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杭州高谱成像 工业专用近红外高光谱相机HX系列参数

来源:杭州高谱成像技术有限公司 更新时间:2025-12-03 19:00:24 阅读量:204
导读:本文以产品知识普及为主,整理了系列的主要参数、型号与特点,并通过场景化的问答帮助用户快速完成选型与应用落地。

杭州高谱成像的工业专用近红外高光谱相机 HX 系列,面向实验室、科研机构以及工业现场的定量分析与过程控制场景。本文以产品知识普及为主,整理了系列的主要参数、型号与特点,并通过场景化的问答帮助用户快速完成选型与应用落地。


系列定位与核心优势


  • 以近红外(900–1700 nm)为工作波段,适用于材料鉴别、涂层与薄膜检测、表面缺陷分析等场景。
  • 采用高灵敏度 InGaAs 探测器,结合稳定的光谱分辨能力,能在低光照环境下保持较高的信噪比。
  • 数据接口丰富,支持 USB3.1、GigE、PCIe 等主流工业接口,便于在现有平台快速集成。
  • 软件生态完善,提供厂商自研分析工具箱与开放接口,便于二次开发、算法验证与自动化测试。

核心型号与关键参数对照


  • HX-1000NIR
  • 光谱范围:900–1700 nm
  • 光谱分辨率:5–8 nm
  • 成像分辨率(图像尺寸):640×480
  • 探测器类型与像素:InGaAs,约 1,024 像素线阵列
  • 传输速率/接口:USB3.1 Gen2、GigE Vision
  • 典型应用:材料深层分析、涂层均匀性和薄膜界面检测
  • HX-2000NIR
  • 光谱范围:900–1700 nm
  • 光谱分辨率:4–6 nm
  • 成像分辨率:1280×1024
  • 探测器:InGaAs,约 2,048 像素线阵列
  • 传输速率/接口:USB3.1 Gen2、PCIe、GigE Vision
  • 典型应用:高分辨率涂层厚度测量、材料成分判别、在线质控
  • HX-4000NIR
  • 光谱范围:900–1700 nm
  • 光谱分辨率:3–5 nm
  • 成像分辨率:2048×1536
  • 探测器:InGaAs,约 4,096 像素线阵列
  • 传输速率/接口:PCIe、FPGA 边缘处理
  • 典型应用:高通量检测、在线质量控制、复杂表面成分分析

特色功能与集成要点


  • 光谱与空间分辨的灵活性
  • 支持多种观测模式,能够在同一平台进行材料指认、涂层厚度与表面缺陷的联合分析。
  • 校准与稳定性
  • 具备内置光谱标定与黑体参考功能,减少现场温度波动对测量的影响,便于日常日清与比对。
  • 数据管理与互通性
  • 支持 ENVI、TIFF、RAW 等常见输出,附带元数据自动记录,方便实验记录与追溯。
  • 软件与开发接口
  • 提供 Python、C++ SDK,以及 LabVIEW 兼容接口,便于在自有测试台和自动化设备上快速部署。
  • 环境适应性
  • 设计具备工业级抗振、抗 EMI 的特性,适应生产线、检测台等较为苛刻的现场环境。

典型应用场景建议


  • 材料科学与薄膜研究:通过光谱分辨实现组分识别、膜层厚度估算和界面应力分析。
  • 电子与半导体质量控制:对涂覆材料、封装材料进行均匀性与缺陷检测。
  • 医药与食品检测:对关键成分进行定性定量分析,提升过程可追溯性。
  • 工业表面分析:对金属、塑料、陶瓷等基材的表面处理效果作快速评估。

选型要点


  • 波段覆盖与分辨率
  • 需要覆盖的工作波段和光谱分辨率直接决定所需型号,若关注薄膜厚度或界面信息,较高的光谱分辨率更有利。
  • 空间分辨率与数据速率
  • 现场应用若要求大视场、快速检测,应优先考虑 1280×1024 及以上分辨率和较高的帧/秒。
  • 接口与集成能力
  • 工厂自动化或现有检测平台需与现有控制系统对接,优先选具备 PCIe/GigE 的型号,并留意软件开发包的易用性。
  • 软件生态与二次开发
  • 评估是否提供脚本接口、算法模板和常用数据导出格式,以缩短验证周期。

这份概览旨在帮助您在选型阶段快速锁定 HX 系列的合适型号,并在实际应用中实现稳定、可重复的高光谱分析。若需要,我可以基于您的具体样品、目标波段、空间分辨率及现场条件,给出更精确的对比清单与方案。


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关于作者

杭州高谱成像技术有限公司成立于2019年7月。是一家专注于光谱成像技术,为用户提供光谱视觉综合解决方案的高科技创新型企业。 公司先后开发了可见光到近红外高光谱相机、无人机载高光谱成像系统、便携式、实验室和微观高光谱成像仪等一系列光学机电一体化精密仪器,形成了从高光谱核心部件设计与调整到成像仪开发、高光谱数据处理软件和算法应用的完整技术链, 解决客户在教育科研、智慧农业、生态环保、智能制造、工业检测等应用领域的深层次感知需求。

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