文物修復需無損檢測手段，Specim高光譜相機可在不接觸畫作、手稿或壁畫的前提下，揭示隱藏信息。在可見-近紅外波段，可穿透清漆層，識別底層草圖、修改痕跡或偽造簽名；在短波紅外，可區分不同顏料（如鉛白、群青、朱砂），判斷年代與真偽。例如，盧浮宮使用SpecimAisaKESTREL系統對達芬奇手稿進行掃描，成功復原被墨水掩蓋的文字。在古籍保護中，可檢測紙張老化程度、水漬污染或修復補丁。該技術為藝術史研究提供了科學依據，推動“科技考古”發展。采用推掃式成像技術，實現空間與光譜信息同步采集。浙江小型高光譜相機代理

Specim高光譜相機輸出的數據為三維立方體（datacube），包含兩個空間維度（x,y）和一個光譜維度（λ）。每一列像素對應一個完整的光譜曲線，記錄物體在數百個波段的反射率或輻射強度。通過主成分分析（PCA）、較小噪聲分離（MNF）等降維技術，可去除冗余信息，突出關鍵特征。再結合監督分類（如SVM、隨機森林）或非監督聚類（如K-means），實現材料識別與區域分割。例如，在食品異物檢測中，塑料碎片與肉類的光譜差異明顯，算法可自動標記異常點。現代軟件如SpecimINSIGHT、ENVI或Python庫（scikit-learn,hylite）提供可視化工具與建模接口，極大提升數據分析效率。國產高光譜相機廠家提供SDK，支持Python、MATLAB等二次開發。

高光譜數據立方體的復雜性催生了**算法與軟件生態。預處理階段需完成輻射定標（將DN值轉換為反射率）、大氣校正（去除水汽、氣溶膠干擾）及幾何校正（空間位置配準），常用算法包括FLAASH、QUAC等。特征提取是關鍵步驟：主成分分析（PCA）降維去除波段冗余，較小噪聲分離（MNF）增強信噪比，連續統去除算法突出吸收峰位置與深度。分類識別則依賴機器學習：支持向量機（SVM）利用光譜特征空間劃分地物類別，隨機森林（RF）結合多特征提升分類精度，深度學習（如3D-CNN）直接從數據立方體中提取空間-光譜聯合特征，在復雜場景中準確率超90%。專業軟件（如ENVI、PCIGeomatica）提供可視化工具，支持光譜曲線比對、礦物/植被識別庫匹配及專題圖生成，降低數據分析門檻。

Specim設備具備極強的系統兼容性，可靈活集成于多種觀測平臺。除常見的實驗室臺架、工業產線與無人機外，還可搭載于有人機（如小型飛機）、地面機器人、軌道掃描儀甚至衛星模擬平臺。例如，在礦山勘探中，AisaFenix系統安裝于直升機吊艙，實現大范圍礦物填圖；在智能溫室中，機器人搭載FX10自動巡檢作物生長狀態；在科研衛星預研項目中，Specim提供輕量化高光譜載荷原型，用于驗證星載成像性能。其標準化機械接口、電氣協議與數據格式，極大降低了系統集成難度，滿足從微觀到宏觀、從靜態到動態的多樣化需求。SWIR型號工作于900–2500nm，可識別C-H、O-H等分子鍵。

為實現大范圍、高效率監測，Specim開發了輕量化無人機載高光譜系統（如SpecimAFX系列），集成于多旋翼或固定翼無人機。系統總重可控制在2kg以內，功耗低，支持RTK定位與IMU姿態補償，確保影像地理配準精度。飛行高度50–500米，單次作業可覆蓋數百公頃。頻繁應用于精細農業、礦山復墾、森林火災評估與城市熱島研究。例如，在葡萄園管理中，可生成NDVI圖指導灌溉；在尾礦庫監測中，可識別滲漏區植被異常。數據通過地面站實時回傳，支持快速響應決策。數據可導出為ENVI、TIFF、CSV等通用格式。江蘇干涉高光譜相機代理

可覆蓋可見光、近紅外、短波紅外等多個光譜波段。浙江小型高光譜相機代理

鋰電池性能高度依賴極片涂布均勻性，SpecimSWIR高光譜相機可在線檢測正負極漿料厚度、干膜密度與邊緣過厚（dog-bone）缺陷。通過分析碳、粘結劑（PVDF）的特征吸收峰，建立定量模型，實現非接觸式質量監控。系統安裝于涂布機烘箱出口，實時反饋數據至PLC，自動調節刮刀間隙或泵速，形成閉環控制。某動力電池廠采用FX17后，涂布CV值從3%降至1.2%，明顯提升電池一致性與安全性。該技術已成為高級動力電池產線的標準配置。是非常不錯的選擇。浙江小型高光譜相機代理