中文：近紅外光譜戈泼；英文：near infrared spectrum

;洋紅色）的近紅外光譜。杏仁（深藍(lán)色）和殼（青色）的RGB成分棋电【ソ兀可測量的RGB波段由各自垂直線表示上圖（圖1）說明了RGB相機(jī)相對于高光譜相機(jī)的局限性。高光譜相機(jī)（FX10）測量完整的光譜特征赶盔，所以它可以準(zhǔn)確地測量杏仁和殼之間的差異企锌，而不考慮外殼或杏仁的顏色。在這個(gè)例子中于未，堅(jiān)果油在930nm處的光譜特征為精確分選提供了一個(gè)準(zhǔn)確而有選擇性的標(biāo)識撕攒。RGB相機(jī)僅限于三個(gè)顏色波段，完全缺少了關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)的排序準(zhǔn)則烘浦。除了靈敏度擴(kuò)展到了近紅外（NIR）光譜范圍抖坪，由Specim FX10測量的數(shù)百個(gè)波段產(chǎn)生的彩色圖像相比于RGB相機(jī)的三個(gè)波段要準(zhǔn)確的多（圖2）。超過可見光譜范圍的高光譜相機(jī)闷叉，如FX17擦俐，覆蓋了 ...

檢測，它是將近紅外光譜與空間分布相結(jié)合的一種技術(shù)片习。這能夠?yàn)樵S多種食品的質(zhì)量控制和等級劃分提供了新的方法捌肴。通過使用高光譜成像蹬叭，機(jī)器視覺系統(tǒng)可以比傳統(tǒng)的視覺方法（主要是RGB和X-射線傳感器）揭示肉制品的更多信息藕咏。高光譜相機(jī)生成的圖像中，每個(gè)像素中包含所有的光譜信息秽五。這允許：1. 污染物的檢測孽查，如塑料、木頭和骨頭坦喘。2. 化學(xué)和營養(yǎng)特性的量化盲再，包括pH值、糖分瓣铣、脂肪含量答朋、水分和鹽的含量。單靠高光譜成像并不能解決所有問題棠笑。但它可以作為一種補(bǔ)充技術(shù)梦碗，尤其是對于X-射線。高光譜成像不能穿透樣品，而X射線可以穿透樣品洪规，可以清楚的看到產(chǎn)品中間的污染物印屁。然而，由于X射線檢測是依賴于密度的變化斩例，因此它既不能表征營 ...

譜成像可見/近紅外光譜作為汽車油漆識別工具的評價(jià)）作者: K.B.Ferreira, A.G.G.Oliveira, A.S.Gon?alves. J.A.Gomes重點(diǎn):?區(qū)分不同汽車制造商(大眾雄人，雷諾，沃爾沃念赶，通用础钠，福特，菲亞特叉谜，起亞珍坊，標(biāo)致，現(xiàn)代正罢，日產(chǎn)阵漏，雪鐵龍和本田)相同的油漆顏色(白色，灰色翻具，銀色履怯，黑色，紅色) o在PCA聚類分析中裆泳，除黑色外的所有顏色均達(dá)到100%分離(根據(jù)制造商聚類)四叹洲、文件檢驗(yàn)?應(yīng)用領(lǐng)域: o變更文件(如變更日期、編號) o偽造簽名優(yōu)于其他技術(shù):目前的分析技術(shù)需要實(shí)驗(yàn)室分析工禾，或者使用文檔檢查器运提，或者使用破壞性慢速技術(shù)，但I(xiàn)Q提供了現(xiàn)場對可疑文檔的即時(shí)分析闻葵。文章題目: ...

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)元素民泵、可溶性糖、淀粉和蛋白質(zhì)等其他生理生化參數(shù)槽畔。藥用植物與其他植物在植物高光譜中的響應(yīng)機(jī)制相似栈妆，如應(yīng)用近紅外光譜進(jìn)行中藥材品質(zhì)識別已有大量研究成果。與其他植物相比厢钧，中藥材的品質(zhì)一般為植物的次生代謝產(chǎn)物鳞尔，如生物堿、黃酮早直、苷類寥假、香豆紊類等，僅以單一有效成分或者以主要有效成分進(jìn)行評價(jià)霞扬，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)果糕韧，有些中藥材中不同成分之間有特定的配比關(guān)系拾给。因此，應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測中藥材品質(zhì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是兔沃，找到優(yōu)質(zhì)藥材中各有效成分的光譜特征蒋得，建立各有效成分與特征光譜之間的綜合關(guān)系模型和基于高光譜特征的 ...

700nm)近紅外光譜的每個(gè)像素。這些可以通過相關(guān)的處理算法轉(zhuǎn)換成脂肪含量乒疏。在此额衙，我們在8個(gè)樣本上建立回歸模型并進(jìn)行校正，并應(yīng)用于剩下的2個(gè)樣本(表1中用*表示)怕吴。 我們使用了perClass Mira軟件來處理數(shù)據(jù)窍侧。圖1: 40x20掃描儀上的FX17(左)和掃描儀樣品托盤上的樣品示例(右)回歸模型結(jié)果如表1和圖2所示。這說明FX17是一種適合于精確測量肉糜脂肪含量的工具圖2: 脂肪含量預(yù)測定量模型回歸圖紅點(diǎn)表示校準(zhǔn)樣品转绷，綠點(diǎn)表示驗(yàn)證樣品高光譜成像除了可以測量樣品中的脂肪含量外伟件，還可以測量其分布(圖3)圖3: 肉類樣本上的脂肪分布示例(這里是樣品4)上海昊量光電為Specim FX系列相機(jī)中 ...

了選擇。水在近紅外光譜范圍內(nèi)具有很強(qiáng)的吸收特性议经，因此使用specim FX17來檢測水含量是自然而然且卓有成效的斧账。它使用近紅外光譜結(jié)合化學(xué)測量算法，以定量的方式顯示了水分含量煞肾。由于高光譜成像會將光譜學(xué)與成像技術(shù)相結(jié)合咧织，因此FX17高光譜相機(jī)還可以繪制水分的空間分布情況，這對某些應(yīng)用(如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和肉類加工)非常重要籍救。在本研究案例中习绢，我們測量了肉沫樣品中的水分含量。水分含量與新鮮度程度密切相關(guān)蝙昙，因此它需要被精確測量闪萄，尤其是在打包之前。在這項(xiàng)研究中奇颠，Atria(Kauhajoki Finland)提供了10個(gè)肉沫樣本败去。同時(shí)，為了準(zhǔn)確知道它們的含量大刊，specim也從第三方實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了測量为迈。 (Seil ...

用電阻抗譜和近紅外光譜(NIR)測量血糖。在電測量中發(fā)現(xiàn)了0.46的Z大相關(guān)性缺菌，但在近紅外測量中沒有發(fā)現(xiàn)低血糖和高血糖水平之間的明確分離。后者歸因于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)搜锰，在每次測量之間伴郁，近紅外探頭從皮膚上移除。https://doi.org/10.2478/joeb-2019-001930. 腦深部刺激電極周圍傷口組織電阻率的阻抗檢測允許在大鼠模型中記錄包裹過程采用腦深部電刺激動物模型蛋叼，利用電阻抗譜技術(shù)研究了定制的鉑銥微電極在半帕金森大鼠丘腦下核的包封過程焊傅。兩種電極類型與100μm裸露尖端:i)單極電極與200 μm直徑和皮下金線對電極ii)雙極電極與兩個(gè)平行移動125 μm導(dǎo)線剂陡。電流控制的脈沖發(fā)生器(1 ...

磁圖和功能性近紅外光譜可以提供較高的時(shí)間分辨率，但空間分辨率較差且缺乏解剖(anatomical )信息狐胎。盡管已經(jīng)通過囟門(fontanelles)在人類新生兒大腦中證明了功能性超聲成像鸭栖，但它僅限于相對較小的冠狀視場(FOV)，并且由于多普勒效應(yīng)的角度依賴性握巢，其對平行于探頭表面的血流不敏感晕鹊。光聲斷層成像(photoacoustic computed tomography, PACT)通過檢測源自內(nèi)源性血紅蛋白 (haemoglobin,Hb) 通過脈沖光吸收受熱膨脹產(chǎn)生的超聲波無創(chuàng)地重建血管系統(tǒng)，因此可以基于神經(jīng)血管耦合對神經(jīng)活動進(jìn)行成像暴浦。與 BOLD fMRI相比溅话，PACT對脫氧血紅蛋白 ( ...

“拉曼模”歌焦。近紅外光譜當(dāng)然是在E/M光譜的近紅外區(qū)域進(jìn)行的光譜分析飞几。與光譜的其他區(qū)域相比，近紅外有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)独撇。首先屑墨，近紅外區(qū)域的固態(tài)激光源表現(xiàn)理想，特別是通常表現(xiàn)出“時(shí)空”相干性纷铣，這些源可以“大量生產(chǎn)”绪钥。其次，由于近紅外表征的勢能區(qū)能量低于被研究材料的典型鍵能和電離能关炼，近紅外不會在大多數(shù)類型的材料中光化學(xué)地驅(qū)動化學(xué)成鍵程腹。此外，需要注意的是儒拂，二氧化硅光纖在近紅外光譜中具有較佳的“傳輸”寸潦，而二色濾波器、激光器和探測器在近紅外光譜區(qū)域都是現(xiàn)成的社痛。Z后需要了解的是见转，非彈性散射，即拉曼散射是一種非常弱的效應(yīng)蒜哀。拉曼效應(yīng)的光學(xué)發(fā)射“截面”很小斩箫。然而使用光學(xué)工程方法可以有效地處理小的截面。許多光學(xué)系統(tǒng)會有微量的 ...

]為可見光和近紅外光譜區(qū)域的脈沖提供了低至幾fs的脈沖撵儿。在這種情況下乘客，脈沖包絡(luò)線只包含少量的電場振蕩，從而產(chǎn)生各種令人興奮的物理現(xiàn)象[9,10]淀歇。這種超短脈沖可以通過高階處理產(chǎn)生更短的波形諧波產(chǎn)生[11,12]易核，它進(jìn)一步將可實(shí)現(xiàn)的脈沖寬度降低到阿秒范圍[13-15]，使實(shí)驗(yàn)研究具有前所未有的時(shí)間分辨率浪默。超短激光脈沖的許多應(yīng)用需要精確的表征牡直，即確定激光脈沖的精確波形或至少確定其脈沖強(qiáng)度分布缀匕。兩者都是具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)樵跁r(shí)域內(nèi)直接訪問脈沖信息并不容易碰逸。直接的時(shí)間分辨診斷乡小，例如條紋測量[16]和基于電光采樣的方法[17]已經(jīng)得到證實(shí)。然而饵史，這些技術(shù)需要強(qiáng)大的激光脈沖和復(fù)雜的設(shè)置满钟。人們提出了一些要 ...