì)分析|光譜儀|試驗(yàn)機(jī)|試驗(yàn)箱
What is Hyperspectral Imaging
高光譜成像(Hyperspectral Imaging, HSI)將傳統(tǒng)成像與光譜分析合二為一,把可見光到近紅外/短波紅外波段分解為幾十到幾百個(gè)連續(xù)的窄波段;每個(gè)像素都攜帶一條完整、連續(xù)的光譜曲線,實(shí)現(xiàn)“圖譜合一”。這些逐像素光譜被組織為三維數(shù)據(jù)立方體(2 個(gè)空間維度 + 1 個(gè)光譜維度),每條光譜曲線相當(dāng)于物質(zhì)的“指紋”(spectral fingerprint),據(jù)此可在像素級識(shí)別與定量分析物質(zhì)成分。
?核心分光:通過多組窄波長鏡片/濾色片、透射光柵、光譜光路、高光譜鏡片,將復(fù)合光拆成波長連續(xù)、帶寬極窄的單色光。 Dispersive grating / narrow-band optics
?推掃式(Pushbroom):線陣逐行掃描,每次采集一行像素的完整光譜,拼接成高光譜數(shù)據(jù)立方體。 Line-scan, one spectral row at a time
?AI 深度融合:多光譜/高光譜與深度學(xué)習(xí)(CNN / GRU / Transformer)結(jié)合,顯著提升光譜反演與分類精度。 CNN / GRU / Transformer for spectral inversion

二.光譜性能
Spectral Performance
參數(shù) / Parameter | 指標(biāo) / Specification |
光譜波段 | VNIR 400–1000 nm;SWIR 900–1700 nm;可擴(kuò)展至 2500 nm |
光譜分辨率 | ≈ 2 nm |
光譜采樣間隔 | 1.2 / 2.5 / 5 nm(可選檔位) |
分光方式 | 透射光柵 / 窄帶濾色光學(xué)元件(多組鏡片分光) |
Spatial & Imaging
參數(shù)項(xiàng)目 | 技術(shù)指標(biāo) / 說明 |
空間像素?cái)?shù) | 4112 × 4112 |
視場角 FOV | 10°–40°(取決于所選物鏡) |
成像方式 | 推掃式(Pushbroom,線陣逐行掃描) |
A/D 轉(zhuǎn)換 | 12 bit |
Calibration & Noise
參數(shù)項(xiàng)目 | 技術(shù)指標(biāo) / 說明 |
信噪比 SNR | ≈ 600 : 1 |
輻射定標(biāo)精度 | ≤ 4%(配備標(biāo)定板 / 標(biāo)準(zhǔn)燈時(shí)) |
非均勻性 PRNU | 校正后 < 1% |
定標(biāo)方式 | 標(biāo)準(zhǔn)白板 / 光源 + 暗箱,經(jīng)驗(yàn)線法(ELM)反射率定標(biāo) |
Acquisition & Interface
參數(shù)項(xiàng)目 | 技術(shù)指標(biāo) / 說明 |
采集速度 | 分鐘級(取決于分辨率與掃描范圍) |
數(shù)據(jù)接口 | GigE Vision / USB 3.0 / Camera Link / CoaXPress(決定采集卡選型) |
數(shù)據(jù)格式 | 三維數(shù)據(jù)立方體(2 空間 + 1 光譜) |
Physical & Software
參數(shù)項(xiàng)目 | 技術(shù)指標(biāo) / 說明 |
重量 / 功耗 / 尺寸 | (外場或機(jī)械集成時(shí)關(guān)鍵,具體指標(biāo)由供方提供)* |
軟件開發(fā)包 SDK | 支持 C++ / Python,便于融入現(xiàn)有 Qt/C++ 架構(gòu) |
分析軟件版本 | V1.02 |

Imaging Principle
傳統(tǒng)相機(jī)僅記錄 RGB 三通道亮度,而高光譜相機(jī)在每個(gè)空間像素上記錄一條連續(xù)光譜。將“空間圖像”與“光譜曲線”疊加,即得到三維數(shù)據(jù)立方體:兩個(gè)維度為圖像平面(x, y),第三個(gè)維度為波長(λ)。任意像素點(diǎn)(x, y)處均可提取一條光譜曲線,用于物質(zhì)識(shí)別與定量反演。
Pushbroom Scanning
推掃式(線掃描)高光譜相機(jī)每次只采集一行空間像素的全光譜,隨平臺(tái)或載物臺(tái)運(yùn)動(dòng)逐行拼接,最終形成完整的高光譜數(shù)據(jù)立方體。該方式光通量利用率高、光譜分辨率優(yōu),適合實(shí)驗(yàn)室載物臺(tái)掃描與外場線掃描應(yīng)用。
Radiometric & Reflectance Calibration
為保證數(shù)據(jù)可定量、可比對,系統(tǒng)配套暗箱、光源與標(biāo)準(zhǔn)白板完成定標(biāo):暗箱抑制雜散光,光源提供穩(wěn)定照射,標(biāo)準(zhǔn)白板(高反射漫射參考)用于反射率定標(biāo)。常見方法為經(jīng)驗(yàn)線法(Empirical Line Method, ELM):以標(biāo)準(zhǔn)白板與暗電流圖像為基準(zhǔn),將相機(jī)數(shù)字計(jì)數(shù)(DN)轉(zhuǎn)換為相對反射率。在計(jì)量溯源層面,行業(yè)普遍采用可追溯至國家計(jì)量基準(zhǔn)(如 NIST 可追溯輻射/反射定標(biāo))的參考標(biāo)準(zhǔn),以貫通不同傳感器間的可比性。
AI / Deep Learning
系統(tǒng)將高光譜數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)模型(CNN / GRU / Transformer)深度融合,用于光譜反演與像素級分類。例如農(nóng)業(yè)場景中以 GRU 模型反演柑橘葉片氮含量(R2=0.929),或以 PLSR 建模小麥條銹?。≧2=0.82),顯著提升定量與判別精度。
APPLICATIONS
高光譜成像憑借“圖譜合一”的優(yōu)勢,可在像素級識(shí)別物質(zhì)成分,廣泛服務(wù)于以下領(lǐng)域(部分含已發(fā)表學(xué)術(shù)模型的定量結(jié)果):
應(yīng)用領(lǐng)域 / Field | 典型場景與能力 / Typical Scenarios |
1. 農(nóng)業(yè)與植物表型 | 反演葉綠素、氮/磷營養(yǎng)、水分脅迫,病蟲害早期識(shí)別(肉眼不可見即可察覺)。學(xué)術(shù)示例:小麥條銹病 PLSR 建模 R2=0.82;柑橘葉片氮含量 GRU 反演 R2=0.929。 |
2. 工業(yè)質(zhì)檢 | 半導(dǎo)體晶圓缺陷(紫外波段識(shí)別 0.2 μm 微裂紋,漏檢率 < 百萬分之一);紡織品成分快速判定(3 秒識(shí)別棉麻混紡比例)。 |
3. 食品與藥品安全 | 肉類新鮮度(540 nm 肌紅蛋白特征,準(zhǔn)確率較化學(xué)法提高約 18%);花生黃曲霉毒素、中藥材真?zhèn)危ǘx夏草、藏紅花)、堅(jiān)果霉變與異物、染色紅茶摻假識(shí)別。 |
4. 醫(yī)學(xué)診斷 | 無標(biāo)記檢測、早期病變識(shí)別、手術(shù)導(dǎo)航,揭示化學(xué)成分分布與分子結(jié)構(gòu)差異。 |
5. 遙感與環(huán)保 | 民用星載成像(如 NASA EO-1/Hyperion,2000 年,220 波段、30 m)用于水質(zhì)藻類/重金屬監(jiān)測、礦山/土壤成分制圖、違禁品安檢(穿透 5 cm 包裝識(shí)別 30 余種物品)。 |
6. 植物表型檢測 | 規(guī)模化植物表型采集與自動(dòng)化分析,支撐育種與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。 |
Application Example
下圖為本系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)/植物檢測中的典型應(yīng)用:主機(jī)經(jīng)支架固定,載物臺(tái)擺放標(biāo)注“健康組 / 病變組 / 黃化組 / 葉綠組”等葉片樣本,顯示器實(shí)時(shí)呈現(xiàn)高光譜偽彩色成像分析與光譜曲線。

五、符合標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范(參考)
China National Standards (ref.)
標(biāo)準(zhǔn)號 / Standard | 標(biāo)準(zhǔn)名稱 | 適用范圍 / 說明 |
GB/T 31010-2014 | 色散型高光譜遙感器實(shí)驗(yàn)室光譜定標(biāo) | 光譜定標(biāo)方法(高光譜傳感器) |
GB/T 38236-2019 | 航天光學(xué)遙感器實(shí)驗(yàn)室輻射定標(biāo)方法 | 輻射定標(biāo)方法 |
GB/T 38935-2020 | 光學(xué)遙感器在軌成像輻射性能評價(jià)方法(可見光-短波紅外) | 輻射性能評價(jià) |
GB/T 30697-2014 | 星載大視場多光譜相機(jī)性能測試方法 | 相機(jī)性能測試(多/高光譜參考) |
GB/T 34509.1-2017 | 陸地觀測衛(wèi)星光學(xué)遙感器在軌場地輻射定標(biāo)方法第1部分:可見光近紅外 | 場地輻射定標(biāo) |
GB/T 36296-2018 | 遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)導(dǎo)則 | 產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn) |
GB/T 39468-2020 | 陸地定量遙感產(chǎn)品真實(shí)性檢驗(yàn)通用方法 | 定量產(chǎn)品驗(yàn)證 |
International Standards (ref.)
標(biāo)準(zhǔn)號 / Standard | 標(biāo)準(zhǔn)名稱 | 適用范圍 / 說明 |
ISO 19159-1:2014 | 地理信息—遙感成像傳感器定標(biāo)與驗(yàn)證—第1部分:光學(xué)傳感器 | 幾何/輻射/光譜定標(biāo)與驗(yàn)證(含推掃式線陣相機(jī)) |
ISO/TS 19124-1:2023 | 地理信息—遙感數(shù)據(jù)及衍生產(chǎn)品定標(biāo)與驗(yàn)證—第1部分:基礎(chǔ) | Cal/Val 總體框架 |
ISO/TS 19163-1:2016 | 地理信息—影像與柵格數(shù)據(jù)內(nèi)容組件與編碼規(guī)則—第1部分:內(nèi)容模型 | 影像數(shù)據(jù)內(nèi)容/編碼 |
Calibration Traceability (ref.)
?NIST 可追溯(NIST-traceable)輻射/反射定標(biāo):行業(yè)以可溯源至國家計(jì)量基準(zhǔn)(如 NIST RSL 實(shí)驗(yàn)室,UV–SWIR 250–2500 nm)的參考標(biāo)準(zhǔn)貫通傳感器間可比性。 NIST-traceable radiometric / reflectance calibration
?經(jīng)驗(yàn)線法(Empirical Line Method, ELM):以標(biāo)準(zhǔn)白板與暗電流為基準(zhǔn),將 DN 轉(zhuǎn)換為相對反射率。 Empirical Line Method for reflectance
?標(biāo)準(zhǔn)參考件:Spectralon 類漫反射標(biāo)準(zhǔn)白板、FEL 標(biāo)準(zhǔn)燈(lamp-plaque 法)等,用于實(shí)驗(yàn)室輻射/反射定標(biāo)。 Spectralon white board / FEL standard lamp
相關(guān)產(chǎn)品
免責(zé)聲明
客服熱線: 13199863987(同微信)
加盟熱線: 13199863987(同微信)
媒體合作: 0571-87759945
投訴熱線: 0571-87759942

下載儀表站APP

Ybzhan手機(jī)版

Ybzhan公眾號

Ybzhan小程序