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本案例讲述了采用SPECIM FX17近红外高光谱相机，对心材、边材、节和木材缺陷等进行实时检测。下图左显示了木材的原样；中间的图像用作参考（预先切下的木材，并使用重氮苯磺酸进行化学处理，以使心材中的苯酚着色）；右图显示了高光谱成像的结果。
使用高光谱成像技术、光谱分析和建模算法将化学/分子特性描绘为图像中的颜色。边材更疏松的结构特性和对水分的敏感性，使其在1000 nm-1700 nm 之间的红外光谱范围内可以区分心材和边材。使用SPECIM FX17高光谱相机采集图像，并使用Perception STUDIO完成分析和建模。处理后的图像中，心材用绿色标注，边材用红色标注，树脂和节分别用蓝色和青色标注。结果清楚地表明了高光谱成像对松木心材和松边材的无损检测效果，而无需使用昂贵且不健康的化学品。
■ 高光谱成像应用案例：金属和织物上的油污检测
油在许多行业中被用作润滑剂，但在有些产品中，油通常被认为是一种污染物，需要被探测识别。人眼很难观察到油，传统的RGB相机也很难检测，但是高光谱相机在某些波长下工作时能够捕捉到油存在的信息。
为了测试这一点，我们将三种不同类型的油涂抹在铝片和黑色织物上（见图1），包括Weldlite TF2（一种常用的润滑剂，例如用于自行车链条）、Würth HSP 1400（一种高温润滑剂）和Pentisol（通用合成油），并使用三种不同型号的Specim高光谱相机对其进行扫描：FX17 (900 – 1700 nm)、SWIR (1000 – 2500 nm)和FX50(2700 – 5300 nm)。
结论：
Specim FX17相机无法检测到所有油类。可以在一定程度上检测到Pentisol油，在织物上可以检测到Würth 油（在1393 nm处有吸收峰），而Weltlite油则检测不到。
Specim SWIR相机可以从金属和织物表面检测到Würth和Pentisol油，并能对油品进行分类。Weltlite油可以在织物上检测到，但不能在金属上可靠地检测到。
Specim FX50相机（MWIR）可以检测金属和织物表面上的所有三种不同类型的油，甚可以检测到非常微小的油滴，测试显示在3300和3500 nm光谱范围之间有很强的吸油性。Specim FX50相机同时被证实可以对三种类型的油进行分类。
详细实验过程请参考：Specim高光谱相机应用案例：金属和织物上的油污检测
■ 高光谱成像在薄膜厚度检测中的应用
在薄膜和涂层行业中，厚度是非常重要的质量参数，厚度和均匀性指标严重影响着薄膜的性能。目前，薄膜厚度检测常用的是X射线技术和光谱学技术，在线应用时，通常是将单点式光谱仪安装在横向扫描平台上，得到的是一个“之”字形的检测轨迹（如图1左），因此只能检测薄膜部分区域的厚度。
SPECIM FX系列行扫描（推扫式成像）高光谱相机可以克服上述缺点。在每条线扫描数据中，光谱数据能覆盖薄膜的整个宽度（如图1右），并且有很高的空间分辨率。
为了验证高光谱成像技术在膜厚度测量上的应用，芬兰Specim 公司使用高光谱相机SPECIM FX17测量了4 种薄膜样品的厚度（17 μm ，20 μm ，20 μm ，23 μm ），通过镜面反射的方式测量得到光谱干涉图，并转化为厚度图。终计算的平均厚度为18.4 μm 、20.05 μm 、21.7 μm 和 23.9 μm ，标准偏差分别为0.12 μm 、0.076 μm 、0.34 μm 和0.183 μm （当测量薄膜时，没有拉伸薄膜，因此测量值略高于标称值）。此外，在过程中同时检测到了薄膜上的缺陷。
SPECIM FX17高光谱相机每秒可采集多达数千条线图像，同时可以对薄膜进行100%全覆盖在线检测，显著提高了台式检测系统的检测速度，提高质量的一致性并减少浪费。与单点式光谱仪相比，高光谱成像技术将显著提高薄膜效率和涂层质量控制系统，同时也无X射线辐射风险。
理论上，SPECIM FX10可以测量1.5 μm到30 μm 的厚度，而SPECIM FX17则适用于4 μm到90 μm的厚度。
■ 高光谱成像在纺织品识别与回收中的应用
纺织业对环境造成的污染是人类在世界范围内日益遭受污染的重要一部分。为了减少对环境日益严重的污染，提高纺织品的回收率迫在眉睫。2018年，欧盟正式通过了解决纺织品浪费问题的新法案，目标是从 2025 年起在全球范围内回收再利用所有纺织品。芬兰Specim 公司的高光谱成像为成功实现这一宏伟目标提供了技术支撑。
高光谱成像系统可基于纺织品的反射光谱对其进行光谱分析。 SPECIM FX17近红外高光谱相机，可精确地识别被测材料的化学成分。FX17相机的光谱范围为900 -1700 nm，除了黑色聚酯或黑色尼龙等少数合成黑色纺织品外，可以完全涵盖不同传统纺织品的光谱特征，并对其进行识别和分类。
左：实际样品图；右：测试结果图
为了开发高光谱技术在纺织品分类中的潜在应用，SPECIM公司与非盈利组织Prizztech和Robocoast Digital InnovationHUB机构合作，开展了一项名为“利用高光谱成像进行纺织品识别与分类”的研究。开发完成的系统，经过实际使用、验证，对大多数常见的可回收纺织品，如棉、毛、聚酯纤维以及它们的混纺材质等，可以很容易地识别分类。
■ 热封包装的密封性检测
完好的密封包装可保持产品的新鲜度，防止泄漏并延长质保期。若袋口出现密封不严实，则空气和其他污染物，如霉菌、真菌或细菌就会进入包装，使产品在有效期满前变质。因此，确保包装的密封性完好关重要，这就要求在产品出厂时对包装的密封性进行严格的检测。
那是否存在一种机器视觉方案，可以实现测热封包装的密封性智能化检测呢？答案是肯定的，它就是工业高光谱相机 ，一种可以弥补传统工业相机的机器视觉技术。
即使是透过有印刷图案或文字的塑料包装进行检测，高光谱成像也能够实现。高光谱成像技术检测包装袋的密封性，这也是经过工业称重和检测技术的制造商Minebea Intec公司和专业奶酪制造商Bergader Privatkäserei公司的测试和验证过的。
Specim FX17高光谱相机的特别之处在于它的光谱分辨率：借助其近红外光谱的透射特性，即使透过有印刷图案或文字的塑料膜，也可以可靠地检测出是否有奶酪碎片或其他异物分布在热封口处（密封性）。前提条件是，包装的塑料材质对SWIR（1000-2500nm）范围内的光具有穿透性。 因此，在Bergader进行的密封性检测代表了一个的应用案例：透过包装膜也可以可靠地检测出瑕疵或异物。
奶酪包装袋从左侧依次穿过高光谱系统工位和X射线工位进行检测，
无问题的包装进入后道工序进行进一步处理
SPECIM FX17的检测效果：黄色圆圈标注了热封口处填充的红色异物
热封口处填充了红色异物
■ FX17高光谱相机在药丸100%检测中的应用
在当今的药品生产过程中，药品的品质保障是重要的挑战之一。令人惊讶的是，在典型的工业过程中，数千个药丸中却只有一个药丸被全面检测。但通过在生产过程中使用 Perception System（ 一种可在制药过程中对药品进行 100 ％检测的独特的 PAT （ Performance Analysis Tool ）工具） 和 工业高光谱相机 ，可实时对每个药丸进行在线检查，实时监测药丸中 API （活性药物成分）的浓度和分布。
在下面的示例中，我们准备了具有不同浓度的布洛芬药丸，以对工艺参数进行校准，并在新样品中进行预测。我们使用来自芬兰的制造商Specim公司的SPECIM FX17近红外（NIR）高光谱相机 测量样品的反射率数据。
为了在工业环境下获得可靠的测量结果，使用Perception Studio软件套件对采集的高光谱数据进行光谱预处理，并基于偏小二乘回归（PLS）算法生成校准模型。将校准模型应用于预测数据集，得到以下测试结果：
验证：
R²：0,9957
RMSEC：0,0123
（仅）3个线性因子
Perception System将校准模型应用于工业在线检测并实时处理。多个模型可以并行使用，以更深入地理解和应用高光谱数据。模型可用于定性检测，也可用于定量测量，如水分含量的测量。
在上面的示例中，应用了两个模型。 图中上方的处理流程（第1个模型）将布洛芬的浓度可视化，而下方的处理流（第2个模型）显示了有关辅料的分布情况。
下例显示了阿司匹林药丸的高分辨率图像。 基于此图像，可以研究 API 的浓度和分布。
通过将成熟的Perception System引入药品生产线，Perception Park公司展示了对药片进行100％实时检测的可行性。Perception Park公司的一个新项目是致力于通过封闭的泡罩对药丸进行化学成分的识别、检测。
上面的化学彩色图像显示了三种不同的药物，蓝色：Lercanidipin；绿色： Eplerenon；红色：Roxithromycin。 检测了泡罩的完整性（缺粒）、不同种类药丸的混淆。使用高分辨率相机，还可透过泡罩检测药丸上的裂缝和缺陷。
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Picvisa是一家在为废弃物处理、回收和各种工业应用提供机器视觉解决方案方面拥有超过20年经验的西班牙公司。近期，Picvisa使用SPECIM FX系列高光谱相机进行研发创新，开发出了一款Ecopack新型塑料分选机。该塑料分选机每小时可分选重达6吨的塑料包装品，在此之前，完成相同的工作量则需要少6名工人。“借助Specim高光谱相机，我们可以对废弃物中的不同种类的材料进行精确地识别和分类”，Picvisa公司的产品经理丹尼尔·卡雷罗（Daniel Carrero）说。
■ 显示屏幕和光源检测 SPECIM FX10
--告别分光光度计和RGB相机
产品检测覆盖率达到100％
芬兰SPECIM公司的解决方案– FX10
• 几秒内即可对整个表面进行真正的比色法和辐射检
• 基于真实光谱的精确主波长和峰值波长
• 同时采集可见光和近红外（400-1000 nm）范围内的光谱信息
立竿见影的优势
• 提高终端客户的产品质量和产量
• 100％在线检测，减少浪费、返工和客户投诉
• 即刻获取整个产品的图像和光谱信息
为什么SPECIM FX10高光谱相机可以胜过分光光度计和RGB相机？
SPECIM FX10 是一种高速成像的分光光度计
当前大多数显示屏幕（手机屏幕、PADS 、电视、车载的显示屏）和光源都基于LED背光，它们会产生不一致的光谱，因此只有通过测量LED的真实光谱才能进行准确的颜色测量。传统的方法是采用分光光度计来检测显示屏幕和光源的颜色，但由于对检测时间的限制，在检测时分光光度计只能检测显示屏幕表面的几个离散点。
RGB相机是基于RGB三色波段来成像，仅对R（红）、G（绿）、B（蓝）3个波段响应，与标准色坐标XYZ不匹配，因此它们的色域和测量精度十分有限。
需要先进的成像解决方案来快速、准确的对整个屏幕表面进行检测
SPECIM FX10是市场上款可以采集整个显示屏幕的高光谱相机，在400-1000nm光谱范围内以5.5nm的光谱分辨率，同时采集产品的图像信息和光谱信息，可安装在生产线上快速地对整个显示屏幕进行光学质量检测。FX10可测量显示屏幕和光源的色域、亮度水平、亮度均匀性、白点等光学参数。
SPECIM FX10高光谱相机，用科技逼真还原显示屏的本色。
SPECIM FX10高光谱相机可以在生产中对显示屏幕进行100％的检查，从而大程度地减少后期的返工，避免客户的投诉。 由于FX10高光谱相机采集的是整个显示屏幕的真实的光谱数据，可为产品质量控制提供统计学数据，在产品出现问题时，有助于分析查找问题的根本原因。
SPECIM FX10在手机屏幕检测应用中的技术参数：
测量时间：<10s (以70x130mm尺寸为例)
亮度范围：(0.01-) 0.1 – 10000 cd/m2 (nits)
方差：<0.5%
亮度精度：± 2% (@2856 K Illuminant A)
色彩精度（x，y）：± 0.002 (@2856 K, NIST traceable)
色温精度：±0.8 % @2856 K (Illuminant A)
测量值：亮度（cd /m²）和亮度空间均匀性；标准色值（XYZ，色域Yxy）；色温（T）；与参考值的偏差
工作温度：0-40 ºC (湿度：0-95%，非冷凝)
工作模式：FX10是线扫式成像高光谱相机，非常适合在线生产检测，并可密切配合工业机器人（机械臂）工作
■ SPECIM FX系列相机用于垃圾回收行业
国内垃圾分选技术现状
当前，传统的垃圾处理流程为：将垃圾收集到垃圾处理厂，按材料类型进行分类，进行必要的清洁，终分选出少部分可利用的再生材料，如纸张、塑料、金属等，而绝大部分垃圾将被焚烧或倒入垃圾填埋场。
图1 传统的垃圾处理流程
在回收行业中，智能识别分拣技术是关键。成熟有效的识别分拣技术意味着更高的回收纯度，而回收材料的高纯度则意味着更高的回收价值。
如今，大多数回收企业均采用多种分选技术，从条形码读取器和RGB相机，到X射线和涡流系统等。尽管它们在某种程度上已是功能强大的技术，但因无法识别材料的材质，它们并不是一种的智能垃圾回收解决方案。例如，如果一个塑料瓶缺少带有条形码的标签，则无法识别出它是PET还是HDPE。涡流检测器虽可以识别金属，但无法分离塑料或纸张。RGB相机虽可以将瓶子按颜色进行分类，但无法按塑料的材质进行识别。
因为缺少一种的垃圾回收解决方案，导致回收来的材料因纯度不高而无法再利用，回收企业也因无法盈利而只能依赖政府的补贴。
当前，为了弥补检测技术的不足，需靠人工对材料进行二次分类。但人工分选效率低，人力成本高，且无法从透明塑料瓶中分离出塑料的类型（PP/PE/PET等）。
那究竟有没有一种的机器视觉垃圾分选解决方案呢？
答案是肯定的！
■ SPECIM FX17近红外（NIR）高光谱工业相机如何提高回收率？
高光谱相机解决方案的性能和优势：
垃圾类型
性能
优势
生活垃圾
同时对垃圾中的所有材质进行数据采集和识别
可分类：塑料、纺织品、金属、玻璃、纸张、纸板；
保证了回收的高纯度；提高回收附加值
建筑垃圾
同时对垃圾中的所有材质进行数据采集和识别
分离出可燃材料；
提高木材、玻璃、金属的回收附加值
工业垃圾
同时对垃圾中的所有材质进行数据采集和识别
分离可燃材料；
提高回收附加值
塑料
同时、可靠地识别多种塑料（聚合物）
保证了回收纯度（接近100％）；
提高了塑料碎片的回收价值；
纺织品
可对天然纤维和合成纤维进行识别和分类
定性和定量分析（混合纺织品）
SPECIM FX17近红外（NIR）高光谱相机
在可见光范围（VNIR:380-780nm），每种颜色都有其各自特征的光谱信息。在近红外（NIR:900-1700nm）光谱范围时，我们发现化学成分不同的材料具有不同的光谱信息 智能分选软件则根据特征光谱信息来识别不同的材质。
高光谱成像在工业生产线上使用受到成像速度、空间分辨率、安装简易性和成本的限制。随着芬兰SPECIM公司持续地对高光谱成像技术的大力研发投入，其高光谱相机的速度、分辨率、成本早已达到工业解决方案的标准。此外，智能算法和计算机性能的提高，也让实时处理高光谱相机采集到的大量数据变的简单可行。
对于工业在线应用，线扫描型高光谱相机是切实可行的解决方案，因为它可以精确地同时捕获样品的每个像素的全光谱数据。
图2 SPECIM FX17高光谱成像智能分拣回收方案
当与其他检测技术结合使用时，SPECIM高光谱相机通过提供各种材料的光谱信息来使分类更加准确。 新一代的高光谱相机SPECIM FX17可将回收材料的纯度提高到接近100％
1、FX17近红外（NIR）高光谱相机用于塑料回收
据调查，在所有废旧塑料中仅有9％被回收，12％被焚烧发电，而79％的塑料垃圾被填埋或进入到自然环境中。 据估计，到2050年，海洋中的塑料数量将超过鱼类的数量。
图3 废旧塑料回收率
大多数塑料垃圾无法被回收，是由于不能准确的将不同材质的塑料彼此分离，导致回收的塑料纯度无法保证。
大多数聚合物在NIR（900-1700nm）光谱区域内各自具有独特的光谱信息，因此可以进行精准分类。 但也有许多光谱特征彼此相似的塑料，此时，SPECIM FX17高光谱相机的光谱分辨率（8nm）是保证分选精度的关键因素，例如，分选PP、PE、PET塑料，可以保证接近99％的分选准确度。
图4 SPECIM FX17高光谱相机可设别的塑料类型
2、SPECIM FX17近红外（NIR）高光谱相机用于纺织品回收
对构成衣物的各种纤维的准确识别，成为纺织品回收的一项挑战。若可以根据纤维类型准确的对它们进行分类，则几乎所有的纺织品和服装的回收率可达100％。
图6： SPECIM FX17高光谱相机可设别的纤维类型
SPECIM FX17近红外高光谱相机可以精准的识别和分离常见的纤维类型，为纺织品回收企业提供一种的机器视觉技术方案。
基于SPECIM FX17近红外高光谱相机的智能分选系统在纺织行业的优势：
• 非接触式测量，适合在线检测
• 提供每类纤维的光谱信息，可定性和定量
• 易于安装、集成在各类纺织品回收设备上
• 对于精确的色彩信息识别，HSI（高光谱相机）可以替代RGB相机
棉花是一种资源密集性的作物，因为它的生长需要使用大量的水资源、农药和杀虫剂。使用再生棉可以节省大量自然资源，并减少农业污染。 如，某些材料（例如棉和亚麻）可以回收用于汽车隔热棉或生物堆肥，而石油基纤维（例如聚酯）几乎没有再利用的价值。
■ SPECIM FX50中波红外（MWIR）高光谱相机用于黑色塑料回收
在汽车和电子行业会使用大量的黑色塑料。众所周知，黑色塑料很难被识别、分类 ，因为没有可靠的传感器技术可对黑色塑料进行识别。甚近红外相机也行不通，因为黑色塑料几乎吸收了所有的近红外光。
针对黑色塑料分选，芬兰SPECIM公司新发布一款中波红外SPECIM FX50高光谱相机（MWIR: 2.7-5.3 μm）。在2.7-5.3 μm 的光谱区域中， FX50相机可以采集到MWIR光从黑色塑料表面反射的特征光谱信息
SPECIM FX50高光谱相机具有所需的采集速度、分辨率和灵敏度，适用于工业在线检测。
以下是在实验室中使用SPECIM FX50高光谱相机对黑色塑料分类的案例。 实验测量了十二块ABS和PE以及十块PS（总共34块）。 对于每个样品组，一半的样品是有光泽的光滑表面，而另一半的样品是漫反射的表面。
下图显示了对ABS、PS和PE塑料样品精确的分类效果。
图1 SPECIM FX50高光谱相机对黑色塑料的分类效果
总结
芬兰SPECIM FX系列高光谱相机以及光谱信息分析软件，已在国内工业生产中广泛使用。其对于当前检测技术无法实现的分拣任务，无疑是一种的机器视觉检测技术方案，也将成为回收行业的未来。
它所具有的高精度识别保证了回收材料的纯度，从而的提高了回收价值。该技术的使用，也可以大幅提升再生资源的回收率。
芬兰SPECIM FX17系列高光谱相机也早已进入参与国家《“十三五”生态环境保护规划》 项目的国内垃圾分选领跑企业的解决方案中。
■ SPECIM FX10c高光谱相机在工业检测中的应用—颜色测量
1、引言
芬兰SPECIM高光谱相机在色彩测量准确度上优于人眼和RGB相机，对颜色的测量结果客观可靠，且重复性好。
SPECIM高光谱相机可以采集目标物的反射光谱信息，并使用Lab颜色空间来分析光谱信息。 Lab颜色空间是一个三维颜色坐标系，其中：
L = 亮度，从黑色到白色
为了表示颜色感知精度，我们使用ΔE值，它用于描述LAB颜色空间中两点之间的差异，ΔE值越小，感知越准确。
测量仪器 颜色感知精度 RGB相机 ΔE= 8-10 人眼 ΔE=～1 高光谱相机 ΔE﹤1（值）；ΔE=～0.2（相对值）
为了演示说明SPECIM高光谱相机是如何用于颜色测量和分析的，我们测量了在烤箱中烘烤不同时长的面包的颜色。标准的烘烤时间为5-6分钟，短的烘烤时间为3分钟，烘烤时间依次增加1分钟。明显烤焦的面包（黑色）烘烤了8分钟。
2、实验测试
实验使用芬兰SPECIM FX10c高光谱相机，光谱范围为400-770nm。SPECIM FX10c是专为颜色测量而设计的一款高光谱相机。
♦ 芬兰SPECIM FX10c高光谱相机
♦ Specim Labscanner 40x20
♦ 卤素灯光源：DECOSTAR 51 ALU（型号）35W（额定功率） 12V（额定电压） 36deg （光束角度）GU5.3 lamps（灯座）
♦ 工业PC和Lumo Recorder SW
3、数据分析
我们使用芬兰SPECIM公司的专有分析软件分析了样品的原始数据，并获得了表征面包外观颜色的Lab值。为使分析结果简单明了，我们仅呈现三个单独测量点的Lab值；当然，我们也可以获取图像的每个像素点的Lab值。下表列出了每个面包上三个不同测量点的Lab值。
烘烤时间
L值
a值
b值
烘烤3分钟
77.6
77.4
66.1
13.4
5.0
13.4
35.5
25.9
33.9
烘烤4分钟
55.6
74.4
55.3
21.3
15.6
21.7
32.3
40.3
28.9
烘烤5分钟
66.3
51.3
52.5
20.3
19.9
17.8
38.0
28.0
30.5
烘烤6分钟
59.9
48.2
58.4
22.6
19.8
20.3
31.7
18.7
29.0
烘烤7分钟
35.3
36.7
36.7
14.8
13.9
14.7
4.5
6.8
3.3
烘烤8分钟
29.9
30.0
24.8
11.9
10.7
7.5
1.4
0.7
2.6
从以上分析得出的数据我们能够明显的看到：
• 按照配方烘烤的面包，L值约为50-60。未烤熟的面包的L值明显较高（超过65），而烤焦的面包的L值明显较低，约为35。
• 未烤熟或烤焦面包的a值都较低（﹤16），佳的a值约为20-22。
• 除非面包被烤焦，否则b值几乎没有差异。若b值﹤10，面包被轻微的烤焦；若b值﹤4，则面包明显被烤焦了。
下图可以看到面包上每个测量点的具体情况：
烘烤3分钟未烤熟的面包的L值始终高于65，而b值略高于烤熟的面包。
烘烤4分钟
有2个测量点的Lab值看起来与按配方烘烤的面包的Lab值接近。而第三个测量点(L:74.4 a:15.6 b:40.3)表明面包尚未烤熟：该点的Lab值接近未烤熟面包（烘烤3分钟）的Lab值。
烘烤5分钟此面包的烘烤时间是在配方要求的时间之内。三个测量点的L值均没有超过70，而a值高于烤焦和未烤熟面包的a值，b值大约为30。
烘烤6分钟
虽然此面包的烘烤时间在佳烘烤时间之内，但其中一个测量点（L:28.2 a:19.8 b:18.7）的值低于烘烤了5分钟的面包。这表明该面包的烘烤时间应该接近5分钟，而不是6分钟，即使有两个测量点的Lab值符合按配方要求烘烤的面包颜色。这表明，为了确保整个面包烘烤均匀，有必要测量尽可能多的点。
烘烤7分钟在视觉检测中，此面包的烘烤时间略微过长，但还可以食用。所有测量的Lab值都更接近烤焦的面包（烘烤8分钟），这表明此面包不符合我们的质量标准。
烘烤8分钟
此面包明显被烤焦，每个测量点的Lab值都低于我们测量过的其他面包。
芬兰SPECIM高光谱相机不仅适用于食品的颜色测量，还可以检测食品中的异物、检测糖分或水分的含量、检测填充物是否均匀分布等。在线检测过程快速、可靠，可显著提高食品质量和安全性。
更多应用案例，请您致电 010-85120277/78/79/80 或写信 info@qd-china.com 获取。
