Espectrómetro de mosaico de nivel de píxel de visión estrella

La imagen multiespectral no solo obtiene la información de dimensión espacial del objeto, sino que también obtiene su información espectral. En comparación con la imagen RGB tradicional, la imagen multiespectral puede proporcionar información de imagen más rica, reflejar mejor las características ópticas de la imagen y tiene una perspectiva de aplicación más amplia. Su aplicación se ha expandido gradualmente desde el campo de detección remota inicial a textiles, archivos de arte, biomedicina , reproducción de color de alto rendimiento y otros campos.

La mayoría de los sistemas de imágenes multi-espectrales existentes utilizan múltiples sensores de imágenes independientes para obtener imágenes de canales espectrales de banda múltiple, que tiene problemas como el alto costo, gran volumen y registro de píxeles difíciles. El espectrómetro de mosaico de mosaico a nivel de píxel de estrella lanzado por Wu X I Spectral Horizon Technology Co., Ltd. utiliza un solo sensor de imágenes cubierto por una matriz de filtros multi-espectrales (MSFA) para capturar imágenes espectrales de múltiples bandas en una sola exposición, tiene las ventajas de la velocidad de imagen rápida, el pequeño volumen y el bajo volumen y bajo costo.

Ventaja técnica : el espectrómetro de imagen mosaico de píxel de visión estrella adopta el modo de espectroscopía de recubrimiento de chips, que puede realizar imágenes espectrales de bandas de 9/25 y 90 cubos de datos por segundo según la aplicación, y adquirir los datos hiperspectrales originales en un alta velocidad. El espectrómetro es de tamaño pequeño, ligero de peso, robusto, tiene un consumo de energía ultra bajo (tan bajo como 1.8W), está equipado con interfaz USB3.0 y puede proporcionar una cámara a nivel de tablero de acuerdo con los requisitos del usuario. Es la mejor opción para aplicaciones móviles como UAV o dispositivos portátiles, y se usa ampliamente en varios campos que requieren resolución de material, como medicina, agricultura, procesamiento de alimentos, tratamiento de residuos, etc.