您能告诉我们SWIR相机检测水分背后的原理吗?
水在短波红外(SWIR)区域具有很强的吸光性,因此在SWIR相机拍摄的物体图像中,它几乎呈黑色。所以,例如,使用合适的过滤器或光源可有助于清晰地看到在瘀伤的水果、灌溉良好的作物或散装谷物中的水分含量。由于这种特性,科学家可以精确地跟踪从根部到叶子的吸水情况。
相反,也可以看到蒸发和干燥情况。SWIR较短的波长能够获得分辨率更高和对比度更强的图像,这两者都是检测和分拣的重要标准。
水能够吸收1400nm波段左右的短红外(SWIR)。要确定含水量,我们需要能够看到样品外部吸水率(例如1200nm)和内部吸水率(例如1450nm)的“亮度”。
Linea SWIR支持最多四个循环组,结合主要机器视觉照明生产商的脉冲LED,可在SWIR波段提供低成本、高特异性的光谱分析。当物体通过时,我们可以在1200nm和1450nm之间切换光源以进行交替触发。
我们使用相机跟踪触发器,将输出与正确的波长相关联,并调整每个波长的增益、校正和曝光时间。这一过程为我们的样品提供了实时、快速、且与操作完全同步的、不错的光谱分析。
然后,我们对比两种“颜色”的相对强度,可以得出含水量并决定产品的好坏。
以苹果为例,传统分拣使用可见标识符来确定水果质量,例如形状、大小、颜色、质地和缺陷。SWIR改进了这一过程,可以让您更清楚地看到苹果内部水的密度和分布。
这表明了有助于预测苹果可测量的“质量”的关键物理属性,例如质地、持水性和比重。识别瘀伤(导致水果质地和化学成分发生物理变化)等异常情况有助于确定对产品颜色、气味、口感和寿命的直接和长期影响。
Linea SWIR通过识别破损产品,并在食品分拣过程中捕获和去除,从而帮助制造商提高产量、减少浪费和提高质量。浪费的可能性较小,因为像苹果这样的食物可以根据它们对其他产品(如果酱、蜜饯和冷冻混合物)的适用性进行分拣。
除此以外,它还可以检测产品的外来污染物。
Linea SWIR在紧凑型GigE封装中提供改进后的信噪比,一次可支持多达四种不同的光源、照明角度、曝光时间或增益设置。
除了食品生产和分拣外,Linea SWIR也是光学分拣、太阳能电池板检测、再循环、硅片检测和通用机器视觉的理想选择。
Teledyne DALSA将继续开发具有尖端功能和价值的强大、领先的SWIR技术。
Mike的职业生涯始于Teledyne DALSA,担任研究分析师,自2018年以来,他一直担任该公司Linea SWIR系列和即将发布的Linea2线扫描相机的产品经理。Mike是一位充满激情的产品专家,他热衷于与客户建立关系以了解他们的痛点并与市场产生共鸣,推出产品战略。
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