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海譜納米首次實(shí)現(xiàn)基于MEMS技術(shù)的短波紅外高光譜相機(jī)的量產(chǎn)

MEMS ? 來(lái)源:MEMS ? 2024-11-15 11:33 ? 次閱讀

深圳市海譜納米光學(xué)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱:海譜納米)宣布取得重大技術(shù)突破,業(yè)內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)了基于MEMS技術(shù)的短波紅外高光譜相機(jī)的量產(chǎn)。

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短波紅外高光譜波段示意圖

如上圖所示,短波紅外成像技術(shù)(SWIR)源自于光譜學(xué)和紅外輻射物理學(xué),是一種基于紅外輻射波長(zhǎng)范圍的先進(jìn)成像技術(shù),通常將它定義為波長(zhǎng)范圍為 900nm-1700nm 的光,這一光譜區(qū)域主要記錄了有機(jī)化合物、或者大分子基團(tuán)中的含氫基團(tuán)(如C-H、O-H、N-H等)的倍頻和合頻振動(dòng)信息,例如包含有水分、脂肪、蛋白質(zhì)、糖的特征信息,因此特別適用于有機(jī)化合物和生物分子的分析。這一波段的紅外輻射具有十分特殊的能力,它能夠穿透大多數(shù)材料,如霧霾、煙霧、塑料和玻璃等,同時(shí)能夠在低照明條件下工作,這使得它在復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)出色。

如下圖所示,海譜納米的短波紅外高光譜成像技術(shù)(SWIR-HSI)基于Fabry-Perot干涉原理,在圖像傳感器前面放置可連續(xù)選擇光譜波段的可調(diào)諧濾波器,通過(guò)對(duì)SWIR的不同波段的光進(jìn)行濾波(其濾光曲線如下圖所示),快速收集每個(gè)光譜帶通的完整圖像生成三維光譜立方體數(shù)據(jù)。該立方體數(shù)據(jù)包含了和物質(zhì)成分相關(guān)的光譜信息和物體形狀相關(guān)的圖像信息。能夠高效、準(zhǔn)確、抗干擾地定位不同物質(zhì)在圖像中的位置,且分析不同物質(zhì)的成分及含量。成功研發(fā)該波段的高光譜相機(jī),能拓寬高光譜相機(jī)在圖像及物質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用,例如農(nóng)業(yè)、食品、造紙、木材、化妝品行業(yè)和生物醫(yī)學(xué)成像。

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短波紅外高光譜數(shù)據(jù)曲線示意圖
應(yīng)用方向:

1.機(jī)器視覺(jué)AI

高光譜機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展對(duì)機(jī)器人的控制具有重要作用,SWIR高光譜相機(jī)可檢測(cè)肉眼不可見(jiàn)的產(chǎn)品缺陷及特定材料特性,可以幫助機(jī)器人在不同環(huán)境下采集物質(zhì)成分的信息,為機(jī)器視覺(jué)解決方案開(kāi)辟了廣泛的應(yīng)用空間,讓終端更好地看懂世界。

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不同塑料材質(zhì)的光譜曲線圖

2.果蔬品質(zhì)檢測(cè)

在SWIR高光譜相機(jī)成像中可以清晰檢測(cè)到水果中的水分含量,并可以實(shí)現(xiàn)局部缺陷的檢測(cè)。如圖所示,使用1450nm成像進(jìn)行檢測(cè),蘋果有損傷的地方呈現(xiàn)的顏色比較深,而正常位置呈現(xiàn)的顏色比較淺。

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水果損傷區(qū)域檢測(cè)的光譜曲線圖

3.生物識(shí)別

SWIR高光譜相機(jī)可以用于識(shí)別人的偽裝,如化妝、假發(fā)和眼鏡等。SWIR高光譜成像利用900~1700nm紅外光譜的特性來(lái)探測(cè)物體的反射和輻射特征,能夠穿透?jìng)窝b材料并獲取物體的真實(shí)信息。

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人體皮膚和人造材料的光譜曲線圖

4.環(huán)境監(jiān)測(cè)

SWIR高光譜相機(jī)具有穿越雨水,霧霾,煙霧和其他遮蔽物拍照的能力。普通相機(jī)的RGB相片無(wú)法檢測(cè)到左側(cè)的清晰可見(jiàn)圖像。然而,SWIR高光譜相機(jī)能夠穿透大氣遮蔽物來(lái)確定其背后的原因。

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航拍河流水質(zhì)高光譜區(qū)域圖

然而,SWIR高光譜相機(jī)雖然在多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用,但仍伴隨一些應(yīng)用限制,例如高成本、相機(jī)尺寸、功耗、數(shù)據(jù)處理、以及材料特性的影響。這些限制已經(jīng)促使科技領(lǐng)域不斷探索創(chuàng)新,以克服這些挑戰(zhàn),提供更廣泛、更靈活、更實(shí)用的SWIR高光譜相機(jī)解決方案,以滿足不同應(yīng)用領(lǐng)域的需求。

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原文標(biāo)題:海譜納米發(fā)布全球首款MEMS譜掃描式短波紅外高光譜相機(jī)

文章出處:【微信號(hào):MEMSensor,微信公眾號(hào):MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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