北京易科泰生态技术有限公司成立于2002年，为中关村高新技术企业，致力于生态-农业-健康研究监测技术推广、研发与服务，特别是在光谱成像技术（高光谱成像技术、叶绿素荧光成像技术、红外热成像技术、无人机遥感等）、植物表型分析技术、呼吸与能量代谢测量技术等方面，与专业企业PSI、Specim、Sable等合作，致力于植物科学、土壤与地球科学、动物能量代谢、水体与藻类及生态环境领域先进仪器技术的引进推广和技术研发集成，为植物/作物表型分析、生态修复及生态保护、能量代谢测量等提供规划设计、技术方案与系统集成、技术咨询与科技服务。公司技术团队80％以上具备硕士或硕士以上学位，并与*研究生院、中科院植物研究所、中科院动物所、中科院地理科学与资源研究所、中国农科院、中国林科院、中国环科院、中国水科院、清华大学、中国农业大学、北京林业大学、北京大学、中国海洋大学、陕西师范大学、内蒙古大学等建立了长期的技术合作交流关系。
公司下设有叶绿素荧光技术与植物表型业务部、EcoTech®实验室、光谱成像与无人机遥感事业部及无人机遥感研究中心（与陕西师范大学合作建立）、动物能量代谢实验室、内蒙古阿拉善蒙古牛生态牧业研究院及青岛分公司。实验室拥有叶绿素荧光成像、叶绿素荧光仪、水体藻类荧光仪、SPECIM高光谱仪、WORKSWELL红外热成像仪、EasyChem全自动化学分析仪、MicroMac1000水质在线监测系统、ACE土壤呼吸自动监测系统、SoilBox便携式土壤气体通量测量系统、动物呼吸测量系统、LCpro 光合作用测量仪、Hood土壤入渗仪、年轮分析仪等各种仪器设备，可以进行实验研究分析、实验培训等，欢迎与易科泰生态研究室开展合作研究。
易科泰公司与欧洲PSI公司（叶绿素荧光技术与表型分析技术）、美国SABLE公司（动物能量代谢技术）、欧洲SPECIM公司（高光谱成像技术）、欧洲WORKSWELL公司（红外热成像技术）、欧洲ATOMTRACE公司（LIBS元素分析技术）、欧洲BCN无人机遥感中心、欧洲ITRAX公司（样芯密度扫描与元素分析）、美国VERIS公司、英国ADC公司、德国UGT公司、欧洲SYSTEA公司等著名生态仪器技术领域的研发机构和厂商建立了密切的合作关系，在FluorCam叶绿素荧光成像与荧光测量技术、PlantScreen植物表型分析技术、高光谱成像技术、红外热成像技术、光合作用与植物生理生态研究监测、土壤呼吸与碳通量研究监测、动物呼吸代谢测量、水质分析与藻类研究监测、CoreScanner样芯密度CT与元素分析技术、LIBS元素分析技术、无人机生态遥感技术等生态仪器技术及其系统方案集成有着丰富的经验，成为我国农业、林业、地球科学、生态环境研究等领域科技进步的重要研究技术支持力量。由公司研制生产的EcoDrone®无人机遥感平台、SoilTron®多功能小型蒸渗仪技术、SoilBox®土壤呼吸测量技术、PhenoPlot®轻便型作物表型分析系统、SCG-N土壤剖面CO2／O2梯度监测系统、植物生理生态监测技术、动物能量代谢测量技术等，在中科院修购项目、*学科群项目、CERN网络（生态系统监测网络）等项目中发挥重要作用。
“工欲善其事，必先利其器”，易科泰公司将秉承“利其器，善其事”的经营理念，为国内生态-农业-健康研究与发展提供优秀的技术方案和服务。
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土壤与植物生理生态研究监测、环境气象监测、水文水质及地下水监测、水土保持研究监测、荒漠化监测、精准农业以及动物生态研究等仪器技术的引进推广和系统集成,并为生态环境实验研究和规划设计提供技术方案和分析测量。
| 成像方式 | 色散型 | 工作原理 | 推扫型 |
|---|---|---|---|
| 价格区间 | 面议 | 使用状态 | 地面 |
| 应用领域 | 环保,农业,地矿,航天 |
SWIR短波红外高光谱成像系统是Specim推出了一款全新的、经过重新设计和加工的具有突破性特点的短波红外高光谱成像系统。该系统在SWIR范围内(1000 - 2500 nm)不但具有高速数据采集功能，还拥有更多的空间像素(384)，使用CameraLink连接，可实现高达450fps的图像采集速率。
为了保证SWIR短波红外高光谱成像系统室内外不同条件下的使用，它具有坚固的防风雨的IP54外壳和温度稳定的光学系统，而且具有更低的功耗，标称功率仅为50W。
凭借其温度稳定的光学系统，SWIR提供了当今非常具挑战性的近红外化学成像应用领域所需的稳定性和灵敏度，并满足实验室、野外、和工业应用的严苛要求，使其成为药物质量保证、食品安全和农业分析等应用领域的得力助手。
主要特点
覆盖1000- 2500nm短波红外波段
CameraLink接口，USB/RS232控制
帧频高达450帧/秒(全画幅)
探测器: 低温冷却MCT检测器
超高的信噪比，大多数应用领域推荐使用
可提供SDK，用于快速高效的应用程序开发
相机规格
光学特性 | ||
光谱范围 | 1000-2500nm | |
光谱分辨率FWHM | 10nm（30μm狭缝） | |
光谱采样 | 5.6nm | |
空间分辨率 | RMS光斑大小＜15μm | |
F值 | F/2.0 | |
狭缝宽度 | 30μm（50或80μm可选） | |
有效狭缝长度 | 9.2mm | |
电气特性 | ||
探测器 | 低温冷却MCT检测器 | |
空间像素 | 384 | |
光谱波段数 | 288 | |
像素大小 | 24×24μm | |
探测器冷却模式 | Stirling, 25000h MTTF | |
光温稳定功能 | 支持 | |
相机输出 | 16bit CL | |
信噪比 | 1050:1（大电平信号） | |
数据线缆 | 长度5米 | |
抓帧器 | NI 1427 | |
相机控制 | USB / RS232 | |
帧频 | 450fps（大全画幅） | |
曝光时间范围 | 0.1-20ms | |
功耗 | 正常情况＜50W | |
输入电压 | 宽电压24V | |
机械特性 | ||
大小（长×宽×高） | 传感器 | 电源&控制单元 |
470×176×178mm | 300×190×130mm | |
重量 | 14kg | 约5kg |
机身 | 带安装螺孔的阳极氧化铝材质 | |
镜头支座 | 标准C-mount | |
用户调节 | 不支持 | |
快门 | 用于暗参考图像采集的电机械快门 | |
环境特性 | ||
存储温度 | -20…﹢50℃ | |
操作温度 | ﹢5…﹢40℃，无凝水 | |
光谱DAQ支持 | 支持 | |
SDK支持 | 支持 | |
安装方式 | 标准安装参见插图，其他安装选项请参阅说明书 | |
附件 | 镜头，辐射校准，校准白板，扫描平台 | |
附件配置：SWIR系统提供多种附件供用户扩大应用领域
前置物镜：优化900-2500nm光谱范围的图像和光谱数据质量。
采集光纤：带有采集镜头或SMA连接器的光纤: 不需要移动多路复用器，即可在一个分光计中包含4-110个输入通道。
镜像扫描器或旋转平台：用于扫描静态目标和户外场景，或结合X-stage sample mover用于桌面和显微镜应用。
LUMO软件：支持，用于控制扫描平台、采集数据、设置参数、影像实时可视化。
数据存储为ENVI、Matlab和R兼容格式数据立方，支持多款通用软件进一步处理分析。还可以提供SDK，用于快速高效的应用程序开发。
应用领域
化学及材料分拣
医药制造
资源回收
矿物识别
粮食和农业
水分含量分布
艺术研究与归档
检测牛油果皮下斑点
应用案例
（1）血液作为一种特殊的信息载体，是诊断、毒理学和法医学中较常用的生物材料。通常，分析的材料直接从静脉以液体的形式;然而，在某些情况下，分析在表面产生的血迹会更方便。高光谱成像在血斑分析中的一个重要应用是估算时间，从而帮助犯罪现场调查人员确定案发时间。本实验采用主成分分析（PCA）和小噪声分数（MNF）方法。
如下图：DBS卡上血斑:a为 1-19样本，b为 20-28样本（左图），经过小噪声分数算法血液斑点样本a（基于PC2-PC3-PC4），b:（基于PC2-PC3-PC5）（右图）。
所选血斑的光谱特征(S1，S6、S14、S16、S22、S26、S27)在SWIR范围内如右图所示，分析显示，大的变化发生在样本血液表面涂敷后的*个小时。进一步研究20-27个样本发生的变化。对样本进行散点图分组，观察散点形状与血迹点空间分布的相关性（如下图）。观察到的变化是由于血斑逐渐干燥和血红蛋白衍生物(主要是氧血红蛋白和金属血红蛋白)含量的差异造成。
本研究采用的方法是无损的、有效的、快速的。通过高光谱成像、结合PCA和MNF算法终成功区别出在0 ~29天的血斑，准确提供了在血斑干燥过程中发生的动态过程信息。
（2）高光谱成像在中药质量控制中的应用——以神经毒性日本八角茴香为例
高光谱成像将传统的光谱和成像技术结合起来，从样本中获取光谱和空间信息。在食品饮料、农业和制药等行业，它被成功地用作评估原材料和产品质量的分析工具。与液相色谱等传统分析方法相比，SWIR高光谱成像可以在更短的时间内进行无损分析。
八角茴香（Illicium verum）是治疗小儿绞痛的常用药物。然而，有记录显示在使用后出现了一些危及生命的不良事件，在一些情况下是由于与有毒的八角茴香(Illicium anisatum，日本八角茴香)的掺杂或替代所致。显然，迅速有效的质量控制方法对于防止这种可怕后果的再次发生至关重要。
左图上为日本毒八角茴香，下为中国八角茴香，右图为日本毒八角茴香(绿色)和中国八角茴香(蓝色)样品的平均吸收光谱曲线
通过肉眼很难判断真假，而采用光谱范围为920-2514 nm的SWIR高光谱推扫成像系统获取图像。采用主成分分析法(PCA)对图像进行分析，降低数据的高维性，去除不需要的背景，实现数据的可视化。利用偏小二乘判别法(PLS-DA)建立了4个主成分、R2X_cum为0.84、R2Y_cum为0.81的2个物种分类模型。随后使用该模型作为外部数据集，准确预测了引入模型的日本毒八角茴香(98.42%)和I. 中国八角茴香(97.85%)的身份。
结果表明，SWIR高光谱成像技术是一种客观、无损的质量控制方法，可成功地对日本毒八角茴香和中国八角茴香进行精确鉴别。此外，该方法还可以升级到传送带系统从而检测大批量中国八角茴香中掺杂的日本毒八角茴香。
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