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莱斯大学的研究人员发明了3D条纹光谱照相机

发布:bianxl    |    2020-09-26 14:49    阅读:1195
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莱斯大学的研究人员发明了条纹3D光谱照相机

最近,“条纹”在莱斯大学实验室成为了新风尚。莱斯大学的研究人员利用条纹,拍摄到了普通相机无法捕获到的图像。他们发明的小型高光谱条纹投影仪(Hyperspectral Stripe Projector, HSP),可以同时采集物体空间和光谱信息,即将成为自动驾驶汽车,机器视觉,农作物监控,表面磨损和腐蚀检测等领域所必需的重要技术。

“想象这样的场景:一位农民手持我们的仪器,或者将其放在无人机上,来查看田地中作物的营养和需水情况,由于我们的产品具有三维视角,也可以用于查看作物长势高度。” Kevin Kelly说,他是布朗大学乔治·布朗工程学院电气和计算机工程系副教授。“又或者,我们的仪器被用于检测一副油画的表面颜色、细节纹理,使用近红外光线甚至可以看到画布之下的部分。”

利用高光谱条纹投影仪、单色传感器阵列,加上精密的编程,Kelly教授的团队实现了即时3D光谱,可提供包含物体形状、组分形状更完整信息的照片。

图1 莱斯大学高光谱条纹投影仪对静态模型进行条纹成像。莱斯大学,Kelly实验室供图

图1 莱斯大学高光谱条纹投影仪对静态模型进行条纹成像。莱斯大学,Kelly实验室供图

“通过我们的系统,可以从一张照片中实时获取四种维度的信息:三维空间信息及一维光谱信息。”Kelly说。“有些团队使用了多个调制器来实现四维信息采集,需要高亮度的光源;而通过巧妙使用光学设备,我们只需要普通亮度就可实现。”

文章以开放获取的形式发表于Optics Express。Kelly教授是本文的第一作者,其他作者还包括毕业于莱斯大学的Yibo Xu,以及在读研究生Anthony Giljum。

高光谱条纹投影仪从便携式3D成像技术中获得启发,后者已经在消费端普及——例如手机上的人脸识别,游戏机上的运动追踪系统等。在此技术的基础上,增加了一种从每个像素中提取宽光谱信息的方法。压缩后的数据随后被重建成三维地图,光谱信息可包含数百种颜色;这些信息不仅可以呈现物体形状,还可获知物体组成成分。

“常规的RGB(红、绿、蓝)相机只有三个光谱通道,”Xu说,“而高光谱相机有非常多光谱通道。我们既可以只捕获700nm左右的红光和400nm左右的蓝光,也可以每隔几纳米就捕获一个波长的光线。通过这种方式可以获得很高的光谱分辨率,对所拍摄的场景有更全面的认知。”

“高光谱条纹投影仪以一种简单而高效的方式,将空间深度和高光谱测量相结合,使用许多类似系统中常用的黑白摄像头就可以测知四维信息。”Xu说。Xu 2019年从莱斯大学获得其博士学位,如今是三星美国研发中心机器学习和计算机视觉研究工程师。在Kelly的实验室中完成博士论文过程中,她设计了此系统硬件和数据重建软件。

高光谱条纹投影仪使用了一种现成的数字微镜器件(digital micromirror device),将如同彩色条码般的纹样投影到一个表面上。通过衍射光栅投影白光,将重叠的图案分离为不同的颜色。每种颜色沿原光路反射回黑白摄像头中,给该像素赋予一个灰度值。每个像素都有多个灰度等级,代表其所反射的颜色条纹。将这些不同颜色信息相结合,就可以获知物体整体光谱信息。

“在高光谱条纹投影仪中,我们仅使用了一个数字微镜器件、一个光栅。”Xu说。“这种将光路折叠回同一衍射光栅和透镜上的创新性光学设计是使得系统紧凑的关键。数字微镜器件使得我们可以仅保留想要的光线,滤除其他光线。”同时精细调谐的光谱可覆盖可见光以外的范围,反射回传感器的多路细波段光谱可以用来识别材料的化学成分。与此同时,图案的变形被重建成三维点云,与普通照片相比,包含关于物体的更多的信息。

Kelly设想将高光谱条纹投影仪内置于汽车前灯中,以区分物体和人。他说:“我们的仪器永远不会把身穿绿色裙子的人误认成绿色植物,因为二者有自己独特的光谱特征。”

Kelly相信,借助莱斯大学单像素摄像头的发明,其领导的实验室能够进一步缩小高光谱条纹投影仪的尺寸,最终实现拍摄动态压缩视频。

此项研究由美国国家科学基金会资助。文章链接:https://www.osapublishing.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-28-20-29740&id=439837

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