高光谱和多光谱成像传感器找到了多途径的应用

多年来，光谱学一直被用于通过其特征光学吸收或发射线识别材料，应用范围从天文学到实验室化学分析。本文介绍了两种光谱成像系列，它们将这一概念进一步推向了一个新的阶段，并允许用户可视化由例如局部污染引起的材料成分变化，或者在肉眼无法做到的材料间进行区分。然后我们介绍一些当前正在开发的光谱成像传感器的新设计。

光谱学和超光谱成像传感器

大量信息可用于许多材料的光学反射或荧光光谱，而光谱分析是用于分析组分的已知技术家族。经典光谱学通常涉及在测试对象的部分表面上记录单个平均光谱，并且其原始形式不能识别或区分空间变化。

高光谱成像（HSI）传感器越来越多地用于各种行业，以记录捕获每个像素检测到的光谱信息的数字图像。收集从紫外到红外的数百种光波长应用包括：

l     地球表面的卫星成像（区分陆地类型，海洋，植被等）;这是该技术较早的应用之一；

l     环境监测（检测气体泄漏，污染等）；

l     医学影像（疾病诊断）。

在所有这些应用中，关键启用者是HSI从图像中的每个像素捕获高质量光谱数据并因此推断化学成分的能力。

HSI系统的设计有多种方法，任何一项技术都不能说明其优越性。必须权衡光谱带宽和分辨率，物理尺寸，空间分辨率，光学损耗/通量和（计算）图像处理时间;这些都是选择成像方法时必须考虑的所有性能因素。

通常，HSI传感器配置为高性能设备，用于在受控实验室环境中采集高质量光谱数据。例如，剑桥咨询公司正在开发一系列基于傅里叶变换（FT）光谱仪新设计的高性能1D（所谓推扫式配置）和2D高光谱成像传感器。与传统设备相比，该方法提供了几个优点：

l     坚固性：独特的光学配置使传感器特别适用于要求苛刻的环境。

l     高分辨率：该技术可在可见光到近红外波段实现高分辨率2D（通常为5-μm空间，1-nm光谱）或中等分辨率1D（通常为20-μm空间， lt;10-nm光谱）高光谱成像。

l     高效率：高光效和信噪比（SNR）提供高速和/或宽动态范围测量。

l     灵活性：传感器可以设计用于近场或远场成像，或者通过光纤耦合到遥感位置。

l     降低成本：简化设计可较大限度地降低成本。

可以从这种FT光谱仪方法中受益的应用包括那些需要高光谱和空间分辨率的应用，如拉曼和荧光成像，多通道光谱测光和多光谱液滴荧光测量。

多光谱成像

高光谱成像方法提供灵活，高性能的光谱信息采集，非常适合实验室测量。但是，对于工业应用来说，它通常是过分规定和不经济的。例如，在制造环境中，要求可能只是检测一些预定义的材料，因此只需少量的波长就足够了。多光谱成像（MSI）方法可以提供以较少数量的预定波长记录图像的经济手段。典型地，使用三到十个波长，针对材料/污染物或关注条件进行定制。这些可以由多个LED或光学滤波器提供。

与全面的HSI系统相比，MSI提供更简单，成本更低，特定于应用的方法。这种方法已被农业和个人护理应用证明如下：

l     食物检查（作物成熟度和大小）

l     精准农业（作物制图）

l     个人护理（基础配套和防晒护理）

个人护理 - \'Skintuition\'

Skintuition平台技术采用现成的相机技术和集成算法，可同时对多达12种不同波长的人体皮肤进行成像。这可以使用低成本的智能手机摄像头和LED环进行紫外和红外成像。

农作物制图

Skintuition平台适用于根据现场成像预测农作物产量。 选择LED以靶向叶绿素，分析所得图像以区分核心植物“头部”和周围叶片。 这种方法可以实时为每个工厂的实际工厂进行准确的尺寸估算。 对于运营商来说，这可以生成尺寸分布曲线和产量图，从而实现供应链的更优化，从而更加有效地与客户进行价格谈判。

HIS / MSI用于实验室和实际工业应用

要为应用程序选择合适的方法，有必要考虑每种方法的优缺点。