為對于常見的可見光，微米以及亞微米顆粒物粒徑幾乎等于波長，因此依靠米氏散射的光散射法能運用到顆粒光學(xué)測量中。換句話說，可見光是光散射法測量PM2.5的最佳光源。如下圖。米氏散射法國oxxius激光器作為可見光源有何優(yōu)勢？可見光光源光學(xué)性能和穩(wěn)定性越好則監(jiān)測效果越準確。比如下圖所示法國oxxius公司LaserBoxx可見光系列中有一款連續(xù)輸出638nm激光器，功率穩(wěn)定性±0.5%，光學(xué)噪聲<0.5%，光束質(zhì)量小于1.25，調(diào)制頻率可達20MHz。并且該系列激光器內(nèi)置智能CUP芯片，具備強大軟件控制功能、工作狀態(tài)記錄功能，遠程診斷及自我修復(fù)功能，因此非常適合作為照射光源在長時間實時監(jiān)測的光 ...

（即太陽光、可見光、紅外線、紫外線等）干擾下才能被CCD相機捕捉到，這就要求整個組件發(fā)光只有在暗箱狀態(tài)下才能被相機捕捉才能到，因而，整個EL測試過程是在一個不會被外光干擾的暗箱中進行的，只有這樣才可以準確地判別電池片或組件是否存在缺陷，否則將會對產(chǎn)品的性能產(chǎn)生重大影響。但是EL檢測面臨的兩個主要問題是：（1）太陽能電池發(fā)射出的電致熒光通常很弱；（2）市面上絕大多數(shù)的CCD相機在近紅外波段的靈敏度不高（近紅外探測到1000nm，量子效率不超過10%，甚至更低）。針對這個兩個問題，我們的解決辦法就是采用近紅外增強型CCD相機。近紅外增強型CCD相機在950nm附近量子效率高達約50%，在1000n ...

少窗口玻璃在可見光范圍內(nèi)的窗口反射率，在寬光譜（430nm to 670nm）范圍內(nèi)，窗口反射率低于0.5%。圖3 左：像素的兩種狀態(tài)圖3左圖顯示了顯示器如何改變?nèi)肷涔獾钠駹顟B(tài)。為了簡化概念，圖中顯示了光“通過”鏡子而不是反射到鏡子上的路徑。這樣就更容易看到相對于顯示器光軸的光的偏振狀態(tài)的方向?；旧?，顯示器的工作方式要么是改變?nèi)肷涔獾钠駹顟B(tài)，要么是不改變。這允許顯示器分別顯示為亮或暗。在硅背板的控制下，鐵電液晶(FLC)的光軸可以在兩個方向之間切換，從而實現(xiàn)了顯示器的這種性能。FLC的厚度和雙折射的組合產(chǎn)生了優(yōu)化到555nm(人類視覺系統(tǒng)的峰值響應(yīng)波長)的四分之一波板(QWP)。理想狀態(tài) ...

圖2）。超過可見光譜范圍的高光譜相機，如FX17，覆蓋了900-1700nm的近紅外波段。這些相機提供了適合于更穩(wěn)定模型的拓展光譜數(shù)據(jù)（取決于應(yīng)用需求）。如圖2所示，F(xiàn)X17相機將是把杏仁和開心果從其外殼和外來污染物中分揀出來的最佳工具（優(yōu)于RGB模型）。值得注意的是，其他應(yīng)用可能需要在短波紅外（SWIR，1700-2500nm）、中波紅外（MWIR，2.7-5.3um）亦或是長波紅外（LWIR，8-12um）光譜區(qū)域靈敏度的高光譜相機圖2:基于RGB相機、FX10和FX17數(shù)據(jù)的照片和模型預(yù)測。開心果和堅果是綠色的，殼是藍色的，木材是黃色的機器視覺系統(tǒng)通常結(jié)合了多個傳感器，它們是互補的。下表 ...

nm范圍內(nèi)的可見光和近紅外(VNIR)到短波紅外(SWIR)。光譜分辨率（半波全寬-FWHM）在3.5nm(VNIR)和12nm(SWIR)之間，光譜采樣距離分別為1.5nm(VNIR)和5nm (SWIR)。通過將儀器安裝在旋轉(zhuǎn)平臺上，可以在一次測量中獲得垂直視角(FOV)為32.3°和最大掃描角度為130°的連續(xù)高光譜圖像。在測量過程中，記錄了攝像機的GPS位置、采集時間和掃描的一般觀察方向(從這里開始稱為“相機角度”)。在視場內(nèi)的攝像機附近設(shè)置了一個光譜SRS-99白色面 板，其大致方向與成像露頭相似。3.2攝影測量數(shù)據(jù)/三維數(shù)據(jù)用預(yù)校準RGB和高光譜相機記錄表面幾何重建圖像。在Maar ...

拉曼可以使用可見光或近紅外（NIR）激光器進行激發(fā)。由于可見光或NIR激光的波長要很短，因此拉曼顯微鏡的空間分辨率可以達到亞微米范圍。另一方面，IR光具有幾微米的波長。對于許多顯微鏡應(yīng)用來說，空間分辨率被認為是差的。 2）水在紅外區(qū)域具有很強的吸收能力。對于富含水的環(huán)境（例如生物樣品），IR可能遭受強烈的吸收，因此在某些情況下首選拉曼。與占主導(dǎo)地位的瑞利散射相比，拉曼散射非常弱。 為了獲得合理的信噪比，通常需要幾秒鐘的長積分時間。 對于常規(guī)光譜來說，這可能不是問題，但是對于光譜成像而言，可能需要幾個小時才能獲得一個單一的視野。為了增強信號，這些年來已經(jīng)開發(fā)了幾種不同的方法?；诘入x激元的方法， ...

在可見光波段，植被光譜特征主要是由光合作用色素決定的，在近紅外波段，光譜主要由水分含量和生化物質(zhì)的含量決定。相關(guān)研究說明應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)可以監(jiān)測和反演植物體內(nèi)的各種營養(yǎng)元素、可溶性糖、淀粉和蛋白質(zhì)等其他生理生化參數(shù)。藥用植物與其他植物在植物高光譜中的響應(yīng)機制相似，如應(yīng)用近紅外光譜進行中藥材品質(zhì)識別已有大量研究成果。與其他植物相比，中藥材的品質(zhì)一般為植物的次生代謝產(chǎn)物，如生物堿、黃酮、苷類、香豆紊類等，僅以單一有效成分或者以主要有效成分進行評價，是不能全面反映中藥材質(zhì)量優(yōu)劣的;多數(shù)藥材的品質(zhì)是多種成分共同作用的結(jié)果，有些中藥材中不同成分之間有特定的配比關(guān)系。因此，應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測中藥材品 ...

它可以分析從可見光到近紅外范圍內(nèi)多達250個光譜波段的數(shù)據(jù)。這樣就可以記錄單個的光譜信息。在此基礎(chǔ)上，高光譜系統(tǒng)就可以區(qū)分同一色調(diào)的棕色是由一個還是多個波段疊加產(chǎn)生的。要加工堅果，如杏仁、榛子、核桃、腰果、澳洲堅果、花生和其他類型的堅果。每一種都有可識別的光譜，利用合適的軟件，可以快速、可靠地分析高光譜圖像。系統(tǒng)識別所有不符合堅果預(yù)期的光譜，如外殼、外殼殘留、塑料部件、受霉菌感染的堅果或任何污染物，并將每個識別出的顆粒劃分為好或壞。Strelen強調(diào)說:“為了保證最終產(chǎn)品的純度，分揀只會把完美的部分標識為好的部分，而把不符合要求的部分剔除?！被趕pecim FX-10高光譜相機的安全識別與分 ...

使他們能夠在可見光光譜之外進行最復(fù)雜的污染檢測。就像包裝熱密封區(qū)域融化的油脂一樣，它不被人眼和其他檢測技術(shù)檢測到。INSPECTRA首席技術(shù)創(chuàng)新官Emilio J. de la Red說:“我們決定在設(shè)備中采用高光譜成像技術(shù)的主要原因是，沒有其他技術(shù)能夠檢測到產(chǎn)品中的特定污染和缺陷，和表征食品的不同質(zhì)量參數(shù)。”另外一個好處是他們可以用高光譜成像對食品的不同質(zhì)量參數(shù)進行分級。高光譜圖像的采集和組成對應(yīng)的化學(xué)圖像需要很高的計算量。此外，將所有這些軟件集成到一臺粗糙的機器上，需要在惡劣的環(huán)境中每天三班倒使用，這會是一個挑戰(zhàn)，需要很多努力的工作。在日常生活中，specim相機的使用和配置都很簡單。盡管 ...

數(shù)百赫茲，在可見光波長實現(xiàn)1K Hz的幀率。同時也可用于實現(xiàn)光束復(fù)用和自適應(yīng)光學(xué)，產(chǎn)生與散射組織或者光學(xué)元件共軛的波前，從而減少來自光學(xué)器件和樣品的光束畸變。圖3. Meadowlark純相位液晶空間光調(diào)制器生成的11x11點陣圖圖4. 使用SLM生成貝塞爾光束圖5. Lu, R., Sun, W., Liang, Y., Kerlin, A., Bierfeld, J., Seelig, J. D., ... & Koyama, M. (2017). Video-rate volumetric unctional imaging of the brain at synaptic re ...