简单分析高光谱成像仪是如何工作与组成技术
发布时间:2023-09-14
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过去十年来,高光谱成像在军事、工业和科学领域越来越受欢迎。无论是伪装的车辆、手臂或水果上的瘀伤,还是大片植被,能够精确表征所查看物品的颜色,使用户能够做出过去梦寐以求的明智决定。
过去十年来,高光谱成像在军事、工业和科学领域越来越受欢迎。无论是伪装的车辆、手臂或水果上的瘀伤,还是大片植被,能够精确表征所查看物品的颜色,使用户能够做出过去梦寐以求的明智决定。曾经需要大型、精密且昂贵的实验室光谱仪的工作现在可以在卫星、无人机和便携式手持设备上实时完成。
图 1.某国高光谱矿物数据
高光谱成像是在大量波长下捕获和处理图像。多光谱成像可能会评估三种或四种颜色的图像(例如,红色、绿色、蓝色和近红外 (NIR)),而高光谱成像则将图像分解为数十或数百种颜色。
扩展视觉系统以创建更多“箱子”可能会异常复杂。对一系列 16 个分光镜进行镀膜。这些分束器配置为四个主光学链,每个主光学链有四个辅助链,从而产生十六个离散光路,每个光路终止于单独的检测器。最终结果是一个覆盖 400 - 900 nm 波长范围的 16 通道光谱成像系统。每个光学元件必须保持大于 98% 的透射率和反射率,以确保探测器的最终信号水平至少为 90%。虽然这个系统按设计工作,但它庞大、昂贵且脆弱。它适合所需的台式演示,但不适用于当今传感器系统所需的许多现场应用。
高光谱成像支持技术
有两个广泛定义的技术领域促进了高光谱成像的发展和进步。它们是廉价、高质量衍射光栅的开发以及多维数据处理的进步。为了了解这些技术如何改善高光谱成像的状态,有必要简要了解一下大多数当前系统的运行方式。请注意,这是一般性讨论。大多数提供仪器或服务的公司都有独特的、专有的方法来区分彼此。我们只会查看一个识别一些关键功能的简化系统。这种简化的系统如图 2 所示。
大多数高光谱成像系统由成像光学器件、窄缝、衍射光栅和二维焦平面阵列 (FPA) 探测器(通常是 CCD 或 CMOS)组成。图像通过狭缝投影到衍射光栅上,在衍射光栅上,光被分成离散的波长并在投影到焦平面阵列之前进行物理分离。FPA 的一维对应于由衍射光栅分隔的光的波长。另一个维度对应于沿着狭缝的“垂直”位置。
在每个 XY 坐标处,根据该位置和波长的光强度,像素会被激发到一定程度。结果是每个窄缝宽度都有一个 3 维阵列(缝上的位置、波长和强度)。通过索引狭缝宽度,可以将整个图像映射到 4 维数组中。这种索引(称为“推扫”)可以通过移动狭缝或移动传感器设备来完成。在上述美国地质勘探局对阿富汗的调查中,每个狭缝宽度对应于一条飞行路线或飞机的航道。确定要使用多少重叠,以及使用哪些已知标准或特征进行校准,对于获得可靠的数据至关重要。
图 2. 通用高光谱测量系统示意图2
使这一过程发挥作用的是高质量、轻量级且价格实惠的衍射光栅。衍射光栅在各种光谱测量设备中的应用已有数百年历史。从历史上看,它们是在高品质玻璃上精确烧制的。它们既脆弱又昂贵。如今,大多数高光谱成像系统都使用由精密加工母模铸造而成的高质量聚合物光栅。它们更耐用、更便宜并且不同仪器的性能一致。衍射光栅的一个局限性是,一般来说,它们仅限于单一级数,这意味着它们对有限的波长范围有效(通常在 200 - 800 nm 级,在红外波段稍大一些)。如果您希望收集更广泛的光谱范围内的数据,这通常意味着您必须使用多个模块,就像美国地质调查局上面所做的那样。
高光谱成像难题的第二块是高速计算机数据分析的巨大进步。事实上,每个系统供应商都有一个现成的软件包,可以绑定 GPS 坐标、交错推扫数据(正确考虑重叠)、自动检查已知功能,并且能够以超过每秒 500 帧 (fps) 的周期运行。这种能力对于从处理单行数据到处理整个合成图像来说绝对至关重要。
目前的技术水平
本文调查的许多供应商生产的系统至少具有 100 个光谱范围波段,半峰全宽 (FWHM) 带宽约为 1 - 5 nm。帧捕获速率为 100 - 600 fps。当然,实际性能很大程度上取决于系统配置参数,例如衍射光栅的特性、视场和所使用的传感器类型。红外传感器通常必须冷却,从而增加了设备的尺寸和重量。
图 3. 沉积在 200 mm 晶圆上的 4 色图案滤光片示例。每个元件由 4 个滤光片组成,被切成小块并安装到探测器组上
选择高光谱成像系统时必须仔细考虑应用。在许多情况下,选择最高分辨率并不是最佳选择,因为它限制了光谱数据的范围或信号质量。如上所述,衍射光栅具有基于其操作物理原理的局限性。高分辨率光栅的带宽往往更有限。如果您的应用需要处理宽光谱范围内的 10 或 20 个特定波段,请考虑使用薄膜滤光片,在许多情况下,薄膜滤光片可以直接沉积在有源传感器设备上。这些滤波器可以调整到您的应用所需的精确中心波长和带宽。图 3 显示了这些薄膜图案滤光片的示例。
在短短的十五年里,该行业在高光谱成像方面取得了长足的进步。农业、自然资源和生物科学等领域处于领先地位。执法、航空航天和国防可以利用这些知识库来定义和获取几乎现成的高光谱成像系统。
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