Villon的博客

光谱相机在工业中的应用正从“实验室分析”向“在线全检”升级，结合数字孪生与工业物联网（IIoT），未来有望实现“光谱-工艺-质量”闭环控制，推动智能制造进入分子级精度时代。

光谱相机的数据采集原理是‌分光→光电转换→数据立方体生成→校正‌的过程，通过分解光信号并量化其强度，将物质的“光谱指纹”转化为可分析的数字化信息。这一技术为环境监测、精准农业、医学诊断等领域提供了不可替代的深层信息。

光谱信息的获取方式主要依赖于不同分光技术和成像方法，将入射光分解为不同波长并记录其强度。以下是常见的光谱信息获取技术分类及原理：

光谱范围与颜色感知是光学、生理学及技术应用交叉的核心课题，两者通过波长分布、人眼响应及技术处理共同决定人类对色彩的认知。

多光谱摄影摄像的色彩校准已从实验室走向工业与消费级应用，核心价值在于‌“精准化”与“标准化”‌。随着AI算法与微型传感器的突破，未来校准过程将更自动化，甚至嵌入智能手机，成为医疗、艺术、制造等领域的底层技术支撑。

光谱仪与光谱相机的核心差异在于‌数据维度‌（点/线 vs. 空间-光谱融合）与‌应用场景‌（精准量化 vs. 分布可视化）。2025年技术趋势下，两者在硬件小型化、算法智能化方向持续突破，并在环境监测、智能制造等领域形成互补协同。

汇能感知VSC02UA是一款高品质的200万像素的光谱相机，适用于工业检测、农业、医疗等领域。VSC02UA 包含 1600 行×1200 列有源像素阵列、片上 10 位 ADC 和图像信号处理器。它带有 USB2.0 接口，配合专门的电脑上位机软件使用，可进行图像采集、光谱计算，光谱图像重建等操作。

高光谱相机通过光谱特征与图像融合技术，实现了水果从表皮缺陷识别到内部成分分析的全流程无损检测，为农业智能化分选和品质控制提供了高效解决方案。

光谱相机识别瓶子材质的技术原理和应用案例、食品饮料包装检测、资源回收分选、酒水行业防伪...

光谱相机通过分析肉类样本在特定波长范围内的光谱反射特性，结合化学与生物指标的变化规律，实现对其新鲜度的无损检测。其核心原理可概括为以下方面

汇能感知自主研发的光谱相机/模块产品有以下特点：1、兼容性好：兼具成像和光谱分析，尺寸和接口与现有CMOS相同；2、体积小：与普通COMS传感器大小一致，工艺成熟度高；3、使用方便：单次拍摄、无需时间扫描，信号实时处理，无延迟；4、性价比高：在市面上，汇能感知的光谱相机/模块产品具有更高性价比。

多光谱相机波段少，适用于中等精度；高光谱相机波段多，支持精细分析。分光技术多样，扫描方式影响效率。多光谱侧重成本，高光谱侧重高分辨率，满足多元需求。

光谱相机在农业中可精准检测土壤养分、识别重金属污染，评估土壤质地与结构，指导精准农业决策。应用案例显示，光谱技术提升土壤检测效率，降低成本与环境负担，成为智慧农业数据链的关键。

高光谱与多光谱相机市场将稳步增长，技术创新提升性能，应用领域广泛。成本降低，标准化进程加快，推动市场普及与发展。汇能感知光谱相机性价比高，欢迎了解。

光谱相机可捕不可见光，适用于环境监测、农业、医学等；能高精度分析物质，用于工业、艺术品鉴定等；支持实时无损检测、多维度分析，适用于科研、智造等；还能在复杂环境中识别目标，长期监测记录，用于气候、工业监控等。

光谱相机可捕捉可见光及红外、紫外等光谱信息，广泛应用于农业、环境监测、医学、食品安全、艺术品鉴定。未来，光谱相机将更普及、智能，为生活带来更多便利。

光谱相机捕光谱信息生三维图像，用于专业领域，成本高且数据处理复杂；普通相机捕RGB信息生二维图像，用于日常应用，成本低且操作简便，但无光谱信息。

CM020A与VM02S10光谱相机，分辨率1600H×1200V，光谱范围350~950nm，光谱分辨率1nm，接口不同，帧率与FOV各异，尺寸不同，欢迎咨询获取更多资料。

对于已发现的系外行星，光谱相机可对其大气进行光谱观测，分析行星大气中的成分，如是否存在水、氧气、甲烷等，这对于评估系外行星的宜居性具有重要意义。如对遥远星系的光谱分析发现，早期宇宙中的星系富含大量年轻恒星，随着时间推移，星系中的恒星逐渐演化，星系的光谱特征也发生相应变化。当行星从恒星前方经过时，会遮挡部分恒星光线，导致恒星光谱的某些特征发生微弱变化，光谱相机可捕捉到这些变化，从而发现系外行星。：根据恒星的光谱型与温度的对应关系，以及黑体辐射定律，光谱相机测量到的恒星光谱能量分布可用于推算恒星的表面温度。

华为自2018年起不断升级手机光谱技术，2024年Mate70系列首推红枫原色影像技术。多光谱成像摄像头覆盖更广光谱，波长可达1000nm以上，备受好评的红枫多光谱摄像头或将在多款新机上应用。

华为Mate70系列搭载150万像素多光谱红枫原色摄像头，色彩还原度高、偏色修正强，通过增加颜色通道和独特算法融合，实现自然色彩还原，为手机影像技术开拓新方向。

光谱相机通过捕捉食品光谱信息分析新鲜度、识别种类、分析营养、管理库存及异常检测，比传统方式更准确及时，帮助用户管理食材、规划饮食、提高生活效率。摘要能够帮助用户快速了解内容。使用AI智能摘要可以获得更多推荐！示例

这使得相机能分辨出不同光谱组合产生的相同颜色感知，而传统相机的传感器通常只能对红、绿、蓝三种颜色进行感知和记录，光谱相机可通过更多的光谱信息更准确地还原人眼的真实感知。例如，以 D65 标准光源为参照，将采集到的光谱数据与该标准下的颜色值进行比对和校准，使还原出的色彩更符合人眼在标准光照条件下的视觉感受。部分光谱相机采用特殊的传感器和滤光片设计。通过复杂的数学模型和算法，对各个光谱通道采集到的数据进行分析和处理，将其转化为人们熟悉的 RGB 色彩空间或其他色彩模型中的颜色值，从而实现色彩的还原。

一般的高光谱相机光谱分辨率可达 2.5nm 到 10nm 左右，例如彩谱 FigSpec® FS2X 系列的可见光 / 近红外波段，波长分辨率优于 2.5nm；多光谱相机的光谱分辨率相对较低，波段数一般在 10 到 20 个左右，光谱分辨率通常在几十纳米到几百纳米之间，如常见的多光谱相机光谱分辨率为 100nm 左右。光谱通道数在 1000 左右，光谱分辨率一般在 λ/δλ≧1000，但这类相机相对较少。性能较高的高光谱相机，光谱分辨率可以达到 0.17nm 量级，具有 400 多个波段。

例如，通过定期进行暗场和亮场校准，获取并存储校准参数，在实际测量过程中利用这些参数对采集的数据进行校正，以消除因探测器老化、光照变化等因素引起的误差，提高数据的准确性和可靠性。此外，还需要进行老化试验，模拟长时间的使用情况，观察相机在连续工作或不同环境周期变化后的性能变化，确保相机在实际使用中的稳定性和可靠性。：光谱相机的外壳应采用坚固耐用的材料，如高强度的铝合金或工程塑料。：在光谱相机的生产过程中，对每个部件进行严格的质量检测，包括光学元件的光学性能测试、探测器的性能测试、电子元件的功能和可靠性测试等。

高光谱相机的特点：围绕光谱特性、成像性能、系统性能、其他特点这几个方面来阐述...

光谱分析技术还可用于对森林、农作物、淡水、雪、冰川等环境要素的监测，帮助分析气候趋势，全面了解自然过程。

多光谱图像分析的实际应用案例？精准农业领域、环境监测领域、地质勘探领域、城市规划领域...

多光谱图像的处理和分析方法有哪些？

光谱相机的工作原理主要基于不同物质对不同波长光的吸收、反射和透射特性存在差异，以下是其具体工作过程：

农业机械依据处方图进行精准施肥、播种和灌溉等作业，实现了农业生产的高度精准化，水资源利用率提高了 40% 以上，肥料和农药的使用量分别减少了 30% 和 20%。根据模型对土壤肥力进行快速评估，实现了精准施肥，大豆产量提高了 15% 左右，同时减少了肥料浪费和土壤污染。根据这些指标对苹果进行自动分级，提高了分级效率和准确性，优质果的比例提高了约 15%，在市场上获得了更好的经济效益。根据检测结果对樱桃进行分类采摘和销售，避免了人工检测的主观性和误差，提升了樱桃的市场竞争力，果农收入增加了 20% 左右。

光谱相机在农业中能发挥什么作用？汇能感知帮助你一文读懂→

光谱相机通过光学系统将目标物体的光聚焦到探测器上，在探测器前设置分光元件，如光栅、棱镜或滤光片等，将光按不同波长分解成多个光谱通道，每个通道对应一个特定的波长范围，探测器对各个光谱通道的光进行探测和量化，最终得到包含目标物体空间信息和光谱信息的图像数据。：通常具有几个到十几个光谱通道，覆盖可见光、近红外等波段，各通道的波长间隔较宽，可获取目标物体在不同波段的大致光谱特征，用于目标识别、分类等。光谱相机能够获取目标的光谱特征，通过与已知目标的光谱数据库进行比对，提高对目标的识别和伪装检测能力。

​多光谱产品的应用场景很丰富，比如，割草机（草地边界识别）、智慧农业中的无人机、投影仪（人员入侵检测/墙面颜色检测）、扫地机器人、工业检测、智能厨房中的食物新鲜度检测。此前，汇能感知研发团队就“食物新鲜度检测”做了实验，得出了高光谱成像技术是可以检测食物新鲜度的结论。目前，光谱检测技术在食品安全领域的应用有哪些？以下是一些主要方面

光谱检测技术相比传统检测技术，有什么优势？汇能感知为你解读→

光谱、多光谱和高光谱在波段数量、光谱分辨率和信息丰富程度等方面存在明显的区别，它们各自在不同的领域发挥着重要的作用。图像光谱测量则是结合了光谱技术和成像技术，将光谱分辨能力和图形分辨能力相结合，造就了空间维度上的面光谱分析，也就是现在的多光谱成像和高光谱成像技术。不同波段的光谱信息可以反映目标在不同物理特性下的表现，例如可见光波段可以反映目标的颜色信息，近红外波段可以反映目标的水分含量等。其中，光谱、多光谱和高光谱是常见的概念，但很多人对它们之间的区别并不十分清楚。

用色差仪测试几组颜色相近肤色色卡的RGB真值，用多光谱相机采集对应肤色色卡的九通道值，建立色卡标准组，计算色卡与标准组之间RGB值的欧氏距离与九通道值的欧氏距离，通过比较欧氏距离可知多光谱相机在颜色鉴别上的优势。3、同一肤色色卡不同区域欧氏距离计算中，4组区域计算得出的九通道值欧氏距离相差不大；（2）固定相机位置，打开采集软件，调整色卡位置，使得色卡处于画面中央；（2）固定相机位置，打开采集软件，调整色卡位置，使得色卡处于画面中央；2、如图3.2所示，框选肤色色卡，计算框选区域九通道均值；

光谱分析作为现代自然科学分析的重要手段，光谱技术常常用来检测物体的物理结构、化学成分等指标；而光谱成像则是作为光谱分析中一种重要的分析手段。根据采集数据的分辨率和通道数不一样可以分为多光谱、高光谱及超光谱。光谱技术在物质识别、农业监测、矿产勘探等诸多行业拥有广泛的应用场景。按波长（或频率）大小而依次排列的图案，全称为光学频谱。

多光谱产品的应用场景很丰富，比如，割草机（草地边界识别）、智慧农业中的无人机、投影仪（人员入侵检测/墙面颜色检测）、扫地机器人、工业检测、智能厨房中的食物新鲜度检测。4、由上面的图表可以看出：不放进冰箱的猪肉和三文鱼，新鲜度会随着时间的变化而下降，光谱曲线呈现出较大的差异；而放进冰箱的猪肉和三文鱼，其新鲜度不会变化太大，光谱曲线也比较相似。3、用上位机处理拍摄到的照片，将得到的数据作归一化处理后的光谱曲线如下图，图表的横轴表示波长，右上角的图例则表示拍摄猪肉和三文鱼的时间。实验对象：猪肉、三文鱼。

光谱技术常用来检测物体的物理结构、化学成分等指标，是现代自然科学分析的重要手段；而光谱技术也分不同技术路线及形态；下面我们探讨一下它们之间的区别。根据光谱的通道数和光谱分辨率不一样可以分为多光谱、高光谱及超光谱。区别于传统光谱相机方案，汇能感知开发的CM020A高光谱相机方案（下图所示）使用最新的光谱计算重建技术，图像分辨率200万像素，光谱范围350nm~950nm，光谱分辨率达到1nm；在体积及成本上有巨大的优势，可以广泛用于消费电子、农业检测等应用市场。