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sisuCHEMA高光譜成像分析系統

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sisuCHEMA高光譜成像分析系統是一套完整的高光譜成像分析工作站,整合了VNIRSWIR高光譜成像技術、自動掃描技術及高光譜物質分析技術(軟件),使用者只需要將放置在樣品盤中的待檢樣品置于推掃臺上,即可通過軟件進行掃描控制,實時進行光譜二維影像信息的獲取和保存,可同時對大量的樣品或不同形狀的樣品進行光譜成像測量分析,包括組成成分/化學組成量化數據及其分布信息等,樣品ZD為200x300x45mm,對10mm以下樣品其分辨率可達30 μm。

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·植物表型組學研究分析

·蛋白組學研究分析

·代謝組學研究分析

·藻類表型研究分析

·種子品質檢測、活力檢測

·植物病理、病原檢測

·中草藥檢測研究

·根系分析

·食品檢測分析

·海洋科學研究

·環境科學

·地質與地球科學

主要技術指標:


VNIR

NIR

SWIR

波段范圍

400-1000nm

900-1700nm

1000-2500nm

光譜分辨率 FWHM

2.8nm

6nm

10nm

空間分辨率/行

1312像素

320像素

384像素

像素大小

38 - 152 μm

30 - 600 μm

24 - 600 μm

視野

50-200mm

10-200mm

10-200mm

掃描速度

ZD100行/秒,對應3mm/s@30 μm像素、30mm/s@300 μm像素

掃描時間

320x320分辨率@256波段情況下小于7秒

照明

Specim 線性散射光源

數據格式

BIL格式,與ENVI兼容

校準

光譜出廠前已校準,每次掃描分析前自動參照標定

生命科學應用案例:

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Priscila S.R.Aries、Everaldo P. Medeiros等利用近紅外sisuCHEMA高光譜成像分析系統(波段范圍1000-2500nm),對棉花炭疽病等病原進行了研究,論文發表在2018年J.Spectral Imaging(Near infrared hyperspectral images and pattern recognition techniques usedto identify etiological agents of cotton anthracnose and ramulosis)

Maxleene Sandasi、Alvaro Viljoen等,利用sisuCHEMA高光譜成像分析技術,對不同品種人參進行了定性分析研究,認為是一種簡單快速非損傷性鑒定檢測技術。論文發表在2016年Molecules(The 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高光譜成像技術,對鐮刀霉屬生長特性及其品種差異進行了研究,論文發表在2012年Anal 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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地質地球科學應用案例:

sisuCHEMA高光譜成像分析技術廣泛應用于金屬礦產和油氣資源勘探研究、環境污染監測分析等。

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聚丙烯(PP)、聚乙烯(PE)及聚苯乙烯(PS)光譜特征曲線及海洋污染高光譜成像分類監測(黃色為PS、綠色為PP、藍色為PE),研究論文:Silvia Serranti etc. Characterization of microplastic litter from oceans by an innovative approach based on hyperspectral imaging. Waste Management, 2018

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左圖: 不同礦物高光譜特征吸收譜帶;

右圖引自研究論文: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 onGeoscience and Remote Sensing, 2014





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