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显微高光谱成像系统GaiaMicro系列 显微高光成像系统能提供**的高光谱格式的显微图像及光谱信息，通过数据处理分析等进而挖掘在微观状态下的更多细节信息。不同类型的显微镜在景深、视场平坦度、清晰度、消色差、抑制杂散光等方面的具有明显的优势特...
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便携式高光谱系统 GaiaField（Pro） GaiaField（Pro）便携式高光谱系统是双利合谱自主研发设计、拥有独立技术知识产权（**号：2015105650509）的一款超便携式高光谱成像仪器，系统覆盖可见光到短波红外波段。内置处理器可通...
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GaiaFluo系列荧光高光谱测试系统 GaiaFluo系列荧光高光谱测试系统使用高灵敏度、高信噪比、高像素Scoms 相机、制冷型InGaAs 等作为探测单元，使用高光谱分辨率的透射式光栅光谱仪，结合消色差成像镜头、内置推扫成像结构、内置...
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机载激光雷达高光谱成像 GaiaSky-mini-VLidar 新一代无人机载激光雷达高光谱成像系统，在高光通量、高传递效率的前置光路下能够使具备高采集帧频的SCMOS探测器能够输出高信噪比、高空间、高光谱分辨率、高精准度的高光谱数据。
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便携式智能型高光谱成像系统 便携式智能型高光谱成像系统是我司自主研发设计、拥有独立技术知识产权的一款超便携式高光谱成像仪器，系统覆盖可见光到短波红外波段。内置处理器可通过手机、Ipad、笔记本电脑等终端设备控制，使系统进行实时图...
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Gaiasky-mini-NIR近红外高光谱无人机系统 全新的GaiaSky-mini3-NIR机载系统采用新的高灵敏度InGaAs探测器。新高灵敏度 InGaAs 探测器，在积分时间非常小的情况下能够获取非常好的信号。在高速采集数据的同时能够保证数据的精...
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应用案例 | 深度学习+高光谱，打造土壤碳含量智能检测模型
高光谱成像技术在土壤养分监测和土壤碳含量预测中具有广泛应用前景。通过高光谱成像可获取土壤在多个波段下的精细光谱信息，结合可见-近红外（VNIR）数据，可以实现对土壤有机碳含量的无损、快速、高精度估算。此外，结合深度学习与多源数据融合，高光谱技术能够在复杂土壤条件下依然保持较高预测能力，为农业可持续发展和气候变化研究提供强有力的数据支撑和技术保障。背景：土壤有机碳（SOC）含量是衡量土壤质量和肥力的
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无人机高光谱新利器：Gaiasky mini3-VN成像系统驱动的水稻表型产量关联分析
背景水稻作为全球主要粮食作物之一，在养活世界人口方面具有重要地位。然而，随着人口增长和耕地资源减少，提升水稻单位面积产量成为解决粮食**的重要途径。在传统水稻育种过程中，高产品种的筛选依赖人工测量产量和生物量，但这种方法耗时费力、效率低且难以大范围应用。此外，受气候变化和环境因素影响，产量差异显著，增加了高产品种筛选的复杂性。 近年来，随着无人机（UAV）和高光谱成像技术的发展，农业高通量表型检测
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高光谱成像智能检测系统：大米水分/脂肪酸含量无损分析与可视化平台（下）
（5）稻壳影响分析由于稻壳的高吸水能力，大米中MC模型的性能优于精米，且大米光谱中包含了更多的水分信息。而大米中FAC模型的性能不如精米。因为稻壳不含有脂肪酸，而存在于大米光谱中的稻壳干扰信息可能会影响脂肪酸的预测。然而，在进行波长选择后，大米和精米中MC或FAC的预测精度更为接近，看起来稻壳的影响消失了。因此，通过Fearn提出的方法验证了稻壳对
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高光谱成像智能检测系统：大米水分/脂肪酸含量无损分析与可视化平台（中）
1.2.结果与讨论（1）水分含量（MC）和脂肪酸值（FAC）的统计分析一种合适的样本划分方法能够为建模选择更具代表性的样本，并提高模型的稳健性。在本研究中，采用了基于联合x-y距离的样本集分割（SPXY）方法，按照2:1的比例将样本划分为校准集和预测集。表2显示了不同集合中样本的MC和FAC的统计结果。从表2可以看出，校准集中的MC和FAC的范围覆盖了预测集中的范围，这符合构建高光谱校准模型的条件
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高光谱成像智能检测系统：大米水分/脂肪酸含量无损分析与可视化平台（上）
应用方向：在本研究中，高光谱成像技术（HSI）主要应用于大米水分含量和脂肪酸含量的无损检测与可视化分析。通过结合化学计量学方法，HSI技术不仅能够获取大米的外部物理特征，还能深入分析其内部化学成分，实现精准、高效的质量评估。该技术可用于大米在预存储阶段的快速检测，识别水分和脂肪酸含量异常样本，从而优化储存管理。此外，HSI还可应用于存储过程中的实时监测，直观展示水分和脂肪酸的空间分布，便于及时发现
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高光谱成像技术于猕猴桃品质检测领域的多元应用探究（下）
高光谱成像技术在猕猴桃其它检测中的应用1.1猕猴桃隐性损伤方面猕猴桃在采收、运输和储存过程中，果肉常因碰撞或挤压而碰伤。然而，猕猴桃身上的伤痕肉眼极难识别，被称为隐性损伤。Buetal.(2024)利用高光谱成像（HSI）与深度学习相结合的方法检测了猕猴桃中隐性损伤（图8）。该研究使用主成分分析(PCA)选择对猕猴桃隐藏损伤敏感的光谱范围(924–1277nm)和特征波长（928.19、1051.
容器组件
江苏双利合谱科技有限公司是一家集光学、精密机械、电子、计算机技术于一体的科技企业，由北京卓立汉光仪器有限公司和合利科技发展有限公司共同合资成立。结合双方近10年在推扫式 高光谱系统以及LCTF（可调液晶滤光片）高光谱系统的国际技术实力，为广大客户提供高光谱系统解决方案。目前国内高光谱应用在农业遥感、工业分选、刑侦物证鉴定、机载、考古 食品检测等领域。 我们始终以满足用户需求为宗旨，分别于北京、上海、 深圳、成都、西安设立办事处，为用户提供及时周到的销售与技术服务。 公司长期重视上等高效、短时间为客户开发产品及提供技术支 持。江苏双利合谱科技有限公司真诚的希望与国内外客户携手合作，为推动我国科研及工业生产迅猛发展做出贡献。
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