iSpecSensL-IND100高光谱成像相机是莱森光学（LiSen Optics）专门用于物证鉴定、农业、矿物地质勘探等领域的新产品，主要优势具有体积小、帧率高、高光谱分辨率高、高像质等性价比特点。iSpecSensL-IND100采用了透射光栅内推扫原理高光谱成像，系统集成高性能数据采集与分析处理系统，高速USB3.0接口传输，全靶面高成像质量光学设计 ，物镜接口为标准C-Mount，可根据用户需求更换物镜。

技术优势特点

1.低成本分光系统，体积小巧 
2.高性能CMOS图像传感器，高性价比 
3.高帧率，USB供电无需额外电源
4.全靶面高成像质量光学设计，点列斑直径小于0.5像元 
5.物镜接口为标准C-Mount，可根据用户需求更换物镜 
6.支持变更光谱范围为400-800nm、400-1000nm

                                         软件操作界面                                                                                                    高光谱曲线

  LiSpeView预处理软件

主要技术指标

高光谱线光源介绍

线光源采用卤素灯泡配合平凸、平凹柱面镜组合使点光源在垂直方向上照明区域放大与缩小，终实现照明区域为长条状的效果。线光源后端配备风扇散热，灯泡配备稳流电源模块实现高稳定性，同时光源可通过增加朗伯反射体以实现光谱均匀化，稳定化。

高光谱线光源主要技术参数

高光谱技术典型应用案例

高光谱成像技术在水果分选应用案例

随着我国农产品加工业的发展和农业现代化进程的加快,使得农产品品质检测和分级技术显得更加重要，迫切性日益增加，水果的内部品质表示水果内部的生理、化学和物理性质，高光谱成像系统目前已经开始应用于水果分选，反映水果品质光谱信息主要集中在650-950nm之间，水果的糖分含量是决定光谱品质的重要因素，糖分光谱特征主要在700nm-820nm的吸收以及750nm附近800-900nm的峰值等。

高光谱成像系统水果分选利用工业领域的传送带作为高光谱相机的推扫成像机构，高光谱相机利用龙门架结构架设在传送带上方，配合线型光源进行照明。系统主要包括高光谱相机及其支架、线型光源、控制模块、相关定位传感器、计算机（运行控制与数据采集软件）等组成。

高光谱成像技术在金银花和山银花分析鉴别应用案例

该案例高光谱成像系统系统由高光谱相机、高精度扫描位移台、高清相机、高稳定性线型光源、精密暗箱等部分组成。核心部件高光谱相机由莱森光学*自主研发，采用1英寸大靶面CCD/CMOS图像传感器，具备高光谱分辨率、高灵敏度、大视场及优异的成像性能；系统通过高精度扫描工作台实现高光谱数据采集，配合自研线型光源和暗室环境能够获得稳定的标准化高光谱数据；采用2400万像素级高清相机，将高光谱成像技术与高清拍照技术相结合，实现高空间分辨率与高光谱分辨率的完美融合。

                                              真彩色合成图像                                                                                           假彩色合成图像

                                                     山银花光谱图                                                                                     金银花光谱图

由于山银花与金银花的形状以及特征等方面极其相似，利用高光谱技术实现对了物体内、外部品质特征的光谱信息与空间信息，山银花与金银花光谱在611 nm处山所区别，山银花有一个较明显的吸收，金银花在该位置的吸收特征不明显，从而通过高光谱技术达到金银花和山银花药材质量快速检测的目的。

高光谱成像技术在植物表型检测应用案例

该案例高光谱成像系统由高光谱相机、线光源、扫描成像机构、安装结构和数据采集系统等组成；被测植株就位后，检测系统可接受外部触发信号开始工作，高光谱相机和线光源联动扫描，线光源照亮区域和高光谱相机线视场始终重合，可根据实际情况令扫描区域覆盖反射率板。其中，高光谱相机线视场宽度0.75米，纵向扫描高度大于1.5米，工作距离1.5米，线光源照亮区域大于0.75米。

利用高光谱成像技术来可获取植物表型部分在不同波段下的光谱图像，通过软件分析提取光谱图像中的变量，再根据干重和鲜重与变量间建立模型，从而准确预测单株物表型部分的生物量；并且可获取在整个植物水平的与生物量相关的性状，绿叶面积以及叶绿素含量等，叶绿素光谱主要集中在430-450nm蓝光区域，和640-660nm红光区域。

高光谱成像技术在考古壁画应用案例

污渍是古画中常见病害之一，识别并虚拟修复古画污渍是对古画进行科学修复的关键。利用高光谱技术通过影像分类线性回归的虚拟修复方法，再利用人工神经网络对受污渍影响较小的波段进行分类，获取油渍区域被遮挡的信息，然后通过建立分类线性回归方程，利用受油渍影响较小的波段去校正受油渍影响较大的真彩色显示波段，在尽量地保持了古画原有的色彩基础上，有效地提取了被油渍遮挡的隐含光谱信息，并一定程度地恢复了画作原貌。

高光谱成像仪罂粟检测应用案例

利用光谱成像技术，进行检测是否存在非法罂粟种植地，罂粟叶子可利用高光谱成像技术的光谱匹配分类技术，进行性质鉴定，与其周围环境中的树叶区别分辨出来，解决罂粟种植地定性问题；利用光谱分类统计技术，估算目标监测地罂粟种植比例，解决罂粟种植地罂粟种植面积定量问题；运用分析软件的光谱计算功能，针对混杂的多种光谱信号进行光谱分解，通过多重光谱运算与解混合，得到罂粟的纯光谱信号成分，并将处理结果以伪彩色显示方式输出，增强了罂粟的提取结果，解决罂粟在复杂环境中进行目标定位问题。