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多光谱相机（高性价比）
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多光谱相机（高性价比） 核心参数
多光谱相机（高性价比）所属类别： ? 相机 ? 多光谱相机
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & && 产品简介&高性价比多光谱相机 高紧凑性，高性价比在多光谱相机上的完美结合。我们MCam多光谱相机
我们多光谱相机基于我们独创的新一代微结构滤波片专利技术，此种独有的微结构滤波片可被直接制作在CCD相机像源表面，从而实现了高紧凑性，高性价比在多光谱相机上的完美结合。我们MCam多光谱相机，广泛应用于遥感，机器学习，农业，安防，生物成像，安检等方面。&我们MCam系列多光谱相机是一款超紧凑，定制化的Snap-Shot型多光谱相机。此款多光谱相机有2~16通道可选，波长覆盖范围为400到1000nm，可实现视频拍摄。MCam系列多光谱相机在其成像传感器上集成了拼接而成的微结构滤波器阵列。每一个滤波器阵列像素对应一个成像像素。从而可实现Snapshot多光谱成像。&多光谱相机，多光谱成像系统，多光谱成像光谱仪 Cam系列多光谱相机使用USB 3.0 或者 GigE compliant 接口。并支持各种二次开发程序。& 产品性能：?多光谱同时接受?2, 3, 4，16不同波长通道可选?多光谱视频拍摄?50 FPS实时颜色解调?12 bit图像获取速率高达90 FPS?8 bit 图像获取速率高达170 FPS?外触发控制&& 主要特点：?宽光谱范围：400 – 1000 nm?最高可达 1024 x 1024 pixels，每通道?可定制各种波长及带宽?可根据客户要求选择各种相机（CCD，CMOS）?可根据客户选择各种借口?USB3 及GigE借口?结构紧凑：46 mm x 52 mm x 53 mm?重量仅130克& 应用领域生物 ? 科研 ? 安防 ? 国防 ? 农业 ? 航空航天 ? 无人机& 主要应用&光谱学 ? 机械视觉 ? 检测 ? 监控 ? 假冒鉴别 ? 食品安全&
案例，四通道多光谱相机，波长分别为 800 nm , 850 nm, 930 nm, 980 nm。从如上图中可以看到我们独特的微结构滤波片的独具的高透过率及窄线宽的特点。同时客户也可以看出我们滤光片对带外的光的极好的过滤效果。&&应用实例：&上图为一个美金的成像的例子。其中最上边是一副普通相机拍摄的彩色的白炽灯照射的图片。红色框中框出的是不可见的防伪特征。下边四幅图是我们MCam同时拍摄的四幅不同波段的同一张美金钞票的图像（750 nm, 790 nm, 940 nm, 980 nm）。从结果上看，防伪特征无法被普通的彩色相机识别，但在790 nm, 940 nm, 980 nm的图像上却非常清晰，尤其是980nm的图像上尤为明显。& 各种指标选择 && & & & 相关产品 & & & & & & & 高光谱成像仪（400~2300nm） & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &
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同品牌仪器多光谱相机在液晶面板检测中的运用
应用领域：液晶面板
&&&&多光谱成像技术通过运用多种滤光片、分光器、感光元件，使相机能同时接收到同一物体在不同通带或窄带波长下的信息，将成像的电磁波范围拓展到UV和IR波段。多光谱成像技术在生物医疗、天体物理、机器视觉乃至军事侦察等领域都有着广阔的运用前景。&&&&本次研究的是多光谱成像技术在液晶面板检测技术上的实际运用案例，将被检测对象凸显可以极大地优化精简算法，达到更好的检测率。&&&&一、液晶屏的主要组成部件&&&&1&软性电路板FPC　　简称软板，印刷电路板的一种，适用于小而精密的各类电子产品；FPC的基材一般是铜，并由各种保护膜进行覆盖，裸露电路表面以金电镀处理（俗称金手指）。&&&&2&铟锡氧化物ITO　　一般是约90%In2O3和10%SnO2的混合物，其透明传导薄膜广泛运用于液晶产业。ITO透明薄膜属于n型半导体，具有优异的光电特性如良好的可见光透过性，红外线反射性，紫外线吸收性。在可见光下基本透明。&&&&3&异向导电胶ACF&&&&ACF是同时具有粘接、导电、绝缘三大特性的透明高分子连接材料。在高温高压力的压头作用下，利用ACF中的导电粒子（所谓金球）连接IC芯片与基板两者之间的电极使之成为导通，同时又能避免相邻两电极间导通短路，而达成只在纵方向导通的目的。&&&&4&集成电路板IC&&&&　　采用一定的工艺，把一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构。&&&&二、实验器材和方案&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1&实验器材&&&&&Edmund&带通滤光片五组，中央波长CWL分别为450&500&550&600&650nm&带宽50nm&&&&&Edmund&电动滤光片转轮一套&&&&&JAI&500W&黑白相机一台&&&&&Moritex&2x/1x&远心镜头　　&液晶屏样品1&与样品2　　&嘉励白色环光一台&&&&2&实验方案　　将镜头、滤光片转轮（滤光片已安装）、相机进行装配；运用白色环光照明，在不同波段下分别对FPC、ITO、ACF、PIN进行拍摄，观察效果。&&&&3&预期效果　　推测CWL=450nm的滤光片可以很大程度地阻隔金手指、ACF、IC引脚金色表面的反射光。ITO的试验效果可能不会很明显。&&&&三、实验结果&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1&样品1FPC局部&多光谱拍摄效果&（λd=50nm)&&&&&2&样品2FPC局部&多光谱拍摄效果&（λd=50nm)&&&&&3&样品1&FPC连接处镀金线（金手指）&多光谱拍摄效果&（λd=50nm)&&&&&4&FPC多光谱拍摄实验分析　　FPC在LED白光下呈现金色，现在假设有一个检测项目要求检查FPC表面数字字样是否出现缺失，就需要对局部进行成像。样品1由于弯折，局部混合反射强烈，在全响应范围下表面的白色字样无法识别。多光谱成像技术对于凸显FPC表面白色编号字样并消除其他干扰有极好的效果。白光下呈现金色的物体表面主要反射短波可见光，运用CWL=450nm的带通滤光片可以阻隔金色表面的反射光进入感光元件，由此呈现黑色。本实验证明对于强烈反光的有色物体，选择合适的带通范围可以消除杂光干扰便于视觉方案的设计。　　样品2表面可以看到重叠的白色数字编号和黑色数字编号。简单地说，呈现黑色的物体对各波段可见光几乎全不反射，金色物体吸收蓝紫光，而白色物体则均有反射。在CWL=450nm下，得到了只凸显白色字样的成像效果。　　在制定检测方案时，如果遇到需要保留白色对象的信息而消除其他物体色信息的情况。多光谱成像技术大有可为，可以得到高对比度的清晰成像。当然，这种技术不仅局限于液晶面板的检测。&&&&5&样品2&ITO&ACF多光谱拍摄效果&&&&&6&样品2&IC引线&多光谱拍摄效果&&&&7&&ITO&多光谱拍摄实验分析&&&&①&ITO透明导电薄膜厚度与光电性能的关系　　总体而言，不同厚度的ITO薄膜的可见光光谱透射率T都＞80%；且对近红外光有很高的反射率，这是粗略的定性分析。　　但是，当ITO薄膜的厚度非常小时（与可见光波长一个数量级），薄膜等厚干涉的作用就无法忽视了。对于不同厚度（200-1500nm)的ITO薄膜，视觉感观其颜色呈现周期性变化，随着膜厚的增加显现为紫红-蓝-金黄-绿-金黄-蓝-紫红的规律。&　　原因是不同厚度的薄膜对不同波长光线的干涉作用不同（薄膜干涉光程差决定了哪些波长的反射光线相消），当薄膜厚度对波长为550nm的绿光透射率较高时，ITO薄膜对紫光、红光的反射较强，因此呈现紫红色；当薄膜厚度对波长&550nm(绿光)反射最强时&,&薄膜反射绿光而透射紫光红光因此呈现绿色&。本实验中的ITO薄膜呈现青色，显然是薄膜反射蓝绿光而透射红光的结果。（可以近似认为在VIS下透射率越高，反射率越低，ITO对可见光吸收很弱可忽略不计）&&②&ITO透明导电薄膜的干涉原理&&&&d=150&175nm的ITO薄膜反射率变化曲线，此产品的厚度应介于两者之间。&&&&8&&IC引线&ACF&多光谱拍摄实验分析　　宏观尺度上金属的颜色由微观尺度金属的物理特性决定。　　金属是一类比较特殊的物质，其电子结构与很多物质都不同，存在着大量自由电子（金属导电的原因）。自由电子构成的等离子体海洋（Plasma)可以有效反射光波，因此金属就表现出对光线的良好反射，也是其不透明的原因。　　有玻尔频率条件：E=En-Em=hv&&物质对电磁波的吸收过程伴随着原子外层电子能级的跃迁。光具有量子性，因此在同一时刻只有高能电磁波才能被金属吸收，而低能量的可见光都被反射掉了，因此金属有着强烈的银白色光泽。&&&&&Au的原子中最内层电子以0.65c的速度飞驰，由于狭义相对论带来的质量效应，电子质量变大，轨道半径缩小，使得六层电子的轨道半径都跟着缩小了，外层电子也更容易跃迁到内部更高的能级，在宏观上的表现就是金可以吸收可见光中能量较高的那部分-蓝紫光，所以金在宏观尺度上呈现金黄色。　　所以ACF、IC引线这些镀金的部件在450nm光照下几乎消失，它们把450nm的光都吸收掉了。&&&&四、实验小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1&ITO薄膜的厚度在微观尺度上影响了薄膜干涉相消与相长之波长，表现在宏观尺度上为可见光波段下薄膜反射率与透射率的周期性变化。对某个波长的反射光线的相消使得薄膜对该波长光的透射率变大，反射率降低，反之亦然，从ITO薄膜的光谱反射特性我们据此可以测定薄膜的厚度。多光谱成像技术对厚度不同的ITO薄膜也会有不同的效果。&&&&2&对于物体色有明显差异的检测对象，多光谱成像技术有很好的效果。例如对IC引线，ACF，FPC的突出检测成像。&&&&3&接下来需要测试其他ITO薄膜样品的多光谱成像效果以验证上述结论是否正确。&&&&4&ITO薄膜近红外反射率很高，是一种可能的检测手段，值得进一步研究。&&&&五、参考文献&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&1&In2O3/SnO2薄膜的制备及光谱反射特性研究；&&&&2&ITO&透明导电薄膜厚度与光电性能的关系　(中国建筑材料科学研究总院,&北京&100024)；&&&&3&铟锡氧化物干涉色表。&&&&&
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研究利用机器视觉和光谱技术设计制造水果分拣的机器装置
来源： 联系QQ： 作者： 佚名 来源： 网络 发布时间： 14/06/01
【编者按】网学网理学论文频道为大家收集整理了“ 研究利用机器视觉和光谱技术设计制造水果分拣的机器装置 “提供大家参考，希望对大家有所帮助!　　0 引言　　随着计算机图像处理技术、光谱技术和机器视觉的发展与成熟，水果分级技术已由人工逐步发展到机器视觉分级。该技术的有效利用具有实现实时在线无损检测的优势，并可提高分级的准确性。因此，本文结合国内外的相关研究，针对不同的分级指标进行综述分析来预测未来的发展情况，将有利于推动农业机械化向数字化、智能化方向发展。　　1 机器视觉分级系统概述　　目前，机器视觉分级分选系统主要包括机器视觉和机械系统。其中，机械系统主要包括输送带、控制器等;机器视觉系统包括相机、图像系统、输入输出单元等，具有提高生产的柔性和自动化程度、长时间稳定工作、实现信息集成的特点，用于不适合人工作业或人工视觉难以满足要求的场合以及在批量工业生产中进行产品质量检查、计算机集成制造等。机器视觉检测系统采用CCD照相机摄取目标物，并将其转换成传送给图像处理系统的图像信号;图像系统将其转变成数字化信号，并进行各种运算来抽取面积、纹理、形状、位置等目标的特征;然后，根据预设条件如尺寸、角度、类别等输出结果，实现自动识别功能。　　2 研究现状　　2．1 研究对象　　机器视觉作为图像处理和光谱技术的重要分支，在研究对象选取中不断拓展，但仍旧主要集中于苹果、柑橘、脐橙、西红柿、椰枣和梨等流通性好的大体积水果，然而针对于小体积、不规则和地域特色的水果如红枣等研究相对较少。　　2．2 检测分级的特性指标及检测方法　　基于机器视觉的果蔬品质检测分级技术主要针对其外部品质(如大小、颜色、形状、表面缺陷、纹理等)和内部品质(如硬度、硬度、坚实度、酸度、可溶性固形物等)进行分选，目前针对水果病虫害、损伤和综合品质的分级分选研究相对较少。　　2．2．1 大小分级　　安爱琴参照分级的国家标准利用MatLab编程对图像进行了背景去除、二值化、平滑和提取特性分级。康晴晴等在动态下连续采集3幅不同且较完整地反映苹果表面信息的图像，利用改进的面积投影法准确计算出平均直径，按大小实现苹果的精确分级。目前，我国分级技术较国外落后，但几乎所有的分级装备都具有大小分级功能且图像处理取得了较好的效果，分级速度、精度已达到较高水平。　　2．2．2 形状分级　　对于形状分级通常根据基本形状、矩特征、边界描述算子等进行分级，主要方法有傅里叶变换法、形状分析法、神经网络法和图形面积法等。在提取形状特征时，主要采用SIFT描述子、Laplacian变换、不变矩特征等模式识别技术以及遗传算法等进行分级。Laylin试验中提前固定好位置并利用傅里叶变换提取西红柿圆度特征，虽描述出该特征值和形状偏离圆形程度大小的关系但不适合在线分级。应义斌等在对水果形状分类中采用的描述子为Zernike矩，准确率高但速度较慢。因此，如何提高计算速度并实现精确在线分级和使用三维光谱技术重建模型成为下一步研究重点。　　2．2．3 颜色分级　　水果颜色分级的颜色空间模型中，ＲGB和HIS模型使用广泛。Ｒao等通过建立颜色模型实现水果品质的监测;Lee等研究了颜色转换模型和颜色分类分选技术并评价了水果成熟度。目前，国外基本实现了水果颜色自动分级，但是国内还没有解决颜色快速准确的分级算法，在线检测技术尚不成熟。　　2．2．4 表面缺陷　　表面缺陷包括腐烂、果锈、晒伤、病害、裂纹、虫咬、压伤、疤痕和冰冻等。目前，利用机器视觉和光谱技术进行检测分选仍旧是研究的热点。　　1)分级方案。DevrimUnay等进行柑橘在线检测时，在单一像素下分割出有缺陷部分并提取特征值，用统计方法和结构方法分级。在统计分类器分级中提出，当资源有限时倾向于单一分级模式，当资源充足时采用级联分级法。级联分级法通过二次检测，有利于实现分级的准确性、保证分级效果、提高分级效率。　　2)光谱技术的应用。光谱成像技术可以对待检测物体进行定性和定量、定位分析。根据传感器的光谱分辨率可分成多光谱、高光谱、超光谱3类。高光谱成像技术可同时获取空间以及光谱信息，其图像数据反映了水果的外部特征、表面缺陷等，光谱数据可对物体内部物理结构及化学成分分析。因此，近几年利用高光谱进行表面缺陷的检测分级成为研究热点。　　赵杰文等利用高光谱图像技术进行主成分分析以提取特征图像来检测水果轻微损伤。Kleynen等通过寻找特征波段的图像并采用阈值分割法分割缺陷，实现了多光谱成像系统对苹果缺陷的识别。Blasco等提出了可见光、近红外、紫外和荧光等不同波段光谱图像信息融合的柑橘常见缺陷检测方法，准确度在可见光与荧光图像融合后从65%提高到94%。D．C．Slaughter等用2个摄像机与计算机视觉系统相关联，完成了实时检测并有足够精确度来满足商业需求。Lu等获取了桃子的超光谱散射图像，运用多元线性回归以及交叉验证的方法建立了不同波长洛伦兹函数的参数与桃子硬度的关系，开发了硬度预测模型并得到良好建模结果。目前，该类分级的研究方向逐渐面向多种光谱技术的融合和建立表面缺陷等与果肉质量间的相关性，如何提高建模预测精度仍是焦点。　　3)图像处理方法。目前，图像处理方法主要采用多阈值分割、图像变换、K－均值聚类纹理分析等方法。Blasco．J．等检测柑橘表面缺陷时采用了基于非监督技术的区域分割算法;Lopez－Garci等在进行纹理、颜色、形状、缺陷检测时采用多元图像和主成分分析提取样本特征，并进行T2统计和缺陷匹配度计算。但是，以上两项研究均无法实现缺陷和梗萼的区分且速度有待提高。因此，如何使用图像处理方法、提高检测分级的准确度及速度是目前的一个难点。　　2．2．5 纹理分级　　纹理分析法分为统计法和结构法。根据纹理特征提取方法不同，有基于灰度共生矩阵、基于马尔可夫随机场模型特征和小波变换等方法;根据采用的分类器不同，主要有神经网络、贝尔斯分类等方法。目前使用较多的为傅里叶变换，如Zhou利用此方法把图像变换到频域进行直方图统计分析来提取纹理特征。纹理分级方法的研究相对较少，因此如何提取纹理特征并提高识别率仍需进一步研究。　　2．2．6 综合品质　　水果质量的优劣不能用某一品质进行评价，要综合一系列影响其销售的品质来判断。目前，研究针对单一品质的较多，如JorgeI．Aranda－Sanchez等设计了由声学传感器和色度学传感器组成的番茄成熟度检测系统，通过数据融合技术和贝叶斯分类器实现检测分选，但重复检测增加了错误率。而针对集合外部和内部综合品质进行评价的较少，因此实时在线、快速、综合检测、自动分级系统的研究将是水果分级分选技术的重要突破。现有的自动检测分级系统在外观检测方面较为成熟，但是在系统通用性、营养组分检测、速度等方面仍旧薄弱。例如，Kondo中提到的水果自动检测分级系统实现了3个/s的检测速率且不造成损伤;但果梗过长或果型极度歪曲的情况下，将会影响检测分级速度和精度。因此，在提高综合品质分级系统的适用性、精度、速度方面还需不断进步。　　2．3 机械装置及生产线开发　　随着规模生产的推进，基于机器视觉的机械装置及生产线开发逐渐受到关注。Dah－JyeLee开发了一套椰枣的自动单体化上料输送、以红外成像为依托实时在线检测自动分级系统，但是否适合其他水果有待于考究。何建国等研制出基于机器视觉的红枣无损检测自动分级分选设备，实现了集枣的大小、颜色、形状、表面缺陷等指标的综合品质自动分级并实现矩阵有序排列、无损输送等功能，但生产效率有待于进一步提高。D．C．Slaughter等采用基于倾斜金属板和狭窄传送带的进给装置，有效分离了来自提取机的原材料破碎物，并利用光学编码器使检测和分选系统间的同步性不依赖于机器传送带的速度，减小了局限性。目前，基于机器视觉的机械装置的研究取得了一定进展，但应用于大规模生产实践中还存在一定的障碍需改进。　　3 结论与展望　　基于机器视觉和光谱技术的分级分选在水果无损检测中的发展日新月异，相关的研究人员进行了综述与分析。研究结果表明，该技术在水果品质检测分级方面发展潜力巨大。　　1)基于机器视觉的水果分级技术目前主要针对于流通好、普及高、体积较大、单一品种的水果，因此未来的研究重点将转向具有地域特色、小体积不规则的水果和建立通用性强的检测分级系统。　　2)目前，针对于单一品质的检测分级技术较为成熟。大小、颜色、形状等分级技术较成熟，正确率较高，提高其分级速度、应用于大规模生产实践成为重点;病虫害等缺陷、纹理分级成为研究重点，研究内容逐渐面向正确提取纹理特征、建立表面缺陷与果肉质量和表面纹理与内部品质的相关性，以实现多类别实时在线准确分级，并且通过评估水果的分级准确性、鲁棒性、通用性将其在规模化生产中检测分级多个品种的水果。　　3)基于机器视觉检测分级技术中，光谱成像技术的融入可以同时获得研究对象的空间及光谱信息。应用研究逐渐倾向高光谱成像技术，研究的突破性主要集中于降低其使用成本、采用合理的图像处理方法、使用三维光谱技术重建三维信息并将荧光、透射、反射等多种技术，同时应用于生产线，进一步实现实时快速在线检测和综合品质精确自动分级。　　4)单面实时检测已经完成，从全自动单体化喂料到分级完成的全程性系统性研究及全表面在线实时多指标综合自动检测分级还有待于进一步提高。
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文章排行榜TI DLP技术重新定义机器视觉、3D打印、数字曝光及近红外光谱分析_光谱,智能科技,_行业动态_中国化工仪器网
TI DLP技术重新定义机器视觉、3D打印、数字曝光及近红外光谱分析
　　【中国化工网 行业动态】收获了2015年奥斯卡的小金人的TIDLP技术不仅已成为全球90%数字影院的选择，还已广泛应用在教室和便携设备中，满足任意尺寸、形状，甚至可以在弯曲的表面显示。同时，DLP技术也在越来越多的行业中取代传统方式，带来了性能更高，速度更快，价格更低的解决方案。　　　　日前，TIDLP嵌入式业务总经理MariquitaGordon女士向21IC等媒体展示了DLP先进光控制技术的创新应用。　　　　图：TIDLP产品嵌入式业务总经理MariquitaGordon女士　　　　采用TIDLP技术的智周科技高精度三维扫描仪非常适合复杂曲面、柔性物体或易磨损的微小型部件的测量和检测。其工作原理是通过每次扫描一个立体三维特征面，获得整个物体表面的三维数据，测量点分布密度极高而且非常规则，这款产品在生物医疗牙和珠宝首饰等产品的扫描应用中有明显的优势。　　　　图：采用TIDLP技术的智周科技高精度三维扫描仪　　　　据Gordon女士介绍，面向这类机器视觉和测量方案，TI推出了DLPLightCrafter4500开发模块，采用0.45WXGA芯片组并以小型封装提供更高的分辨率、亮度和可编程能力。通过DLPLightCrafter4500的基于USB的API和易于使用的图形用户界面，工程师可以轻松地创建、存储和显示高速图形序列。其两个可配置的输入/输出触发器可以方便地与摄像机、传感器或其他外设同步。　　　　基于DLP技术的数字曝光令制版行业不再依赖掩膜技术生产PCB，实现了更高的精度和速度。这一技术还应用于平板显示检测或修复液晶体，以及激光标刻等。可编程的光定向DLP技术被用来在无需掩膜的情况下，直接将图形曝光在光刻胶片上，既降低了材料成本，提高了生产率，还能够实现图形的快速变化。　　　　传统的FDM3D打印技术是将热塑性丝状材料在喷头中熔化成半液态，然后挤压出来涂覆在工作台上，快速冷却后形成一层大约0.1mm厚的薄片轮廓。一层截面成型完成后工作台下降一定高度，再进行下一层的熔覆，最终产品的表面会比较粗糙。而基于DLP技术的3D打印则能够制作出更加光滑，结构更复杂的产品。其优点包括：实现每立体像素小于50微米的超高分辨率图形，构建更大的打印包络，并通过调整层厚度实现精确的渐进式打印；图形速率高达32kHz，可提高吞吐量和速度；DLP芯片的光学有效范围为363-2500nm，能够固化多种光敏聚合物和树脂。　　　　图：采用TIDLP技术的3D打印成品　　　　为了满足数字曝光和3D打印应用的新需求，TI推出了速度最快、分辨率最高的DLP9000X芯片组、用于363~420nm波长的DLP9500UV芯片组，以及DLP7000UV数控MEMS空间光调制器等系列解决方案。　　　　在光谱分析应用中，DLP技术取代了昂贵的InGaAs阵列检测器，用低成本实现了与实验室相当的性能。采用TIDLP技术的Di-Spec智能云检测器是用于专业实验室的台式光谱检测设备，体积仅为传统台式光谱仪器的1/5，价格不到同类产品的1/3。这一设备提供近红外、紫外可见、中红外、拉曼、荧光光谱等多种选择，适合粮食、油脂和药品等多种行业的检测。　　　　图：采用TIDLP技术Di-Spec智能云检测器　　　　面向便携式化学分析应用的DLP超级移动NIR光谱仪DLPNIRscanNano支持蓝牙低功耗协议，可以实现手持式光谱仪的移动实验室测量。凭借TM4C1297NCZAD处理器，云端的数据库可通过移动网络进行利用以实现相当于实验室的实时分析，进而支持食品或皮肤分析以及可穿戴健康监测器解决方案。开发人员还可通过创新型iOS与Android应用来创建自己的数据收集和分析。　　　　DLP技术的创新应用振奋人心，然后，突破传统的方式采用光电器件却增加了设计难度。如何推动DLP技术在更多行业中的应用呢？Gordon女士表示，随着人们对DLP技术兴趣的提升，TI已为这一技术提供了更为丰富的技术资料，包括视频、文档和应用案例等。不仅如此，TI还积极致力于构建DLP生态圈，将上下游资源能整合，帮助终端客户更快实现产品化。
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