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      高光譜成像技術的原理及應用領域介紹

      時間:2024-01-30 點擊:277次

      高光譜成像技術是一種新興無損檢測技術,它能夠同步獲取待測樣本在紫外到近紅外光譜覆蓋范圍內的空間信息和光譜信息,具有“圖譜合一”的特點,被廣泛的應用于不同行業樣品的內外品質檢測。本文對高光譜成像技術的原理及應用領域做了介紹。

      高光譜成像儀

      高光譜成像技術的原理:

      高光譜系統中的每個像元均可獲取同一個光譜區間內幾十到幾百個連續的窄波段信息,并得到一條平滑而完整的光譜曲線,同時整個成像系統還可獲取被測物的空間信息,實現對待測物內部成分與外觀特征的同時檢測,具有光譜連續與分辨率高等特點。

      高光譜成像系統整體結構圖

      典型的高光譜成像系統如上圖所示,主要包括光源、成像光譜儀、CCD相機、計算機與載物臺等。其中,光源為整個系統提供照明,一般由兩個鹵素燈組成。成像光譜儀中的光學元件把輸入的寬帶光分散成不同頻率的單色光,并將其投射到CCD相機上實現光譜成像。載物臺用于放置待測物品,整個系統由計算機進行控制。

      系統獲取的高光譜圖像可用一段連續波段的光學圖像組成的立體三維圖像來表示,如下圖所示。其中XY平面的二維圖像表示物體的空間信息,如形狀大小、缺陷等。由于物品外部變化會影響反射光譜,故形狀、顏色或缺陷在某一特定的波長下圖譜會有變化。λ坐標表示物體的光譜信息,將反映出待測物成分結構等內部品質。

      高光譜三維立體圖像


      高光譜成像技術的特點:

      高光譜成像技術作為目前常用的檢測手段之一,它具有以下特點:

      1.具有特別高的光譜分辨率

      高光譜成像技術采樣間隔在10nm左右,能反映待測樣品的細微特征,可以為檢測、預測提供很好的實驗依據。

      2.波段多

      在可見-近紅外區間具有數百個波段。

      3.數據量大

      在同一波長范圍,高光譜技術可將光譜區間分為數百個波段,數據量特大量增加,加大對樣品分析的可能性。

      4.冗余信息增加

      在精細化波段的同時,波段間的相關性隨之增加,冗余信息含量增多。

      5.同時提供圖像信息和光譜信息

      依據高光譜成像技術的原理,它將二維成像技術與一維光譜曲線結合構成三維數據,多方面采集樣品特征。


      高光譜成像技術的應用領域:

      光譜成像技術作為一門近三十年內興起的新興的綜合技術,廣泛應用于海洋研究、大氣探測、植被研究、地質研究、生物醫學、農畜產品品質檢測以及文物鑒定保護等多個領域,下面將分別闡述光譜成像技術在這些領域的應用情況。

      1、海洋研究中的應用

      隨著光譜成像技術的不斷發展,成像光譜儀的分辨率也在不斷提高目前已達到納米級別,因此可以利用光譜成像儀去檢測海洋和湖泊的水質,“海洋窗口”是指450~600nm的藍光至黃光波段,利用這個波段可以很好的觀測海洋和湖泊中浮游生物、沉積性懸浮物、葉綠素分布等情況。

      2、大氣探測中的應用

      光譜成像技術在大氣探測中的應用主要分為兩個方面:一方面,檢測大氣中溫室氣體的含量,如二氧化碳、臭氧及污染氣體;另一方面,確定大氣溫度和水汽垂直分布的情況,進行大氣過程研究和地球表面成分分析等。大氣探測對光譜成像儀的光譜分辨率要求較高,通常采用超光譜成像儀。

      3、植被研究中的應用

      利用高光譜數據可以分析得到植物葉子和植冠中的化學成分,通過觀測這些化學成分的變化,從而監測大氣和環境的變化引起的植物功能變化。

      4、地質研究中的應用

      光譜成像技術最初被應用于礦物探測、巖礦識別、油氣滲漏監測和礦產環境監測,這也是最初高光譜遙感應用的最成功的領域。

      5、生物醫學中的應用

      隨著基因醫學、分子生物學等生物醫學領域的快速發展,對分析檢測也提出更高的要求,不再滿足于傳統的定性和定量分析,“綜合形態分析”的概念于1999年在匹茲堡化學與光譜學會議上被提出。綜合形態分析要求提供觀測樣本中的生化成分或者化學成分的定量分布影像以及其變化信息。光譜成像技術可以滿足綜合形態分析、定性和定量等要求,因此具有極大的學術價值和應用價值,在生物醫學的各個領域有廣泛的應用前景。

      6、農畜產品品質檢測中的應用

      從二十一世紀初開始,光譜成像技術在農畜產品品質檢測領域顯現出了巨大的潛力,尤其是在對農產品的內外品質檢測方面,光譜成像技術在農畜產品品質檢測的研究中,主要是對蘋果品質的檢測,例如表皮污染、硬度、糖度、缺陷以及可溶性固體物方面的檢測,其次是小麥和黃瓜品質的檢測,以及雞肉表面污染的檢測。其他檢測對象包括:馬鈴薯、柑橘、豬肉、梨子、蘑菇等等。通過高光譜數據提取農產品表面顏色、結構以及組分的信息,同時獲取對象內部的一些信息,實現農產品品質的預測。

      7、文物鑒定保護中應用

      不同的文物具有不同的分子結構和年代特征,因此在一定的光譜波段范圍有不同的自然發光光譜、吸收光譜、散射光譜、受激發射光譜的特性,不同的文物由于具有不同的分子結構特征和年代特征都具有各自的特征波長,將這些特征波長作為檢測和鑒定文物的指紋。光譜成像技術可以獲得檢測和鑒定文物的指紋,并給出一定光譜波段范圍的光譜圖像。

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