应用案例
高光谱相机把"图像"和"光谱"合在一起：每个像素都对应一条连续的光谱曲线。对产线来说，这意味着设备不再只判断"这块东西是什么颜色、多大面积"，而是能进一步回答"它是什么材质、含不含水、成分是否异常"。废旧塑料分选、粮食分级、矿石精分选、片剂包衣检查、薄膜与印刷品缺陷识别，都是这类需求集中落地的场景。本文按客户实际应用较多的领域，说明高光谱成像在工业检测中的工作方式，并整理彩谱科技（CHN Spec）FigSpec 系列机型的关键参数与选型思路。
三通道彩色工业相机或者颜色传感器，输出的是 R、G、B 三个数值。两种外观相近但材质不同的物体，可能给出几乎相同的三通道读数。分选现场常见的"透明 PET 与 PVC""大豆与染色霉变粒""铝塑复合膜与纯铝膜"，靠颜色与灰度很难稳定区分。
高光谱相机把可见到近红外（甚至短波、长波红外）的反射或透射光按波长细分成几十到几百个谱段，输出一个三维数据立方体（空间 X、空间 Y、波长 λ）。含氢基团（O-H、N-H、C-H）在 900—1700nm 区间有明确的吸收特征，很多聚合物、水分含量、矿物成分在这里表现出可辨识的谱形差异，这就是"同色不同质"被区分开的原因。
代价是数据量大、成像方式受限。推扫式（line-scan）高光谱相机一次只获取一条线的光谱，需要样品相对镜头做匀速运动来拼出二维图像，因此产线上一般配合传送带、滚筒或扫描振镜。选型时，光谱范围、光谱分辨率、空间像元数、线扫描速率这四者之间存在互相牵制的关系。
混合破碎料的分选是近红外高光谱成熟的应用之一。不同聚合物在短波红外有各自的吸收带，配合分类算法可以把 PET、PE、PP、PVC、尼龙等分离出来；纸厂用同类原理识别覆膜纸、胶版纸与杂质。这里更看重 SWIR 机型的谱段覆盖、扫描速率与镜头工作距离。
霉变粒、虫蚀粒、未熟粒、异品种掺入，在可见光下颜色接近，但在近红外水分与蛋白相关谱段上差别明显。色选机升级到高光谱方案后，可以按"成分加外观"双条件剔除，也用于检测外源掺假物。
含铁矿物、含羟基蚀变矿物、铝土矿与脉石在 1μm 与 2μm 附近有明显吸收特征。矿山与骨料线上用 SWIR 高光谱做预选抛尾、品位分级，减少进入磨矿的废石量。
片剂包衣厚度与均匀性、颗粒剂成分一致性、胶囊壳材质鉴别、香料与粉体的掺假判断，都可以通过反射或透射光谱做非破坏检测。这类应用常常需要显微高光谱或较小的空间像元来对准局部区域。
400—700nm 区间的高光谱成像既能定位色差区域，又能判断"墨层成分不同"与"只是亮度不同"。软包装印刷、涂布膜、复合材料的层间异物与胶区缺失，也在这一类场景中。
极片涂层厚度差异、镀层与基材区分、油墨与激光打标的真伪识别，常用可见—短波红外甚至 400—2500nm 全光谱方案。
需要观察纤维、细胞、印刷网点、焊点级别的光谱时，显微高光谱系统把显微镜的放大能力与成像光谱仪的分光能力结合，直接对物镜视场内的微小区域取谱。
型号覆盖 FS-10 至 FS-18，光谱范围包括 400—700nm、400—1000nm、900—1700nm 等配置，波长分辨率优于 2.5nm。透射光栅加推扫成像的结构，适配传送带与扫描平台，是工业在线检测常用的一档。
型号包括 FS-20、FS-22、FS-23、FS-23-SC、FS-23H、FS-24、FS-27、FS-28，光谱范围覆盖 400—1000nm 与 900—1700nm；波长分辨率优于 2.5nm 或 6nm（依型号）；图像尺寸可达 4096×4096；信噪比 600:1；探测器为 CMOS、SCMOS 或 InGaAs；数据接口 USB3.0，镜头接口 C-Mount，标配焦距多为 25mm，FS-24 为 16mm。这一系列的定位是兼顾实验室研究与产线集成，可用于光谱分析、材料分选、蔬果品质检测、农业遥感与无人机载成像。
光谱范围 900—1700nm，光谱分辨率优于 8nm，空间像元 640，采用 InGaAs 探测器，线扫描速率可达 7800fps，接口为 CameraLink 或 GigE。高速率让它适合与快速传送带、气流分选阀配合，用于分拣节拍紧张的场合。
型号包括 FS-20、FS-22、FS-23、FS-25，光谱范围覆盖 400—1000nm 与 900—1700nm，图像分辨率多为 1920×1920，FS-25 为 320×320。可改造接入生物、荧光、体视与金相显微镜，用于微小样品区域的光谱观察。
面向热红外波段，光谱范围 7.7—12.5μm，光谱分辨率不大于 40nm，空间像元 640，光圈 F/2.0，采用制冷型红外探测器，整机重量小于 12kg，并提供 SDK 供二次开发。适用于依赖发射率与热谱特征的检测、机载与地面遥感任务。
配套的 FigSpec 采集与分析软件用于数据校正、拼图、谱曲线提取与分类；面向产线集成时，可通过 SDK 把采集、反射率校正与
逻辑接入自有的控制软件与视觉平台。
先定波段，再定分辨率。 你要区分的物质决定了必须看哪一段。含氢基团、水分、多数聚合物需要短波红外；表面色差与印刷缺陷用 400—700nm 或 400—1000nm 即可；发射率与温度相关特征则落在长波红外。
用节拍反推线扫描速率。 传送带速度与要求的空间分辨率共同决定每秒需要采多少行。FS-19 这类高速 SWIR 机型与 FS2X 类高空间像元机型的取舍，通常就在这里：节拍紧选高速率，细节紧选大像元数。
反射还是透射。 薄膜、颗粒料、片剂的分选常用透射光路，谱线更完整；表面涂层、带基材的样品用反射。镜头工作距离与照明几何要一起规划。
接口与触发。 与 PLC、剔除阀、编码器联动的场合，确认数据接口（USB3.0、GigE、CameraLink）、外触发时序与 SDK 是否满足实时判决要求。
环境与散热。 车间粉尘、水汽、震动与温度会影响光学面与探测器噪声，InGaAs 与制冷型红外机型还需要关注制冷与功耗条件；防护与除尘结构通常要在方案阶段一并设计。
用样品做可行性验证。 高光谱分选的成败更多取决于光谱可分性与建模质量。批量采购前，用典型样品采谱、做分类模型并统计准确率与误剔率，比只看参数更能说明问题。
多数情况下是"识别环节升级"，剔除机构与输送机构仍沿用原有结构。需要重新布置照明、触发与数据处理，通常要一个小型改造过程。
更高的分辨率让谱线更细，但同样光照条件下每谱段的光子更少、数据量更大、速度更难保证。区分常见塑料材质，几纳米到十余纳米的分辨率往往足够。
光源能谱、镜头与光路效率都会随波长变化，直接用原始亮度值建模会把设备响应误当成物质特征。常用白板与黑板参考做校正，产线上要固定校正流程与周期。
实验室与中小批量产线，USB3.0 部署方便；高速、远距离传输与既有 GigE Vision 生态的场合，CameraLink 或 GigE 更合适。
当检测依赖物体自身的热发射差异（例如分层、空洞、涂层厚度引起的热阻变化）时，7.7—12.5μm 区间提供的信息是可见近红外拿不到的。
