产品特点

• 01

  卓越光学分辨率：采用全新设计的光学结构，实现更优的真实光学分辨率，确保高精度光谱成像。

• 02

  一体化智能采集：内置推扫成像技术，配合高性能处理器与触控屏，单机即可独立完成控制与数据采集，无需外接设备。

• 03

  一键式便捷操作：支持自动曝光、自动调焦及扫描速度匹配，一键启动即可轻松获取高质量数据。

• 04

  智能化交互体验：全新UI 界面设计，测试流程智能引导，操作直观、简便。

• 05

  灵活扩展能力：具备良好的系统扩展性，可灵活配置，满足多样化测试需求。

• 06

  持久户外续航：采用可更换锂电池设计，保障户外长时间作业的续航需求。

应用场景

应用方向

精准农业

环境监测

生物医学

地质地矿

材料科学

刑侦鉴定

文物保护

食品检测

应用案例

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  食品检测：鸡肉新鲜度双指标同步检测

  高光谱成像技术在鸡肉新鲜度双指标同步检测。通过采集鸡胸肉的双高光谱数据，实现挥发性盐基氮与菌落总数的同步、精准预测，为肉类加工企业批量鸡肉新鲜度检测提供可靠、无损的技术手段。

  图：鸡肉新鲜度可视化图
  Li X, Cai M, Liu Z, et al. A multi-task deep learning model based on transformer for simultaneously evaluating the TVB-N and TVC contents of chicken breasts using two different hyperspectral imaging[J]. Food Chemistry,

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  文物保护：彩绘文物图案自动挖掘

  可见光- 近红外高光谱成像技术在彩绘文物图案自动挖掘。通过采集陶器与壁画等彩绘文物的高光谱图像，自动提取并增强人眼难以观察的彩绘图案信息，为文物保护与修复提供无损、高效的技术手段。

  图：可见光高光谱文物图像

  Peng J, Yu K, Wang J, et al. Mining painted cultural relic patterns based on principal component images selection and image fusion of hyperspectral images[J]. Journal of Cultural Heritage,

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  文物保护：古代壁画颜料无损分类

  高光谱成像技术在古代壁画颜料无损分类。通过采集云冈石窟壁画的高光谱图像，结合图像光谱融合方法与优化超像素分割技术，实现壁画颜料的超像素级快速分类，为壁画颜料识别、修复与保护提供无损、非接触的技术手段。

  左图：颜料和背景的高光谱曲线

  

  上图：壁画颜料可视化预测图

  Li T, Li L, Yu Z, et al. Non-destructive classification of ancient mural pigments byhyperspectral imaging[J]. Journal of Cultural Heritage,

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  植物功能性状：莴苣水分胁迫检测与品质参数预测

  高光谱成像技术结合时序表型数据在莴苣水分胁迫检测与品质参数预测。高光谱结合神经网络等多模态深度学习模型，实现莴苣可溶性固形物、pH 值、硝酸盐、钙含量的无损预测及水分胁迫的早期检测，为精准农业中的作物水分管理、品质分级及抗逆育种提供快速、无损的技术手段。

  Yu S, Fan J, Lu X, et al. Deep learning models based on hyperspectral data and timeseries phenotypes for predicting quality attributes in lettuces under water stress[J].Computers and Electronics in Agriculture

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  植物功能性状：橙子甜度的无损、精准预测

  高光谱成像技术结合Transformer 模型在橙子可溶性固形物含量田间预测，实现橙子甜度的无损、精准预测，并验证了从RGB 图像重建高光谱用于SSC 估算的可行性，为自动化选择性采摘和成熟度监测提供低成本、高精度的技术方案。

  左上图：SSC 预测结果的可视化；左下图：不同生长阶段每个橙子的平均光谱

  

  图：重建高光谱图像时的性能可视化

  Xiong X, Sun Q, Li Z, et al. In situ orange soluble solids content estimation based on hyperspectral imaging and transformer[J]. Computers and Electronics in Agriculture

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  塑料废弃物分选

  近红外高光谱成像技术实现塑料废弃物分选，重点解决黑色塑料中碳黑颜料对近红外光完全吸收导致无法检测的行业难题。
  通过采集常见塑料的高光谱数据，结合卷积神经网络分类模型，实现黑色塑料与有色塑料的快速、准确分选，为塑料回收行业提供高效、可规模化部署的技术手段。