CN105758837A - 基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法 - Google Patents

基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105758837A
CN105758837A CN201610107307.0A CN201610107307A CN105758837A CN 105758837 A CN105758837 A CN 105758837A CN 201610107307 A CN201610107307 A CN 201610107307A CN 105758837 A CN105758837 A CN 105758837A
Authority
CN
China
Prior art keywords
spectrum data
raman
background
raman spectrum
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610107307.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105758837B (zh
Inventor
王慧捷
马翔云
李奇峰
陈达
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
Original Assignee
Tianjin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University filed Critical Tianjin University
Priority to CN201610107307.0A priority Critical patent/CN105758837B/zh
Publication of CN105758837A publication Critical patent/CN105758837A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105758837B publication Critical patent/CN105758837B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/65Raman scattering
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01JMEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28Investigating the spectrum
    • G01J3/44Raman spectrometry; Scattering spectrometry ; Fluorescence spectrometry

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

本发明属于拉曼光谱检测技术领域,为实现拉曼光谱数据和纯背景光谱数据在空间维度的分离,有效地去除夹杂在拉曼光谱数据中的背景噪声,提高信噪比,并且保护拉曼光谱信息的完整性。本发明采用的技术方案是,基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,步骤如下:1.在阵列式检测器感应面处划分拉曼散射光检测区域和背景光检测区域;2.二维光谱数据是由阵列式检测器采集的沿波长维度和一维空间维度两个维度变化的光强数据组成的;3.当拉曼散射光束和背景光束经过分光元件后,不同波长的光束沿阵列式检测器感应面的横轴方向入射到感应面的不同位置;4.通过记录入射到不同垂直高度h处的光束的光谱数据。本发明主要应用于拉曼光谱检测。

Description

基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法
技术领域
本发明属于拉曼光谱检测技术领域,尤其涉及一种基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法。
背景技术
拉曼光谱属于分子光谱,基于拉曼散射效应,通过激发光照射到物质上发生光子与分子间能量交换而产生的具有特征频移的非弹性散射,表征物质分子的振动能级或者转动能级的特征变化,从而区分不同的物质分子基团的振动形式或者转动形式,识别物质的分子组成和结构,从定性的角度实现物质成分的检测。在此基础上,结合化学计量学的方法,实现物质成分含量信息的准确测定,从定量的角度实现物质成分的检测。随着激光技术和计算机技术的不断发展,拉曼光谱检测技术日益成熟,体现出显著的优势,包括:实现无损检测,适合黑色样品和含水样品的检测,适应高温、低温和高压等复杂、恶劣的检测环境,检测过程快速、简便、实时等。因此,拉曼光谱检测技术成为医学和药学、化学和材料科学、食品科学、环境保护、地质考古、刑侦鉴定等领域中一种可靠的检测方法。
拉曼光谱数据是实现拉曼光谱检测技术的基础,其质量决定着检测结果的可靠与否,然而,在拉曼光谱数据的采集过程中往往会伴随着强烈的背景噪声干扰,因此,需要对采集到的拉曼光谱数据进行预处理,去除背景噪声。目前,背景噪声的去除主要是基于一维拉曼光谱数据的预处理,主要方法包括:数字平滑滤波,去除高频随机噪声的干扰;多项式拟合基线校正,去除低频噪声的干扰;小波变换,通过其多分辨率的特性实现噪声的去除;高通、低通滤波法等。由于一维拉曼光谱数据仅仅记录波长维度的光强信息,将待分析的拉曼光谱信号和背景噪声干扰叠加混合在一起,造成对一维拉曼光谱数据的预处理在去除背景噪声的同时难免会丢失部分有用的拉曼光谱信号,影响后续的信息提取的准确性。
发明内容
为克服现有技术的不足,本发明旨在提供一种基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,实现拉曼光谱数据和纯背景光谱数据在空间维度的分离。在此基础上,根据提取的纯背景光谱数据,有效地去除夹杂在拉曼光谱数据中的背景噪声,提高信噪比,并且保护拉曼光谱信息的完整性。本发明采用的技术方案是,基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,步骤如下:
1.在阵列式检测器感应面处划分拉曼散射光检测区域和背景光检测区域,其中,拉曼散射光检测区域是指拉曼散射光能够到达的检测器感应面区域,不仅检测到拉曼散射光,而且检测到背景光,该区域获取的是夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据;背景光检测区域是指只有背景光能够到达的检测器感应面区域,该区域获取的是纯背景光谱数据;
2.二维光谱数据是由阵列式检测器采集的沿波长维度和一维空间维度两个维度变化的光强数据组成的,其中,阵列式检测器感应面的横轴对应波长维度,具体是指波长λ的变化方向;纵轴对应空间维度,具体是指垂直高度h的变化方向;
3.当拉曼散射光束和背景光束经过分光元件后,不同波长的光束沿阵列式检测器感应面的横轴方向入射到感应面的不同位置,沿横轴方向的每一行像素记录的一组光强数据构成了入射到某一垂直高度h处的拉曼散射光束或背景光束的一维光谱数据,仅记录了沿波长维度的光强变化信息;
4.通过记录入射到不同垂直高度h处的光束的光谱数据,增加了一维空间维度的光强变化信息,构成了二维光谱数据,获取纯背景光谱数据,实现拉曼光谱数据和纯背景光谱数据在空间维度的分离。
获取纯背景光谱数据是,由于待检测的拉曼散射光束具有较小的尺寸,小于阵列式检测器感应面沿纵轴方向的宽度,因而,在某些垂直高度h处,存在只有背景光能够到达的检测器感应面区域,在垂直高度h处获取纯背景光谱数据。
拉曼散射光检测区域沿波长λ递增方向呈扩展趋势,表现为像素行数b1<a1<a2<b2,因为光学系统存在色差,造成不同波长的光束具有不同的成像位置和成像大小,其中,波长较长的拉曼散射光束在检测器感应面处能够被较多的像素检测到,为了更好地保留拉曼散射光信息,以b1行至b2行像素区域作为拉曼散射光检测区域。
拉曼散射光检测区域的每行像素检测到的光强数据按波长λ对应叠加,构成夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据IS(λ);
背景光检测区域的每行像素检测到的光强数据按波长λ对应叠加并平均,构成单行像素检测平均纯背景光谱数据IN,AVG(λ),由于拉曼散射光检测区域包括(b2-b1+1)行像素,则整体纯背景光谱数据IN,TOTAL(λ)=(b2-b1+1)IN,AVG(λ);
夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据IS(λ)与整体纯背景光谱数据IN,TOTAL(λ)按波长λ对应相减,获得去除背景噪声的拉曼光谱数据I(λ):
I(λ)=IS(λ)-IN,TOTAL(λ)=IS(λ)-(b2-b1+1)IN,AVG(λ)。
本发明的特点及有益效果是:
本发明通过在波长维度的基础上增加空间维度(一维)的光强变化信息构成二维拉曼光谱数据,可以实现拉曼光谱数据和纯背景光谱数据在空间维度的分离,从而有效地去除夹杂在拉曼光谱数据中的背景噪声,提高信噪比,并且保护拉曼光谱信息的完整性。
附图说明:
图1是本发明提供的阵列式检测器同时检测拉曼散射光和背景光的示意图。
其中,横轴表示波长维度,从左到右,波长λ呈递增趋势;纵轴表示空间维度(一维),具体指垂直高度h,从上到下,垂直高度h呈递减趋势。
其中,行序号i=1,2,…,n和列序号j=1,2,…,m用于确定阵列式检测器中的每一个像素,表示为(i,j),阵列式检测器左上角像素表示为(1,1),总像素数为n×m。
具体实施方式
本发明旨在一种基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,利用阵列式检测器,在波长维度的基础上增加空间维度(一维)的光强变化信息。由于拉曼散射光只能入射到阵列式检测器的部分区域,在感应面上会存在独立的背景光检测区域,从而实现拉曼光谱信号和纯背景噪声信号在空间维度的分离。因此,可以获取背景光的光谱检测数据,再根据背景光的光谱数据去除夹杂在拉曼光谱数据中的背景噪声干扰,不仅保护拉曼光谱信息的完整性,而且有效地抑制背景噪声的干扰,提高信噪比,为后续的信息提取提供可靠的拉曼光谱数据。本发明的技术方案如下:
5.本发明提供的阵列式检测器同时检测拉曼散射光和背景光的具体方式是:在阵列式检测器感应面处划分拉曼散射光检测区域和背景光检测区域,其中,拉曼散射光检测区域是指拉曼散射光能够到达的检测器感应面区域,不仅检测到拉曼散射光,而且检测到背景光,该区域获取的是夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据;背景光检测区域是指只有背景光能够到达的检测器感应面区域,该区域获取的是纯背景光谱数据。
6.二维光谱数据是由阵列式检测器采集的沿波长维度和空间维度(一维)两个维度变化的光强数据组成的,其中,阵列式检测器感应面的横轴对应波长维度,具体是指波长λ的变化方向;纵轴对应空间维度,具体是指垂直高度h的变化方向。
7.当拉曼散射光束和背景光束经过分光元件后,不同波长的光束沿阵列式检测器感应面的横轴方向入射到感应面的不同位置。沿横轴方向的每一行像素记录的一组光强数据构成了入射到某一垂直高度h处的拉曼散射光束或背景光束的一维光谱数据,仅记录了沿波长维度的光强变化信息。
8.通过记录入射到不同垂直高度h处的光束的光谱数据,增加了空间维度(一维)的光强变化信息,构成了二维光谱数据,体现了拉曼散射光与背景光在阵列式检测器感应面的分布特点。由于待检测的拉曼散射光束具有较小的尺寸,小于阵列式检测器感应面沿纵轴方向的宽度,因而,在某些垂直高度h处,存在只有背景光能够到达的检测器感应面区域,可以获取纯背景光谱数据,实现拉曼光谱数据和纯背景光谱数据在空间维度的分离,为拉曼光谱背景噪声的去除提供可以参照的背景噪声光谱数据。
本发明提出了一种基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,针对基于一维光谱数据的背景噪声去除方法在去除背景噪声的同时难免会丢失部分有用的拉曼光谱信号的问题,提出了基于由阵列式检测器采集的沿波长维度和空间维度(一维)两个维度变化的光强数据组成的二维光谱数据的背景噪声去除方法,结合附图,详细说明如下。此处所描述的主要是一种基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法的实现方法。
图1示出了本发明提供的阵列式检测器同时检测拉曼散射光和背景光的示意图,详述如下。
拉曼散射光束和背景光束经过分光元件后,按照波长的不同沿阵列式检测器感应面的横轴方向,即波长维度,入射到阵列式检测器感应面的不同位置。每一行像素检测到的光强数据构成了入射到对应垂直高度h处的拉曼散射光束或背景光束的光谱数据。h的具体范围与拉曼散射光入射到阵列式检测器的具体区域有关。通常,拉曼散射光入射到阵列式检测器的中部区域,那么“某些垂直高度h”在阵列式检测器的两侧区域,不存在拉曼散射光入射的区域。
由于待检测的拉曼散射光束具有较小的尺寸,小于阵列式检测器感应面纵轴方向的宽度,因而,沿垂直高度h方向,即空间维度(一维),阵列式检测器感应面被划分为“背景光检测区域+拉曼散射光检测区域+背景光检测区域”的布局,其中,背景光检测区域只能检测到背景光,拉曼散射光检测区域同时检测到拉曼散射光和背景光。
a1、a2与b1、b2均用于表示拉曼散射光入射到阵列式检测器的具体区域,由于光学系统存在色差,导致了拉曼散射光检测区域沿波长λ递增方向呈扩展趋势的现象,具体表现为像素行数b1<a1<a2<b2。因为光学系统存在色差,造成不同波长的光束具有不同的成像位置和成像大小,其中,波长较长的拉曼散射光束在检测器感应面处能够被较多的像素检测到。为了更好地保留拉曼散射光信息,可以以b1行至b2行像素区域作为拉曼散射光检测区域。
拉曼散射光检测区域的每行像素检测到的光强数据按波长λ对应叠加,构成夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据IS(λ)。
背景光检测区域的每行像素检测到的光强数据按波长λ对应叠加并平均,构成单行像素检测平均纯背景光谱数据IN,AVG(λ),由于拉曼散射光检测区域包括(b2-b1+1)行像素,则整体纯背景光谱数据IN,TOTAL(λ)=(b2-b1+1)IN,AVG(λ)。
夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据IS(λ)与整体纯背景光谱数据IN,TOTAL(λ)按波长λ对应相减,可以获得去除背景噪声的拉曼光谱数据I(λ),I(λ)=IS(λ)-IN,TOTAL(λ)=IS(λ)-(b2-b1+1)IN,AVG(λ)。

Claims (3)

1.一种基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,其特征是,步骤如下:
1)在阵列式检测器感应面处划分拉曼散射光检测区域和背景光检测区域,其中,拉曼散射光检测区域是指拉曼散射光能够到达的检测器感应面区域,不仅检测到拉曼散射光,而且检测到背景光,该区域获取的是夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据;背景光检测区域是指只有背景光能够到达的检测器感应面区域,该区域获取的是纯背景光谱数据;
2)二维光谱数据是由阵列式检测器采集的沿波长维度和一维空间维度两个维度变化的光强数据组成的,其中,阵列式检测器感应面的横轴对应波长维度,具体是指波长λ的变化方向;纵轴对应空间维度,具体是指垂直高度h的变化方向;
3)当拉曼散射光束和背景光束经过分光元件后,不同波长的光束沿阵列式检测器感应面的横轴方向入射到感应面的不同位置,沿横轴方向的每一行像素记录的一组光强数据构成了入射到某一垂直高度h处的拉曼散射光束或背景光束的一维光谱数据,仅记录了沿波长维度的光强变化信息;
4)通过记录入射到不同垂直高度h处的光束的光谱数据,增加了一维空间维度的光强变化信息,构成了二维光谱数据,获取纯背景光谱数据,实现拉曼光谱数据和纯背景光谱数据在空间维度的分离。
2.如权利要求1所述的基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,其特征是,获取纯背景光谱数据是,由于待检测的拉曼散射光束具有较小的尺寸,小于阵列式检测器感应面沿纵轴方向的宽度,因而,在某些垂直高度h处,存在只有背景光能够到达的检测器感应面区域,在垂直高度h处获取纯背景光谱数据。
3.如权利要求1所述的基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法,其特征是,拉曼散射光检测区域沿波长λ递增方向呈扩展趋势,表现为像素行数b1<a1<a2<b2,因为光学系统存在色差,造成不同波长的光束具有不同的成像位置和成像大小,其中,波长较长的拉曼散射光束在检测器感应面处能够被较多的像素检测到,为了更好地保留拉曼散射光信息,以b1行至b2行像素区域作为拉曼散射光检测区域;
拉曼散射光检测区域的每行像素检测到的光强数据按波长λ对应叠加,构成夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据IS(λ);
背景光检测区域的每行像素检测到的光强数据按波长λ对应叠加并平均,构成单行像素检测平均纯背景光谱数据IN,AVG(λ),由于拉曼散射光检测区域包括(b2-b1+1)行像素,则整体纯背景光谱数据IN,TOTAL(λ)=(b2-b1+1)IN,AVG(λ);
夹杂着背景噪声的拉曼光谱数据IS(λ)与整体纯背景光谱数据IN,TOTAL(λ)按波长λ对应相减,获得去除背景噪声的拉曼光谱数据I(λ):
I(λ)=IS(λ)-IN,TOTAL(λ)=IS(λ)-(b2-b1+1)IN,AVG(λ)。
CN201610107307.0A 2016-02-26 2016-02-26 基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法 Expired - Fee Related CN105758837B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610107307.0A CN105758837B (zh) 2016-02-26 2016-02-26 基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610107307.0A CN105758837B (zh) 2016-02-26 2016-02-26 基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105758837A true CN105758837A (zh) 2016-07-13
CN105758837B CN105758837B (zh) 2018-11-30

Family

ID=56330303

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610107307.0A Expired - Fee Related CN105758837B (zh) 2016-02-26 2016-02-26 基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105758837B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106500840A (zh) * 2016-10-20 2017-03-15 无锡创想分析仪器有限公司 一种全谱式直读光谱仪的异常光谱剔除方法
CN110108695A (zh) * 2019-05-17 2019-08-09 广西科技大学 采用光栅阵列检测器的拉曼光谱仪的背景暗噪声扣除方法
CN117280196A (zh) * 2021-04-13 2023-12-22 国立大学法人香川大学 分光测定装置和分光测定方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100444613C (zh) * 2005-12-29 2008-12-17 比亚迪股份有限公司 用于cmos图像传感器的模拟图像信号处理电路
US20090168603A1 (en) * 2007-12-26 2009-07-02 Denso Corporation Ultrasonic sensor
US20090268063A1 (en) * 2008-04-23 2009-10-29 International Business Machines Corporation Methods for Enhancing Quality of Pixel Sensor Image Frames for Global Shutter Imaging
CN104764684A (zh) * 2010-06-30 2015-07-08 卢米尼克斯股份有限公司 用于通过使用光分布来提高粒子成像设备中的测量精确度的装置、系统和方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100444613C (zh) * 2005-12-29 2008-12-17 比亚迪股份有限公司 用于cmos图像传感器的模拟图像信号处理电路
US20090168603A1 (en) * 2007-12-26 2009-07-02 Denso Corporation Ultrasonic sensor
US20090268063A1 (en) * 2008-04-23 2009-10-29 International Business Machines Corporation Methods for Enhancing Quality of Pixel Sensor Image Frames for Global Shutter Imaging
CN104764684A (zh) * 2010-06-30 2015-07-08 卢米尼克斯股份有限公司 用于通过使用光分布来提高粒子成像设备中的测量精确度的装置、系统和方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106500840A (zh) * 2016-10-20 2017-03-15 无锡创想分析仪器有限公司 一种全谱式直读光谱仪的异常光谱剔除方法
CN106500840B (zh) * 2016-10-20 2018-08-14 无锡创想分析仪器有限公司 一种全谱式直读光谱仪的异常光谱剔除方法
CN110108695A (zh) * 2019-05-17 2019-08-09 广西科技大学 采用光栅阵列检测器的拉曼光谱仪的背景暗噪声扣除方法
CN110108695B (zh) * 2019-05-17 2021-11-02 广西科技大学 采用光栅阵列检测器的拉曼光谱仪的背景暗噪声扣除方法
CN117280196A (zh) * 2021-04-13 2023-12-22 国立大学法人香川大学 分光测定装置和分光测定方法
CN117280196B (zh) * 2021-04-13 2024-10-18 国立大学法人香川大学 分光测定装置和分光测定方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105758837B (zh) 2018-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zada et al. Fast microplastics identification with stimulated Raman scattering microscopy
USRE49543E1 (en) Fine particle measuring apparatus
Kim et al. Highly sensitive image-derived indices of water-stressed plants using hyperspectral imaging in SWIR and histogram analysis
Li et al. Using hyperspectral remote sensing to estimate chlorophyll‐a and phycocyanin in a mesotrophic reservoir
US8902423B2 (en) Classification using multivariate optical computing
US9074937B2 (en) Multiple concurrent spectral analyses
US20120105600A1 (en) Functional imaging of cells with optical projection tomography
US20180018537A1 (en) Non-spectroscopic imaging of plants
CN104656100B (zh) 一种行扫描高光谱实时异常探测方法与系统
CN103472031A (zh) 一种基于高光谱成像技术的脐橙糖度检测方法
Yao et al. Hyperspectral image classification and development of fluorescence index for single corn kernels infected with Aspergillus flavus
CN105758837A (zh) 基于二维光谱数据的拉曼光谱背景噪声去除方法
CA2754822A1 (en) Apparatus and method for measuring haze of sheet materials or other materials
CN107064084A (zh) 微小型激光荧光光谱仪及光谱检测方法
JP2008529000A (ja) 生物サンプルの化学的像形成装置および方法
Dastjerdi et al. Optimized analysis for sensitive detection and analysis of single proteins via interferometric scattering microscopy
Faltynkova et al. Developing and testing a workflow to identify microplastics using near infrared hyperspectral imaging
Fang et al. Super-resolution Raman imaging towards visualisation of nanoplastics
Herzog et al. Quantitative spectroscopic characterization of near-uv/visible e. coli (pyac4), b. subtilis (py79), and green bread mold fungus fluorescence for diagnostic applications
Jiao et al. An aberration-free line scan confocal Raman imager and type classification and distribution detection of microplastics
Gil et al. Denoising Raman spectra using a single layer convolutional model trained on simulated data
US20120041689A1 (en) System and method for particle detection in spectral domain
CA2586476C (en) Apparatus and method for chemical imaging of a biological sample
Fischer et al. Median spectral-spatial bad pixel identification and replacement for hyperspectral SWIR sensors
Lasch et al. Correction of axial chromatic aberrations in confocal Raman microspectroscopic measurements of a single microbial spore

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20181130

Termination date: 20200226

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee