本期，我们将向大家分享关于光谱成像分析技术的应用案例：
我们可以将光谱划分为多个小范围的窄带波段，对被测物体进行成像，获得其在每一个窄带波段的成像图片，结合算法软件，融合成像和光谱信息，从而实现对被测物体的鉴别和筛选以及进一步的分析。
光谱成像分析应用于原材料甄别
应用背景：
在食品、饮料、烟草或农产品分析筛选应用中，经过第一道人工采摘环节或制造工序后的原料中有时会混杂着较多的外部杂质，且部分产品良品与劣品之间的外形比较近似，无明显的外形区分特征，对快速、精准的工业化筛选带来了不小的挑战
应用详情
以烟草生产环节中，烟叶原料的筛选为例：
显微光谱成像应用
近年来，结合光学显微成像技术、光谱特征分析和深度学习算法的显微高光谱成像分析手段，能够提供更为丰富的空间和光谱信息，得到越来越多的研究人员和应用行业的重视：
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通过光学显微成像系统，直观呈现被视物体的二维结构特征；
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通过光谱分析获得待检样本上某一点在目标波段的完整光谱，获得其化学和物理组成特征信息；
如下图所示的医学高光谱影像分析环节，研究人员将二维的图像信息和一维的光谱信号结合为一个三维立方体，表征样本结构的同时也反映了不同特性生物组织的光谱信息，有助于区分不同的病理组织成分：
光谱成像技术将空间信息与光谱信息结合在一起，结合形态表征以及光谱分析功能，在环境治理、农产品检测、文物鉴定、材料分析、生命科学、精准医学分析等领域展现了巨大的应用潜力。
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