智能手机是一种功能强大的、富含传感器且能置于口袋中的计算机, 它已经越来越多地被应用于应用程序服务, 而不仅仅是查收电子邮件或 Facebook。光谱学就是一个很好的例子：已经出现了各种将衍射元件与智能手机摄像头结合在一起的方案来构建光谱仪并用于简单的现场应用。

但这些光谱仪的实际使用可能会是一个棘手的任务。所需的附加元件可能难以与智能手机摄像头相适配。使用智能手机摄像头作为光谱传感器, 会使它无法用于其他类型的成像。

来自多家中国大学的研究人员使用手持式笔状光谱仪扫描物体，然后将数据无线发送到智能手机中进行处理。[图片：援引于F.Cai等人，Optica, doi: 10.1364/BOE.8.005427]

来自多家中国机构的研究团队选择了另一种智能手机光谱技术（Biomed.Opt.Express，doi：10.1364 / BOE.8.005427）。研究人员将相机和分光元件放在一个独立的、笔状的、支持WiFi的指针中，而不是用附加的光学元件来改装智能手机，智能手机则用来无线接收和处理光谱数据。该团队认为, 随着改进的深入和软件组件从机器学习中的获益, 该设备最终可以用于各种护理和现场应用, 例如从测量患者血液中氧饱和度到评估一批水果的成熟度。

指尖准备

为了构建这个装置, 团队将各种元件组合在一起——由成像透镜和60 微米狭缝组成的成像模组; 包括透镜组和棱镜-光栅-棱镜叠层的衍射模块;包括附加的镜头和一个支持 WiFi 的 CMOS 摄像头芯片的检测模块。这些模块被放置在3厘米直径的管子中，可以很容易地放在人的手指上。管头的白光LED阵列以45度的角度照射样品，反射的光线被分离并在管内进行光谱记录，然后将数据传送给智能手机进行处理。根据该研究团队的数据，组件的总成本加起来不超过300美元。

据研究, 该装置可以探测波长范围在 400 纳米和 675纳木之间的光谱, 波长分辨率约为17 纳米。研究人员在实验中测试了这种装置, 区分绿色的(未成熟) 和成熟的香蕉 (使用香蕉中的叶绿素含量作为检测标准), 并测定了猪肉样品中的肌红蛋白含量。

他们还能够在相机处于视频模式时使用该设备进行“推扫式”来扫描人的手掌。这允许在16秒内创建一个类似多光谱的数据立方体。而且，由于该工具是手动控制的，所以“图像模糊和失真是不可避免的”，而该团队能够区分数据中的五个手指和手掌，并从光谱数据中得出关于血氧饱和度的结论。

“推扫式”扫描对象的手（左）允许视频捕获200个光谱图像，可以卷成一个数据立方体（中心），并用于研究血液浓度（右）。[图像：援引于F. Cai等，Optica, doi: 10.1364/BOE.8.005427]

机器学习

研究人员认为，推扫式的测试尤其能够表明该设备作为生物医学传感器在护理设置中起作用。他们相信，随着原型设备的改进，其应用空间可能会显著扩展。例如，研究团队建议使用红外照相机来提高设备的穿透深度，从而使其可用于深部组织的研究。此外，他们还计划推出一款定制的、长焦距、支持WiFi的相机元件，以取代现有的CMOS相机。研究人员认为，这样的改变可以显着提高笔状装置的光谱分辨率。

软件方面也还有改进的空间。研究团队的成员，来自浙江大学的Sailing He说，研究人员“希望开发出使用机器学习算法的方式，来分析便携式光谱成像仪收集的大量数据。”

除了来自浙江大学的研究人员，这项研究还由海南大学和北京化工大学的研究人员共同完成。

来源： https://www.osa-opn.org/home/newsroom/2017/november/a_different_kind_of_smartphone_spectroscopy/

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