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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

北京理工大学,发Nature!

2024-11-19
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高光谱成像可以捕获物理世界的空间、时间和光谱信息,描述每个位置的固有光学特性。与多光谱成像相比,高光谱成像可获得大量波长通道,并且与光谱法相比具有更优越的空间映射能力。


然而,高光谱成像的研究主要存在以下问题:


1、现有的高光谱成像系统存在体积、重量和成本问题

2、高光谱成像存在空间和光谱分辨率之间的权衡   


有鉴于此,北京理工大学边丽蘅、张军等人报告了一种具有高空间和时间分辨率的单片计算高光谱成像框架。相关文章以《A broadbandhyperspectralimage sensor with highspatio-temporal resolution》为题发表在Nature上。


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图片来源:Nature


通过在图像传感器芯片上集成不同的宽带调制材料,目标光谱信息以非均匀的方式内在地耦合到每个像素,具有高光通量。使用智能重建算法,可以从每帧中恢复多通道图像,实现实时高光谱成像。


按照这个框架,作者使用光刻技术制作了一个宽带可见光-近红外(400-1,700nm)高光谱图像传感器,平均光通量为 74.8%,有 96 个波长通道。展示的分辨率为 1024×1024 像素,帧率为 124 fps。作者展示了它的广泛应用,包括智能农业的叶绿素和糖分定量、人体健康的血氧和水质监测、工业自动化的纺织品分类和苹果瘀伤检测以及天文学的远程月球探测。集成的高光谱图像传感器重量仅为几十克,可组装在各种资源有限的平台上或配备现成的光学系统。该技术将高维成像的挑战从高成本制造和笨重的系统转变为可通过单片压缩和敏捷计算解决的系统。    


原文链接:

https://doi.org/10.1038/s41586-024-08109-1


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