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一文了解高光譜技術(shù)的成像原理及檢測裝置

發(fā)布時間:2023-08-11
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高光譜技術(shù)具有多波段、高分辨率和圖譜合一的特點(diǎn),把二維圖像和光譜技術(shù)融為一體,被廣泛的應(yīng)用于不同行業(yè)的無損檢測領(lǐng)域,具有檢測速度快、檢測效率高等優(yōu)點(diǎn)。本文對高光譜技術(shù)的成像原理、檢測裝置及圖像數(shù)據(jù)處理方法做了介紹,對高光譜知識感興趣的朋友可以了解一下!

高光譜技術(shù)具有多波段、高分辨率和圖譜合一的特點(diǎn),把二維圖像和光譜技術(shù)融為一體,被廣泛的應(yīng)用于不同行業(yè)的無損檢測領(lǐng)域,具有檢測速度快、檢測效率高等優(yōu)點(diǎn)。本文對高光譜技術(shù)的成像原理、檢測裝置及圖像數(shù)據(jù)處理方法做了介紹,對高光譜知識感興趣的朋友可以了解一下!

高光譜成像儀

高光譜技術(shù)的成像原理:

高光譜是利用很多窄的電磁波波段獲取物體有關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù),它可在電磁波的紫外、可見光、近紅外、中紅外以至熱紅外區(qū)域,獲取許多非常窄且光譜連續(xù)的圖像數(shù)據(jù),為每個像元提供數(shù)十至數(shù)百個窄波段(通常波段寬度<10nm)光譜信息,能產(chǎn)生一條完整而連續(xù)的光譜曲線。高光譜具有多波段、高分辨率和圖譜合一的特點(diǎn),把二維圖像和光譜技術(shù)融為一體。

高光譜圖像數(shù)據(jù)圖

高光譜圖像可以用“三維數(shù)據(jù)塊”來形象地描述,如上圖所示,其中x和y表示二維平面像素信息坐標(biāo)軸,第三維(λ軸)是波長信息坐標(biāo)軸。高光譜圖像集樣本的圖像信息與光譜信息于一身。圖像信息可以反映樣本的大小、形狀、缺陷等外部品質(zhì)特征,由于成分不同對光譜吸收也不同,在某個特定波長下圖像對某個缺陷會有較顯著的反映,而光譜信息能充分反映樣品內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分的差異。這些特點(diǎn)決定了高光譜圖像技術(shù)在產(chǎn)品內(nèi)外部品質(zhì)的檢測方面的獨(dú)特優(yōu)勢。


高光譜成像技術(shù)的檢測裝置:

由光源、光譜成像儀、圖像采集卡、暗箱、數(shù)據(jù)處理軟件、位移平臺等構(gòu)成了典型的高光譜成像裝置。高光譜成像技術(shù)有基于濾片的高光譜成像系統(tǒng)和基于圖像光譜儀的高光譜圖像系統(tǒng)兩種。下圖為高光譜成像裝置示意圖。

高光譜成像裝置示意圖

高光譜圖像數(shù)據(jù)的處理:

由于高光譜圖像采集時會帶有較多的數(shù)據(jù),含有大量的信息冗余,因此數(shù)據(jù)降維便必不可少,選擇最佳波段可以最大限度反映原始信息而不損失重要信息。主要數(shù)據(jù)降維方法有[8]:主成分分析法(PCA)、判別時分析法(DAFE)、特征波段法等。將高光譜數(shù)據(jù)降維處理后,處理特征波段處的圖像:線性化拉伸灰度直方圖處理計(jì)算、確定二值化閾值和分割圖像區(qū)域等得到特征圖像,最后可以選用偏最小二乘法(PLS)、主成分回歸分析法(PCA)、多元線性回歸分析法(MLR)等方法建立預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)的檢測。

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