CN109238463A - 一种基于led的低成本主动式高光谱检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于LED的低成本高光谱检测系统，包括：光源模块、分光模块、采样模块、数据处理模块。分光模块，将每个LED按峰值波长排序，依次单独点亮LED灯，完成高光谱检测系统的分光过程；调节LED的驱动电流，改变光谱分布和光束的峰值波长，对LED光源加电流调制，从而提高分光精度；数据处理模块，将高光谱图像立方体均匀地划分成子立方体，将子立方体组中每个子立方体展开的二维矩阵在列的方向上依次排列，合并成一个二维矩阵，通过二维矩阵的秩实现对高光谱图像立方体在光谱上和空间上的低秩约束，用于移除各种不同类型的噪声；还利用字典学习算法，根据上述子立方体学习出稀疏表示的空间‑光谱字典，将字典用于提高高光谱数据立方体的光谱分辨率。
Description
技术领域
本发明涉及高光谱检测技术领域，尤其涉及一种基于LED的低成本主动式高光谱检测系统。
背景技术
在现代科研过程中，多数情况下必须对空间不均匀样品的分布特性加以分析和确认，使用传统的光谱仪仅仅能够以聚焦的镜头扫描样品或者获得整个样品的平均特性，这种光谱和空间信息不可兼得的局限性促使高光谱成像技术应运而生。高光谱成像技术以物质的光谱分析理论为基础，涉及光学方法及装置设计、成像技术、光电探测、信号处理与信息挖掘、光谱信息传输理论、地物波谱特性研究等领域，是当前重要的空间对地观测技术手段之一。由于高光谱成像技术能同时获取目标场景的二维空间信息和光谱信息，该技术具有空间可识别性、超多波段、高的光谱分辨率、光谱范围广和图谱合一等众多优点，其在发展之初便备受关注，应用范围十分广泛。在民用领域，高光谱成像技术可用于重要性或危险性较高的安全监控，例如危险气体泄漏监测、食品安全检测等。在军事领域方面，高光谱成像技术在目标识别方面具有很大的优势，因此在军事应用方面广泛用于侦查用途，例如战场详细侦查、伪装目标识别、打击毁伤分析等。
根据成像方式的不同，现今的高光谱成像方法及装置大致分为两类：主动式和被动式。被动式高光谱成像技术经历了数代的发展应用，在天气预报、环境监测、城市规划、资源探查、水文监测、洪涝与火灾、天文探测、军事侦察等领域逐渐发挥了非常重要的作用。然而在一些新兴技术领域如生物、医学、材料学等领域内，被动式高光谱成像技术存在自身的局限性与不适用性，主要包括①太阳光源的限制②光谱受周围环境的影响较大。故而，在小范围、室内环境、近物测量等应用环境下主动式高光谱成像可以发挥其依赖自身光源、不存在自然照射条件的限制等优势。
目前，国内外现有的主动式高光谱成像检测系统主要有两类。第一种主动式高光谱成像检测系统依赖于光学分光系统，由光学分光系统获取成像系统所需的单色光，来进行高光谱图像立方体的获取。第二种是基于量子级联激光器(QCL)的主动式高光谱成像检测系统。现有的量子级联激光器是主要发射光谱在中红外和远红外频段激光的半导体激光器，无法应用与可见光阶段。应用范围较窄，并且价格过于昂贵，在此不多做讨论。
基于分光系统的主动式高光谱成像检测系统是民用高光谱成像仪的主要研究方向。光栅、棱镜和电动可调滤波器是光学分光系统的关键器件。电动可调滤波器主要有AOTF(声光可调谐滤波器)或LCTF(液晶可调谐滤波器)两类。复色光经光栅或棱镜衍射为成像系统提供单色光，可调滤波器通过电调谐的方式从复色光中滤出所需波长的单色光。无论哪种分光方式，每次成像皆只需一种单色光，复色光的大部分能量被滤掉，因此光源的利用率过低，能源过渡浪费。除此之外，上述检测方法依赖分光器件，结构较为复杂，并且成本过于昂贵，无法满足高光谱成像检测系统产业化、民用化的迫切需要。无法大批量生产服务民众，为我们的生活提供便利。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于LED的低成本高光谱检测系统，光源选用LED阵列，其发射光束均为单色光窄带波，本系统通过对光源的调制来控制光路中LED光源阵列的波长，进而获取不同波段照明下样品的二维图像，即可得到样品的高光谱图像立方体，详见下文描述：
一种基于LED的低成本高光谱检测系统，所述检测系统包括：
光源模块，提供系统所需单色光阵列，并进行LED的光束光强分布校准，得到横截面光强均匀分布的光束；
分光模块，将每个LED按峰值波长排序，依次单独点亮LED灯，完成高光谱检测系统的分光过程；调节LED的驱动电流，改变光谱分布和光束的峰值波长，对LED光源加电流调制，从而提高分光精度；
采样模块，用于收集反射光束，将光信号转换成电信号，记录反射光束的强度信息；
数据处理模块，将高光谱图像立方体均匀地划分成子立方体，将具有相似空间结构的子立方体组成一组；将子立方体组中每个子立方体展开的二维矩阵在列的方向上依次排列，合并成一个二维矩阵，通过二维矩阵的秩实现对高光谱图像立方体在光谱上和空间上的低秩约束，用于移除各种不同类型的噪声；
利用字典学习算法，根据上述子立方体学习出稀疏表示的空间-光谱字典，将字典用于提高高光谱数据立方体的光谱分辨率。
具体实现时，所述光源模块由若干个LED阵列和工程漫射体构成，LED阵列按波段排布，工程漫射体置于LED阵列之前。
其中，所述LED光束光强分布校准具体为：
光源光束通过工程漫射体形成横截面分布均匀光束。实现LED的光束光强分布校准。
进一步地，所述提高分光精度具体为：
将每个LED按峰值波长排序，调节LED的驱动电流，改变光谱分布和光束的峰值波长，对LED光源加电流调制，从而提高分光精度。
具体实现时，所述采样模块包括：样品、成像透镜和探测器，
所述成像透镜用于收集反射光束于探测器处，所述探测器将光信号转换成电信号，记录反射光束的强度信息。
进一步地，所述获取子立方体组具体为：
将图像立方体加入低秩约束来降低高光谱图像立方体的噪声，将高光谱图像立方体均匀地划分成子立方体，将具有相似空间结构的子立方体组成一组。
优选地，所述字典学习算法为k-svd算法。
本发明提供的技术方案的有益效果是：
1、本发明将LED与高光谱成像相技术结合，相较于现有的主动式高光谱检测方式，本发明省去了分光器件，简化了高光谱成像系统的内部结构，同时可获得具有高分辨率的高光谱图像。与基于分光系统的高光谱成像技术相比，本发明省去了棱镜、光栅AOTF或LCTF等核心分光器件，简化了成像光路与电路控制，同时降低了成本。
2、本发明通过对光源LED阵列的调控来控制入射光束的波段，无需昂贵的分光元件或激光器，即可得到实验所需的入射光束，进而获取样品的二维图像，减少了的传统高光谱检测方法的分光过程，简化了成像装置的结构，同时大大降低了成本。与基于量子级联激光器(QCL)的主动式高光谱成像技术相比，本发明的成本降低了几个数量级。
3、本发明公开的基于LED低成本高光谱检测系统的光谱检测范围可覆盖紫外波段、可见光波段和红外波段；光源利用率高，无需过滤部分光源，提高能源利用率。
4、本发明中的LED阵列按波段排布并加电流调制以提高光源的光谱分辨率，其空间布局可以根据实际需要自由调配。
5、本发明中的采样模块根据LED光源所在波段依次采样，采集模式灵活，可以根据需求设定不同的采集模式。
6、本发明中的数据处理模块设计了配套的高光谱处理方案，利用低秩性降低噪声，通过字典学习提高光谱分辨率。
附图说明
图1是本发明提供的基于LED的低成本高光谱检测系统的结构简图；
图2是以标准比色卡为样品的实验光路结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例1
在本发明实施例公开的基于LED的低成本高光谱检测系统中，光源由若干个峰值波长不同的窄带LED构成，其光谱响应范围覆盖可见光波段。调控光源LED阵列，按时序点亮或熄灭LED阵列组合，形成光谱分布随时间连续变化的照明光束。利用探测器获取不同照明光束时的二维图像，即可得到样品的高光谱图像立方体。
从结构上来看，1)省去了传统高光谱检测系统的分光过程，简化了高光谱检测系统的结构，具有结构简单、体积小、易于实现的优势。2)选用LED作为光源，提高光源的使用寿命，大大降低了高光谱检测系统的制造和使用成本。
一种基于LED的低成本高光谱检测系统的简图如图1所示。总体分成3个模块：光源模块、采样模块、数据处理模块。
光源模块由若干个LED和工程漫射体构成。LED阵列按波段排布，工程漫射体置于LED阵列之前，通过光束变换将强度分布不均匀的光束形成横截面分布均匀光束，用于LED光束光强分布校准。
LED的出射光束均为窄带波，分光模块将每个LED按峰值波长排序，依次点亮，便于调控光源所需的波段。调节LED的驱动电流，改变其光谱分布，令LED的峰值波长发生偏移，改变光束的颜色。对LED光源加以电流调制，提高光源的光谱分布精度。
其中，LED光源中的发光二极管的数量，决定了图像的光谱分辨率。对于LED的数量，可选择若干个LED直至可覆盖可见光到近红外波段，也可针对具体应用选用特定数量的LED覆盖一定的波段范围。
采样模块由样品、成像透镜和探测器构成。成像透镜用于收集反射光束于探测器处。探测器负责将光信号转换成电信号，记录反射光束的强度信息。
数据处理模块设计配套的高光谱处理方案。因高光谱图像立方体具有空间和光谱相关性，将该图像立方体加入低秩约束来降低高光谱图像立方体的噪声，将高光谱图像立方体均匀地划分成为一些大小相同的子立方体，为兼顾空间上的相关性，将具有相似空间结构的子立方体组成一组。
将子立方体组中每个子立方体展开的二维矩阵在列的方向上依次排列，合并成一个新的二维矩阵。通过该二维矩阵的秩来实现对高光谱图像立方体在光谱上和空间上的低秩约束。进而移除各种不同类型的噪声：高斯噪声、脉冲噪声、死线等等。
然后利用k-svd字典学习算法(该算法为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述)，根据上述子立方体块学习出能够对这些块进行稀疏表示的空间-光谱字典。最后将该字典用于提高高光谱数据立方体的光谱分辨率。
基于LED的高光谱检测系统的成像过程是光源的输出光为单色光，将其照射到物体上，获取反射光，于成像探测器处获取目标物体的二维图像。将光源各个单色光照射下的二维图像根据光源所在波段依次排列，即可获得高光谱图像立方体。
成像原理即为依次获取高光谱图像立方体光谱维度的二维空间图像。进而获取高光谱图像立方体。
综上所述，本发明实施例提出一种基于LED的低成本主动式高光谱检测系统，无需分光器件，检测范围可覆盖由紫外到红外的光谱波段。
实施例2
下面结合图1，对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
本发明实施例提出的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其主要结构包括：光源模块、采样模块和数据处理模块。其中LED光源波段可调，探测器单元采用CMOS探测器。
光源模块由40个不同频率的LED阵列构成，波长范围覆盖可见光波段。将40个LED阵列按波段均匀排布。将工程漫射体置于LED阵列之前，用于LED光束光强分布校准。选择高占空比、高频率、低峰值的驱动电流，有益于提高LED的光输出和减少光衰减。对光源模块施加不同的电流信号，LED峰值波长即可发生偏移，改变光路中的入射光束的光谱分布。
分光模块的具体实施方案：根据LED的发射光束和波长调制模式，本装置中光源模块初步选定40个LED，光谱响应范围覆盖可见光波段，光源的调制模式初步拟定为以下三种模式：
模式一：40个LED依次点亮，对每个LED依次施加25个步进电流，整个过程循环重复4次，对样品可产生40*25*4次扫描，光谱响应范围覆盖可见光波段，分辨率可精确至1nm。
模式二：针对于一些对高光谱分辨率要求较低的具体应用，令40个LED依次点亮，取消对LED驱动电流的调制，循环点亮4次。
模式三：针对一些在生物和医疗方面特定的应用，只需要小范围波段的样品特征光谱，因每个LED可单独寻址，手动点亮所需波段的LED即可。根据实际需要选择合适的光源调制模式即可。
采样模块由成像透镜和探测器组成。
本成像装置采用的成像透镜为焦距是17-40mm的全画幅镜头。选择焦距可变的商业镜头组，可以保证在实际使用过程中，根据不同的成像需求，改变投影图像在探测器上的位置及大小，以达到更好的成像目的。探测器负责将光信号转换成电信号，记录光束强度信息。本发明实施例公开的高光谱成像系统对探测器无特殊要求，拟采用的探测器有效像素为3870×5796，像元尺寸为6.2μm×6.2μm的CMOS彩色工业相机。
LED光束射出到样品上，在样品表面产生特征吸收后，反射光束经成像镜头于CMOS探测器处成像，依次采集样品在不同LED照明下的二维图像。
数据处理模块首先做数据预处理，然后按照实施例1中所提的配套算法进行数据处理，最终得到高分辨率的高光谱图像立方体。
综上所述，本发明实施例设计的检测系统，与量子级联激光器相比本发明的光谱检测范围更广，相较于基于分光系统的高光谱成像检测系统，本发明实施例无须棱镜、光栅、AOTF或LCTF等相关昂贵的分光器件，简化了光路结构，同时降低了成本。
实施例3
下面结合图2，对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
本发明实施例提出的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其主要结构包括：光源模块、采样模块和数据处理模块。其中LED光源波段可调，探测器单元采用CMOS探测器。图2是本发明提出基于LED的低成本高光谱检测系统的实验光路结构示意图。以标准比色卡为样品，结合附图说明，详细的实施系统如下。
光源模块由40个不同频率的LED阵列构成，波长范围覆盖可见光波段。将40个LED阵列按波段均匀排布。将工程漫射体置于LED阵列之前，用于LED光束光强分布校准。选择高占空比、高频率、低峰值的驱动电流，有益于提高LED的光输出和减少光衰减。对光源模块施加不同的电流信号，LED峰值波长即可发生偏移，改变光路中的入射光束的光谱分布。
分光模块：根据LED的发射光束和波长调制模式，本装置中光源模块初步选定40个LED，光谱响应范围覆盖可见光波段，光源的调制模式选用实施例2中模式一。将40个LED依次点亮，对每个LED依次施加25个步进电流，整个过程循环重复4次，对样品可产生40*25*4次扫描，光谱响应范围覆盖可见光波段，分辨率可精确至1nm。
采样模块由成像透镜和探测器组成。
本成像装置采用的成像透镜为焦距是17-40mm的全画幅镜头。选择焦距可变的商业镜头组，可以保证在实际使用过程中，根据不同的成像需求，改变投影图像在探测器上的位置及大小，以达到更好的成像目的。探测器负责将光信号转换成电信号，记录光束强度信息。本发明实施例公开的高光谱成像系统对探测器无特殊要求，拟采用的探测器有效像素为3870×5796，像元尺寸为6.2μm×6.2μm的CMOS彩色工业相机。
LED光束射出到样品上，在样品表面产生特征吸收后，反射光束经成像镜头于CMOS探测器处成像，依次采集样品在不同LED照明下色卡的反射图像。
数据处理模块首先做数据预处理。然后按照设计方案中所提的配套算法进行数据处理，最终得到高分辨率的高光谱图像立方体。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：
光源模块，提供系统所需的单色光阵列，并进行LED光束光强分布校准，得到横截面光强均匀分布的光束；
分光模块，将每个LED按峰值波长排序，依次单独点亮LED灯，完成高光谱检测系统的分光过程；调节LED的驱动电流，改变光谱分布和光束的峰值波长，对LED光源加电流调制，从而提高分光精度；
采样模块，用于收集反射光束，将光信号转换成电信号，记录反射光束的强度信息；
数据处理模块，将高光谱图像立方体均匀地划分成子立方体，将具有相似空间结构的子立方体组成一组；将子立方体组中每个子立方体展开的二维矩阵在列的方向上依次排列，合并成一个二维矩阵，通过二维矩阵的秩实现对高光谱图像立方体在光谱上和空间上的低秩约束，用于移除各种不同类型的噪声；
还利用字典学习算法，根据上述子立方体学习出稀疏表示的空间-光谱字典，将字典用于提高高光谱数据立方体的光谱分辨率。
2.根据权利要求1所述的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，
所述光源模块由若干个LED阵列和工程漫射体构成，LED阵列按波段排布，工程漫射体置于LED阵列之前。
3.根据权利要求1所述的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，所述LED光束光强分布校准具体为：
光源光束通过工程漫射体形成横截面分布均匀光束，实现LED的光束光强分布校准。
4.根据权利要求1所述的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，所述提高分光精度具体为：
将每个LED按峰值波长排序，调节LED的驱动电流，改变光谱分布和光束的峰值波长，对LED光源加电流调制，从而提高分光精度。
5.根据权利要求1所述的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，所述采样模块包括：样品、成像透镜和探测器，
所述成像透镜用于收集反射光束于探测器处，所述探测器将光信号转换成电信号，记录反射光束的强度信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，所述获取子立方体组具体为：
将图像立方体加入低秩约束来降低高光谱图像立方体的噪声，将高光谱图像立方体均匀地划分成子立方体，将具有相似空间结构的子立方体组成一组。
7.根据权利要求1所述的一种基于LED的低成本高光谱检测系统，其特征在于，所述字典学习算法为k-svd算法。
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Cited By (7)
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|---|---|---|---|---|
| CN110108359A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-09 | 合刃科技（深圳）有限公司 | 光谱标定装置及方法 |
| CN110108358A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-08-09 | 浙江大学 | 一种高光谱成像方法及装置 |
| CN112330622A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-05 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于地物最大区分度的高光谱图像波段选择方法 |
| CN114878094A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-09 | 西安交通大学 | 多谱段激发油痕成影装置及检测方法 |
| WO2023284570A1 (zh) * | 2021-07-16 | 2023-01-19 | 华为技术有限公司 | 光谱测量装置及其测量方法 |
| CN116754497A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-09-15 | 北京理工大学 | 基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统 |
| CN117434008A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 海南中南标质量科学研究院有限公司 | 基于人工智能的光谱监测系统及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001188024A (ja) * | 1999-12-28 | 2001-07-10 | Moritex Corp | 皮膚色測定装置 |
| WO2003102555A2 (en) * | 2002-06-04 | 2003-12-11 | Cambridge Research & Instrumentation Inc. | Multispectral imaging system |
| CN1556380A (zh) * | 2003-12-30 | 2004-12-22 | 华南理工大学 | 基于led光源的光谱测量方法 |
| CN105606216A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-05-25 | 复旦大学 | 一种光谱反射率测量装置及方法 |
| CN106574870A (zh) * | 2014-08-08 | 2017-04-19 | 阿奇麦杰科技公司 | 针对导数光谱法的用于使至少一个光源的波长变化的装置和方法 |
-
2018
- 2018-08-22 CN CN201810961092.8A patent/CN109238463A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001188024A (ja) * | 1999-12-28 | 2001-07-10 | Moritex Corp | 皮膚色測定装置 |
| WO2003102555A2 (en) * | 2002-06-04 | 2003-12-11 | Cambridge Research & Instrumentation Inc. | Multispectral imaging system |
| CN1556380A (zh) * | 2003-12-30 | 2004-12-22 | 华南理工大学 | 基于led光源的光谱测量方法 |
| CN106574870A (zh) * | 2014-08-08 | 2017-04-19 | 阿奇麦杰科技公司 | 针对导数光谱法的用于使至少一个光源的波长变化的装置和方法 |
| CN105606216A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-05-25 | 复旦大学 | 一种光谱反射率测量装置及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MIKKEL BRYDEGAARD ET AL.: "Broad-band multispectral microscope for imaging transmission spectroscopy employing an array of light-emitting diodes", 《AMERICAN JOURNAL OF PHYSICS》 * |
| 许洋洋: "基于组稀疏非负矩阵分解的高光谱图像去噪方法研究", 《中国优秀硕士论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110108358A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-08-09 | 浙江大学 | 一种高光谱成像方法及装置 |
| CN110108359A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-09 | 合刃科技（深圳）有限公司 | 光谱标定装置及方法 |
| CN112330622A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-05 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于地物最大区分度的高光谱图像波段选择方法 |
| CN112330622B (zh) * | 2020-10-30 | 2022-11-11 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于地物最大区分度的高光谱图像波段选择方法 |
| WO2023284570A1 (zh) * | 2021-07-16 | 2023-01-19 | 华为技术有限公司 | 光谱测量装置及其测量方法 |
| CN114878094A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-09 | 西安交通大学 | 多谱段激发油痕成影装置及检测方法 |
| CN116754497A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-09-15 | 北京理工大学 | 基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统 |
| CN116754497B (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-07 | 北京理工大学 | 基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统 |
| CN117434008A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 海南中南标质量科学研究院有限公司 | 基于人工智能的光谱监测系统及方法 |
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