Specim FX系列高光谱相机助力Picvisa公司

研发出Ecopack新型塑料分选机

—Picvisa致力于废弃物处理和资源回收的机器视觉方案

Picvisa是一家在为废弃物处理、回收和各种工业应用提供机器视觉解决方案方面拥有超过20年经验的西班牙公司。芬兰Specim公司为Picvisa公司提供了一款小巧而紧凑的工业高光谱相机SPECIM FX系列，帮助Picvisa公司根据废弃物的化学成分对其进行分类并进行资源回收利用。

Picvisa公司的产品经理丹尼尔·卡雷罗（Daniel Carrero）说，借助Specim高光谱相机，我们可以对废弃物中的不同种类的材料进行精确地识别和分类。

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“我们认为Specim公司提供的解决方案是当今市场上Z好的方案之一”，

Picvisa公司的产品经理Daniel Carrero说。

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Ecopack分选机可以替代6名工人

Picvisa致力于为其客户提供Z优质的机器视觉解决方案，因此Picvisa的合作伙伴必须是对行业有深刻了解的供应商。

“Specim公司是一家足够了解我们应用需求的供应商，他们的SPECIM FX系列高光谱相机可以完全实现我们设定的目标”，Carrero说。

Picvisa使用SPECIM FX系列高光谱相机进行研发创新，开发出了一款Ecopack新型塑料分选机。该塑料分选机每小时可分选重达6吨的塑料包装品，在此之前，完成相同的工作量则需要至少6名工人。

Carrero指出，Ecopack将成为回收行业不可或缺的分选机。

Specim是我们必须要把握住的合作伙伴

Picvisa在机器视觉解决方案方面拥有丰富的经验，并且与许多知名公司具备合作，而Specim公司则是其中的佼佼者。

“Specim是我们非常好的合作伙伴，并且是一个能够提供优良解决方案的供应商。我们认为，Specim公司提供的解决方案是当今市场上Z好的方案之一”，Carrero Daniel说。

关于SPECIM FX高光谱相机（Quantum Design国内代理）

芬兰SPECIM的FX系列高光谱相机具有灵活波段选择功能，成像速度Z高可达15000Hz；同系列的产品经过相同标定，随意替换，数据一致；重量仅为1.7Kg，大小为150 x 85 x 75 mm，仅是一个手掌的大小；拥有GigE Vision 和CameraLink两种接口选择，配置软件开发包，满足用户的多样需求。因此，芬兰SPECIM的FX系列高光谱相机是工业机器视觉应用领域的Z佳选择。

2016年6月15日，芬兰SPECIM（Spectral Imaging Ltd.）正式发布世界上成像速度Z快的高光谱相机FX系列-FX 10。新产品FX 10 为可见光近红外波段VNIR（400-1000nm）高光谱相机，具有高灵敏度和高信噪比，灵活的波段选择使相机速度Z快可达9900FPS（frames per second），十分适合高速的工业生产应用。

芬兰SPECIM公司FX10样机展示

1、相机简介
i. 成像速度快，具有快速光学结构：全谱段采集速度为330行/秒，选择波段采集速度Z高可达9900行/秒
ii. 采集方式灵活，波段可选：即可选择采集400-1000nm的全部220波段，也可选择感兴趣的任一波段
iii. 光谱数据稳定，每个相机数据相同：每个FX10相机经过相同方式标定，提供相同的光谱数据
iv. 结构紧凑小巧，操作简便：相机大小为150*85*71mm（L*W*H），重量仅为1.4kg
2、相机性能参数

330 FPS with full 220 bands selected

CameraLink

FX 10 高光谱相机的发布，揭开了高速的工业流水线生产新的篇章，为光电探测、食品分拣、废固回收等工业应用提供了新的选择。了解详细配置及报价，请致电010-85120280。

相关产品：

SPECIM高光谱航空机载系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160539.htm

SPECIM高光谱化学成像系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160497.htm

SPECIM高光谱矿石成像系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160538.htm

SPECIM高光谱艺术品成像系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C237971.htm

高光谱相机品牌有哪些？

高光谱遥感数据处理系列（一）

地表反射的太阳辐射包含着丰富的信息，从太阳外层大气的吸收到地球大气的吸收，经过与地物的相互作用反射回大气，最 终被传感器捕获。高光谱遥感可以在每个像元获取高分辨率的光谱数据，这些光谱信息提供了一种理解事物的新的维度。下图展示了几种典型地物的光谱。可以看出不同地物展现出显著不同的光谱特征。除此之外，同种地物在不同状态下，也可能在特定波段展现出显著不同的光谱特征。通过比对光谱数据，可以实现对地物区分，状态区分，异常监测等难以通过传统遥感手段实现的应用。高光谱遥感被广泛应用于农林业、矿业、环境、保险、等领域。

太阳辐射与典型地物反射率

通常彩色影像有红绿蓝三个波段，多光谱影像有几到十几个波段，而高光谱影像有着几十到上百个波段。波段的增加除了提高了信息量，还使得数据量成比例增加。这种数据量对计算机的性能提出了较高的要求，更多的是要求对处理者新的思路和方法。在接下来的文章中，我们将详细介绍高光谱数据的处理流程与方法，希望能在此过程中给读者以新的思考。

Hyperspectral light sheet microscopy | Nature Communications

ENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美国Exelis Visual Information Solutions 公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL (Interactive Data Language) 开发的遥感图像处理软件。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。

双击ENVI图标打开ENVI软件，可以看到ENVI软件的主界面由以下六个部分组成：①菜单栏、②工具栏、③图层管理窗格、④图像显示部分、⑤工具箱、⑥状态栏。

ENVI软件的布局如图所示，首先点击 依次点击①菜单栏->File->Open，在弹出的对话框中选取所需要的文件，

 一般的ENVI文件由两部分组成，文件本体和头文件（.hdr）。文件本体记录了文件的数据信息，而头文件中记录了关于这些数据信息的描述。使用记事本文件可以直接打开hdr文件，可以看到其中包括了：

• 操作记录

• Samples：栅格列数

• Lines：栅格行数

• Bands：波段数

• Header offset：文件开头到实际数据起始位置的偏移量

• File type：文件类型

• Data type：数据存储类型，用数字表示bit位数

• Interleave：存储顺序

• Map Info：图像采用的投影系统参数，坐标系统及单位

• Coordinate System String：详细的坐标系统信息

• Wavelength：每个波段所对应的波长

两个文件应该放在同一目录下面，ENVI在读取时会自动进行关联。

    任选其中一个文件都可以打开该文件，但是ENVI对两个文件的处理方式有所不同。如果选择.hdr文件，ENVI会直接载入显示文件的第 一个波段，如下图所示。使用鼠标滚轮可以对图像进行缩放操作，使用②工具栏中的工具可以对图像进行拖动缩放等一系列操作。加载成功的图像会显示在③图层管理区，通过点击图像前面的勾选框来控制图像在④图像显示区的显示与否。

使用如果打开文件本体，ENVI会弹出Data Manager窗口

 该窗口包含三个部分，分别是①波段信息、②文件信息、③RGB波段选取。①中展示了所有波段的名称，②中是经过处理后的头文件信息，③是进行RGB合成的波段选取，点击三种颜色的方框后，在①中单击选择波段，选择完成后点击Load Data。如果只想要显示一个波段的灰度影响可以在①中选中目标波段后直接点击Load Greyscale。

RGB 合成象素值的彩色图，就是将三个波段的数据分别通过红、绿、蓝三个通道加载，然后进行渲染。

将多波段影像数据添加到地图中之后，可使用多波段栅格数据集中的任意三个可用波段的组合来创建 RGB 合成图。与仅处理一个波段相比，通过将多个波段共同显示为RGB 合成图通常可从数据集收集到更多信息。

来源：简书

    通常我们选取650nm、550nm和450nm分别赋给RGB通道进行合成以获得最 佳的显示效果。显示效果如下图：

在②工具栏中选择按钮，ENVI会在图上显示框标，并弹出光谱特征（Spectral Profile)窗口。光谱特征窗口中显示了框标中心白点所在像元的光谱曲线。如下图所示：

点击光谱特征窗口中的    ，可以对光谱曲线进行一些操作，如平滑，计算NDVI，显示RGB波段所在位置等：

小结

    本文介绍了高光谱影像的基本原理以及简单的读取及可视化操作。使用ENVI软件可以实现大部分简单的高光谱数据处理。在接下来的教程中，我们将从植被指数提取、高光谱滤波、非监督分类与监督分类等方面介绍ENVI软件的使用。除此以外，我们还将介绍基于Python的高光谱处理，从编程角度介绍高光谱相关知识，以及高光谱数据与大数据处理的结合。

参考：

【1】百度百科

【2】 www.jianshu.com/p/d0765ee89b86

       深圳某制药公司已有一台奥林巴斯体视显微镜SZ61，现需要连接电脑，在电脑显示屏上观察，对显微镜相机的像素要求较高，主要用来看晶体。

       为广大显微成像用户提供实时全方位贴心服务，明美在全国多处设有办事处，深圳办工程师根据客户要求推荐了明美显微镜相机MS60，这款相机是630万高清像素，拥有高灵敏度，高色彩还原运算法则和精密的细节处理技术，采用新科技，在病理诊断应用方面做出深度优化

       另外由于客户要求特殊性，另外进行个性化定制，增加万向支架。 如果您也有显微镜相机的需求，欢迎来电咨询！

（来源：http://www.mshot.com/kehuanli/20200109.html广州市明美光电技术有限公司）

研究背景

挪威公司Norner位于欧洲北部，公司业务始终聚焦在聚合物研究和创新—是塑料行业研发服务供应商之一。在本案例中，我们介绍了Norner公司以及工程师Iselin Grauer Moen的工作，她正在使用KRÜSS的接触角仪研究聚合物材料的润湿性。

Norner关注的是聚合物行业的未来：开发可持续的、可回收的塑料，同时在生产过程中节约资源，或者从另外一个角度出发，研究涂层，从而使其他材料更有效、更持久，如太阳能电池板的防水膜。

实验介绍

Iselin Grauer Moen是Norner的一名高级工程师，她在实验室里进行显微镜和其他光学仪器进行分析。她通过使用KRÜSS公司的光学法液滴形状分析仪-DSA30进行表面分析，样品是可注射成型的塑料和薄膜材料，用于产品包装。她将润湿性优化作为实验室的一项重要任务：“根据材料的应用，增加或减少润湿性，来获取最佳的材料综合利用率”。

获得稳定涂层或印刷的塑料的必要条件是具有良好的润湿性。但是对于可回收性，情况恰恰相反：粘附的污垢会阻碍回收过程，因此对于材料而言，润湿和粘附性必须尽可能低。对于与食品直接接触的包装，例如酸奶罐或果汁容器，尤其如此。对于这类应用，Norner专门开发了一种易滑表面的改性工艺，并获得了许可授权。

低润湿性和粘附性对于与水接触的材料特别重要。经过优化的聚合物和涂料是Norner光学实验室的典型样品。

分析讨论

通过DSA30，Iselin Grauer Moen发现了材料与水和其他液体（包括油性液体）接触时的行为。为此，她可以采用标准的液滴形状分析方法：用几种测试液体测量接触角，确定表面自由能以及塑料的表面极性。在实验过程中也经常需要研究人员的创造力：“我想将酸奶直接滴在塑料表面来研究润湿性。” 在测量技术方面无疑是一项挑战，但可以通过灵活的测量系统实现测量目的。

过去、现在、未来：在乌尔德（Urd）、维丹迪（Verdandi）和斯库尔德（Skuld）这三位诺尔人中，哪一位最重要的问题对于神话学家来说是毫无意义的。然而，对于Iselin Grauer Moen和她来自诺Norner的同事来说，答案很清楚：他们的工作是面向未来的。

       新冠病毒依旧在范围内“肆虐”，目前累计确诊人数已超过1000万人次；现在所关心的，除了病例数据，Z受关注的莫过于疫苗研发；疫苗被寄予彻底终结疫情的厚望，可以说，只有研发出有效的新冠疫苗，人类才能在这场没有硝烟的“战争”中取得胜利，然而，世界卫生组织不止一次强调疫苗的开发很难在18个月内完成，而Z近几年人类的疫苗研发往往耗时数年。

目前WHO网站带来了好消息，

世界上共有10款候选疫苗已进入临床试验，

另有120多种疫苗处于临床前试验阶段。

       此前世界卫生组织（WHO）总干事谭德塞宣布与合作伙伴共同发起“合作加速开发、生产、公平获取新冠肺炎防控新工具”的倡议。在欧盟主办的应对新冠肺炎疫情国际认捐大会上，这一倡议得到广泛支持，各国承诺提供74亿欧元资金，用于推动新冠疫苗研发、生产以及公平分配等。

       各大制药企业，都在进一步扩大和加快新冠疫苗研发，来遏制这场疫情。目前，深圳某生物YL科技有限公司在深圳高新区拟觅址投资建设mRNA药物疫苗产品生产基地，开展临床前研究；该公司利用人工智能深度学习算法筛选抗原靶点，并以此为基础平台开发mRNA药物疫苗，目前在研项目有新冠病毒体液免疫及细胞免疫疫苗与肿瘤新抗原ZL性疫苗，产品已完成初步研发。此前该公司与安东帕公司完成了纳米粒度仪Litesizer的采购计划，用于疫苗的进一步研发和临床试验。

       抗病毒疫苗的颗粒尺寸对其免疫原性和保质期具有重要影响，安东帕Litesizer采用动态光散射 (DLS) 快速有效地测量灭活病毒粒子的颗粒尺寸，以及商用抗病毒疫苗中使用的铝盐佐剂的颗粒尺寸，通过模拟冷链中断（热处理、冻融）会引起颗粒大小分布的显著变化，可发现Litesizer 是进行抗病毒疫苗质量控制的有效工具。

高光谱遥感数据处理系列（二）

反射率与植被指数

来自地物反射/发射的光通过镜头被相机捕获，使得传感器被曝光。由于光电效应，传感器上的每个像素传感器上的电荷开始累计。经过相机芯片的转换，这些光信号以数字的形式存储下来，这些数字被称为DN值。

辐射亮度 （Radiance），简称辐亮度 ， 指面辐射源在单位立体角 、 单位时间内 ， 在某一垂直于辐射方向单位面积 （法向面积） 上辐射出的辐射能量 ， 即辐射源在单位投影面积上 、 单位立体角内的辐射通量 。辐亮度是最常用的度量光强弱的物理量之一。辐亮度可以进一步用于反射率的计算。

DN值可以看作由辐亮度与相机属性主导的变量。去除DN值中由于相机属性引起的变化，将其转化为辐亮度的过程称为辐射定标。通常该过程由相机厂商进行处理，或者厂商会提供用于定标的关键参数。

物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，称为反射率。不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的大小范围总是小于等于1，利用反射率可以判断物体的性质。

在使用无人机进行实际观测时，通常使用地物辐亮度除以白板或反射布所在像元的辐亮度作为反射率。

从空间量化植被覆盖、生物化学、结构和功能是研究和理解全 球变化、生物多样性和农业的关键。实际上，遥感在很大程度上依赖于使用源自光谱反射率的植被指数 (Vegetation Indices, VI)。VI 是几个波段反射率的数学变换，旨在最 大限度地提高对特定生物物理现象（例如，绿度、含水量或光合作用活动）的敏感性，同时最 大限度地降低对土壤特性、太阳光照、大气条件和传感器观察等因素的敏感性。

典型植物的反射光谱。

植物光谱最显著的特这就是红光范围的强吸收与近红外区域的强反射，两个波段之间的快速上升波段称为红边。

红光波段的强吸收是由于植被叶绿素的吸收，而近红外波段的强反射是由于植被的叶片结构导致的。

通过两个波段进行差分或比值可以凸显出植被在这两个波段的反射特性的差别。同时，差分或比值运算可以去除两个波段中包含的背景信号及噪声。

不同的波段或组合形式侧重展现了不同的植被特性。植被指数是对地表植被状况的简单、有效和经验的度量。目前已经出现了上百种不同的植被指数。ENVI中包含了其中7类 27种植被指数。

主界面功能区

在主界面⑤工具箱中搜索栏中可以方便地对所有工具进行检索，输入 Vegetaton Indices Parameters ，打开该工具如下所示：

鼠标单击所需要的植被指数，然后点击 Choose 选择文件的存储位置。此外ENVI还提供了将数据存储到内存的选项 Memeory，但是这些数据在ENVI关闭后会被删除。所以选择存储到内存时，ENVI会弹出二次确认对话框，继续选中Memeory确认即可。

ENVI的帮助文件中详细展示了各种植被指数的公式及参考文献。在菜单栏 Help 中打开-> 在左侧 Contents 选项卡中的Vegetation Analysis。关于植被指数的发展和使用场景还可以参考 Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications[J]. Journal of sensors, 2017.

在获取植被指数后，可以利用这些指数进行地表参数估算或者进一步进行实际应用，ENVI中提供了几种植被指数的实际应用工具，包括林木健康分析（Forest Health Vegetation Analysis）、农作物胁迫（Agricultural Stress Vegetation Analysis）、易燃性分布分析（Fire Fuel Vegetation analysis），以及植被抑 制（Vegetation Suppression）。

这些应用工具结合几类不同植被指数对植被进行评估，以林木健康分析为例，首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Forest Health Vegetation Analysis ，双击打开林木健康分析工具：

该工具通过三类不同的植被指数：绿度指数，叶色素指数，冠层水分或光能利用率指数。ENVI内置了模型进行阈值筛选，综合分析多种指数，将植被的健康状况分为9种。

波段运算

如果需要使用内置植被指数以外的指数进行运算，可以使用ENVI中的Band Math工具。这里分别对窄波段和宽波段植被指数的计算进行介绍。

窄波段归一化植被指数：

首先在主界面⑤中搜索栏中输入 Band Math，双击打开波段运算工具：

在Band Math中输入所需要的表达式，这里需要注意的是，ENVI默认用b1，b2...来表示不同的变量，比如这里我们用到了两个波段680nm和800nm，分别用变量b1和b2来表示。在Enter an expression中输入(b2-b1)/(b2+b1)，点击ok，会弹出变量与实际使用波段的匹配对话框。

首先在①中单击选择需要赋值的变量，接下来在②中选择所对应的波段（如果不同波段是分开存储的，选择Map Variable to Input File可以将整个文件赋给某个变量）。在有所变量选择完毕后，点击OK。结果如下图所示：

宽波段NDVI：

通常机载成像光谱仪的光谱分辨率可以达到亚纳米/纳米级。而常用的卫星数据如Landsat系列和MODIS产品的光谱分辨率较宽，针对这些卫星遥感产品开发的植被指数基本都是宽波段植被指数。为了使用机载成像光谱仪进行宽波段植被指数的计算需要先对波段进行聚合，这里我们以Landsat系列的宽波段为例进行手动宽波段NDVI计算（Vegetaton Indices Parameters中也提供了一些宽波段VI的计算，这里另外介绍手动波段聚合的操作方法）。

Landsat 9 的传感器如下所示：

• Band 1 Visible (0.43 - 0.45 µm) 30-m.

• Band 2 Visible (0.450 - 0.51 µm) 30-m.

• Band 3 Visible (0.53 - 0.59 µm) 30-m.

• Band 4 Red (0.64 - 0.67 µm) 30-m.

• Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 µm) 30-m.

在⑤工具箱中搜索栏中Sum Data Parameters,打开波段聚合工具。

在①中选择输入文件，然后点击 Spectral Subset ，在弹出的波段选择窗格中，对要进行聚合的波段进行选取（按住Shift进行连续多选，按住Ctrl进行多选）。

点击OK进行确认。

Sum Data Parameters 提供了多种波段聚合函数，这里选择Mean函数进行聚合。依次对几个波段进行聚合后的，我们得到以下文件。

接下来可以用Band Math进行宽波段NDVI的计算，计算方法同上。

小结

自遥感领域出现以来，植被指数扮演着重要的角色，并且一直在发展完善。本文介绍了反射率和植被指数的概念，植被指数的原理，使用ENVI进行植被指数计算，以及手动窄/宽波段植被指数的计算。了解其背后的植物生理学知识，是正确使用这些指数的必要条件。