该图案装饰有用于测试莱斯大学的高光谱条纹投影仪的静态模型，该模型结合了光谱学和3D成像。类似条形码的黑白图案显示在DMD上，以生成高光谱条纹。图片来源：凯利实验室/米大学条纹本季在莱斯大学实验室中很受欢迎。研究人员在其中使用条纹来制作普通相机无法捕获的图像。他们的紧凑型高光谱条纹投影仪（HSP）向着一种新方法迈出了一步，该方法可以收集自动驾驶汽车，机器视觉，作物监测，表面磨损和腐蚀检测以及其他应用信息所需的空间和光谱。 “我可以想象在农民或无人机上使用这种技术来观察田地，不仅可以看到植物的养分和水分，而且还因为有了三维信息，还可以看到植物的高度。该学院的电气与计算机工程副教授凯斯·凯利（Les Brown Engineering）说。 “或者也许它可以看一眼绘画，详细看到表面的颜色和纹理，但您也可以看到画布下面的近红外光。”凯利的实验室可以结合使用HSP，单色传感器阵列和复杂的程序。该系统实现了3D光谱的实时分析，从而为用户提供了物体形状和组成的更完整图片。凯利说：“我们正在实时地从图像中获取三维信息，包括三个空间和一个光谱。” “其他人使用多个调制器，因此需要明亮的光源才能完成此任务，但是我们发现我们可以使用正常的亮度。一个光源和一些敏感的光学器件就可以做到这一点。”赖斯大学基于高光谱条纹投影仪的成像系统重建了物体的3D点云。单色相机还捕获每个点的光谱数据，不仅提供目标的形式，还提供其材料成分。图像来源：凯利实验室/莱斯大学凯利（Kelly），第一作者，莱斯大学校友YiboXu（YiboXu）和研究生Anthony Giljum（Anthony Giljum）在“光学快报”上发表论文。开放获取论文有详细的介绍。 HSP从已经掌握在消费者手中的便携式3D成像技术（例如智能手机中的人脸ID系统和游戏系统中的人体跟踪器）中获取线索，并增加了一种从每个捕获的像素中提取大范围图像的方法。光谱数据的方法。压缩后的数据被重建为具有光谱信息的三维图，该光谱图可以包含数百种颜色，不仅可以用于显示对象的形状，还可以用于显示对象的材料成分。 “常规RGB（红色，绿色，蓝色）摄像机基本上仅提供三个光谱通道，”徐说。 “不过，高光谱相机可以为我们提供许多频道的光谱。我们可以捕获700纳米左右的红光和400纳米左右的蓝光，但是我们的带宽也可以达到几纳米或更短。这可以帮助我们提供出色的光谱分辨率和对场景的更全面的了解。获得博士学位的徐莱斯大学（Rice University）于2019年表示：“ HSP以非常简单有效的方式对深度和高光谱测量进行编码，从而允许使用单色相机代替类似系统中通常使用的昂贵的高光谱相机。 “她现在是美国三星研究院的机器学习和计算机视觉研究工程师。她在凯利实验室的一篇论文中开发了硬件和重建软件。 HSP使用现成的数字微镜设备（DMD）在表面上投射图案化的条纹，这些条纹看起来像彩色条形码。白光投影通过衍射光栅发送，以将重叠的图案分离为彩色。目标及其点云图像显示了莱斯大学的高光谱条纹投影仪的功能，该投影仪可以获取每个点的3D数据和光谱数据，不仅可以提供目标的形式，还可以提供材料成分。图像源：Kelly Lab / Rice University每种颜色都将反射回单色相机，然后单色相机将数字灰度级分配给像素。每个像素可以具有多个级别，每个级别代表其反映的颜色条纹。这些被重新组合为物体部分的总光谱值。 “我们在HSP中使用单个DMD，而在单个光栅中使用”，徐说。新颖的光学设计将光路折回到相同的衍射光栅和透镜上，从而使其真正紧凑。单个DMD可使我们保留所需的光线，并丢弃其余的光线。这些微调的光谱可能超出可见光的范围。内容