CN115839767A - 一种用于光谱识别与测量的装置及其方法 - Google Patents
一种用于光谱识别与测量的装置及其方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115839767A CN115839767A CN202211662962.4A CN202211662962A CN115839767A CN 115839767 A CN115839767 A CN 115839767A CN 202211662962 A CN202211662962 A CN 202211662962A CN 115839767 A CN115839767 A CN 115839767A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spectrum
- light
- light intensity
- array
- detected
- 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
Links
Images
Abstract
本申请提供了一种用于光谱识别与测量的装置及其方法,通过滤光阵列由若干不同透射光谱的滤光区域组成,滤光阵列用于透射待测光线;其中,滤光阵列中包括至少一个区域能完全通过待测光线的原始光强;光强采集模块用于采集滤光阵列上的每个滤光区域的透射光强;数据处理模块用于依据透射光强和原始光强确定出待测光线的光谱编码,并发送待测光线的光谱编码至数据库;信息接受模块用于接收并显示依据待测光线的光谱编码从数据库中确定出与待测光线的光谱编码对应的已知光谱的光谱信息。以滤光阵列为编码器,借助无线网络和大数据,缩小体积,通过面阵CCD大面积接收入射光,提高光信号的强度和利用率,使得光谱测量广泛应用。
Description
技术领域
本申请涉及光谱测量领域,特别是一种用于光谱识别与测量的装置及其方法。
背景技术
光谱就是光强按波长的分布。光是电磁波,不同波长的光子不仅能量不同而且颜色也不同。光谱是大自然的指纹,世间万物只要条件合适都能发出其特征光谱。因此光谱测量广泛应用于材料分析、成分检测、医疗诊断、工业控制、化学分析、食品检验、科学研究、环境监测、航空航天遥感及科学教育等各个领域。
测量光谱的仪器叫光谱仪,光谱仪是将复合光分解为单色光并测量出光谱的仪器,目前光谱仪的核心构成主要包括入射狭缝、准直元件、色散元件、聚焦元件和探测元件等元器件。其原理是:待测光线通过狭缝进入光谱仪,经准直元件变为平行光,再经光栅分光使待测光线中不同波长的光在空间上向不同角度发散开来,聚焦元件将横向发散的光线纵向会聚到一个线阵CCD上,线阵CCD上不同位置的感光像素就对应不同波长的光,通过测量不同位置感光像素的光强就得到待测光线的光强随波长的分布,即光谱。
现有的光谱测量方法局限于实时测量出光谱或实时推算出光谱,难以解决精度灵敏度与微型化之间的矛盾。在另一方面,在光谱测量中,实际上除了研究新材料,几乎所有的光谱测量都是对已知材料的反复测量,但又不得不借助光谱仪进行,光谱仪价格昂贵,对基础使用和教学没办法普及,不便于推展,这就大大限制了其应用。
发明内容
鉴于所述问题,提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种用于光谱识别与测量的装置及其方法,包括:
一种用于光谱识别与测量的装置,包括滤光阵列、光强采集模块、数据处理模块和信息接受模块,所述滤光阵列紧贴在所述光强采集模块的感光面上,所述光强采集模块和所述数据处理模块设于同一印制电路板上,所述数据处理模块和所述信息接受模块分别与数据库通讯连接;其中,所述数据库中存储有依据所述滤光阵列确定出的已知光谱的光谱信息;
所述滤光阵列由若干不同透射光谱的滤光区域组成,所述滤光阵列用于透射待测光线;其中,所述滤光阵列中包括至少一个区域能完全通过所述待测光线的原始光强;
所述光强采集模块用于采集所述滤光阵列上的每个滤光区域的透射光强;
所述数据处理模块用于依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;
所述信息接受模块用于接收并显示依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
进一步地,在所述滤光阵列对应的的透射光谱中,任意波长的光至少能透过两个所述滤光区域。
进一步地,所述光强采集模块包括黑白CCD图像传感器或黑白CMOS图像传感器。
进一步地,所述滤光区域的光谱包括可见光范围、紫外波段范围及红外波段范围,所述滤光区域的光谱范围为200nm-300000nm。
进一步地,所述滤光区域的透射光谱的半高宽大于20nm。
一种光谱识别与测量的方法,包括步骤:
依据所述滤光阵列确定所述已知光谱的光谱信息;
采集所述待测光线在所述滤光阵列上每个滤光区域的透射光强和原始光强;
依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;
依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
进一步地,所述依据所述滤光阵列确定所述已知光谱的光谱信息的步骤,包括:
依据所述滤光阵列确定出所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强;
依据所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强确定所述已知光谱的光谱编码。
进一步地,所述依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息的步骤,包括:
依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱编码;
依据所述已知光谱的光谱编码确定出所述已知光谱的光谱信息。
进一步地,还包括:
由不同透射光谱的彩色塑料片按预设阵列拼接成所述滤光阵列;
或,将所述滤光阵列的图案印刷或染色在透明有机材料薄膜或玻璃上;
或,通过彩色胶卷正片反转冲洗制备所述滤光阵列。
一种设备,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的光谱识别与测量的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的光谱识别与测量的方法的步骤。
本申请具有以下优点:
在本申请的实施例中,相对于现有技术中的光谱测量在精度灵敏度与微型化之间的矛盾的问题,本申请提供了利用数据库直接得到光谱及其所包含的信息与结果的解决方案,具体为:包括滤光阵列、光强采集模块、数据处理模块和信息接受模块,所述滤光阵列紧贴在所述光强采集模块的感光面上,所述光强采集模块和所述数据处理模块设于同一印制电路板上,所述数据处理模块和所述信息接受模块分别与数据库通讯连接;其中,所述数据库中存储有依据所述滤光阵列确定出的已知光谱的光谱信息;所述滤光阵列由若干不同透射光谱的滤光区域组成,所述滤光阵列用于透射待测光线;其中,所述滤光阵列中包括至少一个区域能完全通过所述待测光线的原始光强;所述光强采集模块用于采集所述滤光阵列上的每个滤光区域的透射光强;所述数据处理模块用于依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;所述信息接受模块用于接收并显示依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。通过由若干宽带通滤光片组成的阵列,测量每个滤光片的透射光强,不再需要光谱仪,这样就大大简化了测量装置,降低了成本缩小了体积。通过以宽带通滤光阵列为编码器,借助无线网络和大数据,不但摆脱了光谱测量时对光谱仪的依赖,更因为采用面阵CCD大面积接收入射光,大大提高了光信号的强度和利用率,成本大大降低,体积缩小,使得光谱测量可以广泛应用。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对本申请的描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的一种用于光谱识别与测量的装置的结构示意图;
图2是本申请一实施例提供的一种光谱识别与测量的方法的步骤流程图;
图3是本申请一实施例提供的34个滤光片的透射光谱图;
图4是本申请一实施例提供的滤光阵列上每个滤光片的透射光谱测量方法示意图;
图5是本发明一实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
图中,100、滤光阵列;101、光强采集模块;102、数据处理模块;103、信息接受模块;104、印制电路板;105、数据库;106、单色仪;107、标准光源;108、单色光;109、透镜组;12、计算机设备;14、外部设备;16、处理单元;18、总线;20、网络适配器;22、输入/输出界面;24、显示器;28、系统存储器;30、随机存取存储器;32、高速缓存存储器;34、存储系统;40、程序/实用工具;42、程序模块。
具体实施方式
为使本申请的所述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
发明人通过分析现有技术发现:现有的光谱仪入射狭缝通常只有几十微米宽甚至更窄,大大限制了待测光线的信号强度,而作为探测元件的线阵CCD其技术也发展到了瓶颈,灵敏度的提升越来越艰难;另外,为使光栅分光后不同波长的光线能在空间上充分发散展开,探测元件就要与色散元件拉开足够的距离,再加上复杂的准直和聚光光路,使得光谱仪的体积不得不做的很大,无法微型化。随着时代的发展,人们对光谱仪提出了高灵敏、低成本和微型化的要求,而现有的光谱仪无法达到上述要求。因此人们需要一种新的测量技术和装置,不仅操作简便而且能同时给出光谱所反应的信息和结果。
参照图1,示出了本申请一实施例提供的一种用于光谱识别与测量的装置,包括滤光阵列、光强采集模块、数据处理模块和信息接受模块,所述滤光阵列紧贴在所述光强采集模块的感光面上,所述光强采集模块和所述数据处理模块设于同一印制电路板上,所述数据处理模块和所述信息接受模块分别与数据库通讯连接;其中,所述数据库中存储有依据所述滤光阵列确定出的已知光谱的光谱信息;
所述滤光阵列由若干不同透射光谱的滤光区域组成,所述滤光阵列用于透射待测光线;其中,所述滤光阵列中包括至少一个区域能完全通过所述待测光线的原始光强;
所述光强采集模块用于采集所述滤光阵列上的每个滤光区域的透射光强;
所述数据处理模块用于依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;
所述信息接受模块用于接收并显示依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
在本申请的实施例中,相对于现有技术中的光谱测量在精度灵敏度与微型化之间的矛盾的问题,本申请提供了利用数据库直接得到光谱及其所包含的信息与结果的解决方案,具体为:包括滤光阵列、光强采集模块、数据处理模块和信息接受模块,所述滤光阵列紧贴在所述光强采集模块的感光面上,所述光强采集模块和所述数据处理模块设于同一印制电路板上,所述数据处理模块和所述信息接受模块分别与数据库通讯连接;其中,所述数据库中存储有依据所述滤光阵列确定出的已知光谱的光谱信息;所述滤光阵列由若干不同透射光谱的滤光区域组成,所述滤光阵列用于透射待测光线;其中,所述滤光阵列中包括至少一个区域能完全通过所述待测光线的原始光强;所述光强采集模块用于采集所述滤光阵列上的每个滤光区域的透射光强;所述数据处理模块用于依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;所述信息接受模块用于接收并显示依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。通过由若干宽带通滤光片组成的阵列,测量每个滤光片的透射光强,不再需要光谱仪,这样就大大简化了测量装置,降低了成本缩小了体积。通过以宽带通滤光阵列为编码器,借助无线网络和大数据,不但摆脱了光谱测量时对光谱仪的依赖,更因为采用面阵CCD大面积接收入射光,大大提高了光信号的强度和利用率,成本大大降低,体积缩小,使得光谱测量可以广泛应用。
下面,将对本示例性实施例中一种用于光谱识别与测量的装置作进一步地说明。
本实施例中的用于光谱识别与测量的装置,在需要测量光谱时不用再直接测量,而是通过滤光阵列100测量待测光线的光谱特征,并将其特征作为光谱编码上传光谱数据库中检索对比,找出对应的光谱及相关信息。这样不仅做到了低成本微型化,而且灵敏度大大高于现有的光谱测量手段,更使光谱测量摆脱了对光谱仪的依赖,利用数据库直接得到光谱及其所包含的信息与结果。
所述滤光区域为宽带通滤光片,从复合光中分离出某一较宽波段单色光的滤光片。滤光阵列100由若干不同透射光谱的宽带通滤光片按预设阵列排布形成,用于透射待测光线,滤光阵列100中包含一个或若干个无滤光片的位置,测量待测光线的原始入射光强,无滤光片的位置可以在中间或任意位置;光强采集模块101用于采集滤光阵列100上每个滤光片的透射光强;数据处理模块102根据每个滤光片的透射光强计算出待测光线的光谱编码,并将光谱编码上传至数据库105中检索,找出与之对应的光谱及相关信息;数据库105存有大量已知光谱及其相关信息,每个光谱都有各自的光谱编码以备检索;信息接受模块103用于接受从数据库105中检索得到的光谱及相关信息。所谓光谱编码,为滤光阵列100上每个滤光片对于待测光线的透射率,所谓透射率为其透射光强与未经滤光片的原始光强之比。数据库105中已知光谱的光谱编码可根据其光谱数据,结合滤光阵列100上每个滤光片的透射光谱,经计算获得,无需重新测量。
所述光强采集模块101包括黑白CCD图像传感器或黑白CMOS图像传感器。所述滤光阵列100紧贴在面阵黑白CCD或黑白CMOS的感光面上,未知光线透过滤光阵列100,面阵黑白CCD或黑白CMOS接受并测量每个宽带通滤光片的透射光强。数据处理模块102与面阵黑白CCD或黑白CMOS在同一块PCB线路板上,将测得的每个滤光片的透射光强数据转换成每个滤光片的透射率,这些透射率就是这个未知光线的光谱编码,数据处理模块102将光谱编码上传给数据库。数据库105将上传来的光谱编码与数据库中的大量光谱编码比对,找出相同或最接近的光谱编码,再将与该光谱编码相关的光谱及信息下传给接受装置,光谱结果及相关信息显示在信息接收装置103的显示屏上。为了增加精度和准确性,可以增加一些辅助的光学透镜和器件,但要保证光线均匀照射到滤光片阵列上,不仅强度均匀而且颜色均匀。其中,面阵黑白CCD或CMOS图像传感器适用所有型号,可根据需要如灵敏度、分辨率和成本的要求选择适当的大小和像素数。
在本发明中,滤光阵列100起到一个编码器的作用,不仅对于待测光线能通过测量获得光谱编码,而且对已知光谱能通过计算获得光谱编码并建立数据库105,从而保证了光谱检索的准确性与唯一性。这样在实际光谱测量中无需昂贵庞大的光谱仪现场测量出光谱,只需简单测量出光谱编码即可,光谱及其相关信息从数据库105中获得。这种新型的光谱识别与测量方法不仅使得光谱测量变得非常简单方便,做到了低成本微型化,灵敏度大大高于传统的光谱测量手段,在从数据库105得到光谱的同时也得到了光谱所包含的信息与结果,将极大推动光谱测量的普及和应用。
在本实施例中,在所述滤光阵列100对应的的透射光谱中,任意波长的光至少能透过两个所述滤光区域。具体地,所述滤光阵列100的大小与黑白CCD图像传感器或黑白CMOS图像传感器的感光面大小相同或略小,滤光片的数量从3个到1000个,所有滤光片的透射光谱要尽可能均匀分布并涵盖在整个测量的波长范围,每个滤光片的透射光谱至少要与另外一个或一个以上滤光片的透射光谱有重叠。
在本实施例中,所述滤光区域的光谱包括可见光范围、紫外波段范围及红外波段范围,所述滤光区域的光谱范围为200nm-300000nm。具体地,太阳光其实是一种电磁波,它发出的电磁波频率各不同,导致波长各不同,很多情况下,用波长来分类各种电磁波。根据波长,将太阳发出的电磁波进行的分类,分成不可见光(包括紫外线)、可见光、不可见光(包括红外线);滤光阵列中的滤光片不限于可见光范围,也包括紫外及红外波段,用于紫外和红外波段的光谱识别与测量,光谱范围从200nm到300um。
在本实施例中,所述滤光区域的透射光谱的半高宽大于20nm。具体地,宽带通滤光片的透射光谱的半高宽大于20nm、涵盖50nm以上的波长范围;其中,半高宽又称为半峰宽,指的是吸收谱带高度为最大处高度一半时谱带的全宽,也即峰值高度一半时的透射峰宽度。
参照图2,示出了本申请一实施例提供的一种光谱识别与测量的方法;
所述方法包括:
S210、依据所述滤光阵列100确定所述已知光谱的光谱信息;
S220、采集所述待测光线在所述滤光阵列上每个滤光区域的透射光强;
S230、依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库105;
S240、依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库105中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
下面,将对本示例性实施例中一种光谱识别与测量的方法作进一步地说明。
如所述步骤S210所述,依据所述滤光阵列100确定所述已知光谱的光谱信息。
在本发明一实施例中,可以结合下列描述进一步说明步骤S210所述“依据所述滤光阵列100确定所述已知光谱的光谱信息”的具体过程。
如下列步骤所述,依据所述滤光阵列100确定出所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强;
如下列步骤所述,依据所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强确定所述已知光谱的光谱编码。
作为一种示例,现有技术仍然局限于实时测量出光谱或实时推算出光谱,一直难以解决精度灵敏度与微型化之间的矛盾。本发明的光谱识别与测量的方法的创新点在于:不再实时测量待测光线的光谱,而是通过宽带通滤光片阵列测量一些列透射率做为其特征并将特征作为编码,然后通过编码从数据库中找出相应的光谱及相关信息;
在依据所述滤光阵列100确定出已知光谱或待测光线的透射光强前,需要先测量宽带滤光阵列100的透射光谱,用标准光源107和单色仪106通过连续扫描输出不同波长的单色光108,测量滤光阵列100上每个滤光片在每个波长上的透射率,即可得到每个滤光片的透射光谱;
当一种光线透过由一组不同透射光谱的宽带滤光片组成的阵列时,可以得到一组不同的透射率,当光线的光谱变化时,这一组透射率也会变化,只要选择适当的宽带滤光片数量及其透射光谱,就能通过这一组透射率的变化精确地感知不同光谱的细微差别,每一组透射率都能代表一种光谱的特征,从而做为识别光谱的编码。而数据库105中的大量光谱及相关信息都是已知的,这些已知光谱的编码也是根据相同的滤光阵列100的透射光谱经计算获得的,只要测量出未知光线的编码就能在数据库105中准确找到相应的光谱及相关信息;具体地,通过相同的滤光阵列100的透射光谱计算得到已知光谱的透射光强和原始光强,再依据已知光谱的透射光强和原始光强的比值得到已知光谱的编码。
如所述步骤S220所述,采集所述待测光线在所述滤光阵列100上每个滤光区域的透射光强和原始光强。
作为一种示例,当所述待测光线均匀照射到宽带通滤光阵列100上时,面阵黑白CCD或黑白CMOS就测量到每个滤光片的透射光强,在滤光阵列100中的无滤光片的位置用于测量原始光强。由于面阵黑白CCD或黑白CMOS上有30万感光像素,平均每个滤光片对应约8500多个感光像素,选取靠近每个滤光片中心的2000个感光像素的平均值作为每个滤光片的透射光强。
如所述步骤S230所述,依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库。
作为一种示例,面阵黑白CCD或黑白CMOS将测得的平均透射光强数据传送到数据处理模块102,数据处理模块102将透射光强转变为透射率,计算方法为将滤光片的透射光强除以无滤光片的原始光强,就得到每个滤光片对这个未知光线的透射率。数据处理模块102将所述待测光线的光谱编码上传至数据库105中检索,找出与之对应的光谱及相关信息。
如所述步骤S240所述,依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库105中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
如下列步骤所述,依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库105中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱编码;
如下列步骤所述,依据所述已知光谱的光谱编码确定出所述已知光谱的光谱信息。
作为一种示例,将待测光线的光谱编码与数据库中大量的已知的光谱编码进行检索对比,找出相同或最为相近的光谱编码,就得到了对应的光谱及所有相关信息,下传给信息接受模块103,测量者就能得到未知光线的光谱及所有相关信息。
在本实施例中,还包括:
由不同透射光谱的彩色塑料片按预设阵列拼接成所述滤光阵列100;
或,将所述滤光阵列100的图案印刷或染色在透明有机材料薄膜或玻璃上;
或,通过彩色胶卷正片反转冲洗制备所述滤光阵列100。
作为一种示例,滤光阵列100是采用不同的彩色塑料片拼接而成,也可以采用在透明塑料薄膜上将滤光阵列100图案印刷或染色而成,也可以采用彩色胶卷正片制作。
在一具体实现中,通过本实施例的装置测量一个未知LED灯的光谱,其光谱波长范围在380nm~780nm之间。测试用的CCD选用1/2.7英寸的面阵黑白CCD,30万像素,感光面尺寸为5.27mm乘3.96mm,采用面阵黑白CCD而不采用彩色CCD的原因是只测量透射光强不考虑颜色;
宽带通滤光片阵列的制作。滤光阵列100的尺寸与CCD感光面尺寸相同,由34块相同大小但透射光谱不同的彩色塑料片组成,在组成的5x7=35阵列中,位于中心的那个位置是空缺的,用于接受未经滤光的原始光强,其余34个位置摆放宽带通滤光片。图3为34个滤光片的透射光谱,其涵盖了整个380nm~780nm的波长范围,并相互交叉重叠,在任一波长处都有至少8个不同滤光片的透射光谱涵盖;
当待测光线均匀照射到宽带通滤光阵列上时,面阵黑白CCD就测量到每个滤光片的透射光强。由于面阵黑白CCD上有30万感光像素,平均每个滤光片对应约8500多个感光像素,选取靠近每个滤光片中心的2000个感光像素的平均值作为每个滤光片的透射光强;
为了数据处理方便准确,对滤光阵列100的每个滤光片按位置编号,中心无滤光片位置为#0,其余34个滤光片分别为#1、#2、……、#34,测得的平均透射光强分别为:a0、a1、a2、……、a34;
面阵黑白CCD将测得的平均透射光强数据传送到数据处理模块,数据处理模块102将透射光强转变为透射率,计算方法为分别将34个滤光片的透射光强除以无滤光片的原始光强,就得到每个滤光片对这个未知光线的透射率:a1/a0、a2/a0、……、a34/a0,这34个透射率就是这个未知光线的光谱编码;
数据库105中存有大量的各种灯的光谱及每个光谱的相关信息,而且每个光谱都有各自的光谱编码,这些光谱编码是经过计算得到的,即模拟每个光谱透过滤光阵列100来得到透射率,所采用的滤光阵列100与我们测量装置上的完全相同,计算方法为:假设某个光谱的数据为F(λ),其中λ为波长,F(λ)代表该光谱在每个波长处的强度,滤光阵列100上每个滤光片的透射光谱都是已知的,为:Tn(λ),其中n代表滤光片的编号,Tn(λ)代表第n个滤光片在每个波长上的透过率。那么这个已知光谱在第n个滤光片上的透过率为:
∫F(λ)Tn(λ)dλ/∫F(λ)dλ
式中,分子的积分表达式∫F(λ)Tn(λ)dλ为该光谱经过第n个滤光片的透射光强,分母的积分表达式∫F(λ)dλ为该光谱未经任何滤光片的原始光强,两者相除即得到该光谱在第n个滤光片上的透射率。以此类推,计算出该光谱在滤光阵列100上所有的34个滤光片上的透射率,就得到该光谱的光谱编码,这一计算过程只要编好程序在计算机上可瞬间完成;
数据处理模块102将测得的未知光线的光谱编码上传到数据库,与数据库中的大量光谱编码进行检索对比,找出相同或最为相近的光谱编码,就得到了对应的光谱及所有相关信息,下传给接受装置,测量者就能得到未知光线的光谱及所有相关信息;
滤光阵列上每个滤光片的透射光谱是事先测量好的,测量方法如图4所示。单色仪106逐个波长扫描输出标准光源107的单色光108,与此同时,光强采集模块101的CCD测量每个波长单色光通过透镜组109照射到滤光阵列的透射光强,得到每个滤光片的透射光强an(λ),在每个波长的单色光处都计算每个滤光片的透射率:
an(λ)/a0(λ)
式中,n为滤光片编号,λ为波长。这样就得到了每个滤光片的透射率随波长的变化曲线,即透射光谱。滤光片阵列上每个滤光片的透射光谱也可以由专门的仪器逐个测量而得,但测量的结果要经过CCD或CMOS的光谱响应曲线修正。
以上仅以一个实例说明本发明具体的光谱识别与测量方法和装置,实际在不同应用上可采用不同尺寸和像素数的黑白面阵CCD或CMOS,滤光片的大小也随之改变。滤光片阵列中滤光片的数量可以根据需要而定,如果光谱简单且数据库不大时,可减少滤光片数量,光谱复杂且数据库庞大时,可增加滤光片数量,但要选用宽带通滤光片且不能有相同的透射光谱。
参照图5,示出了本发明的一种光谱识别与测量的方法的计算机设备,具体可以包括如下:
上述计算机设备12以通用计算设备的形式表现,计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线18结构中的一种或多种,包括存储器总线18或者存储器控制器,外围总线18,图形加速端口,处理器或者使用多种总线18结构中的任意总线18结构的局域总线18。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线18,微通道体系结构(MAC)总线18,增强型ISA总线18、音视频电子标准协会(VESA)局域总线18以及外围组件互连(PCI)总线18。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其他移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机体统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其他光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质界面与总线18相连。存储器可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块42,这些程序模块42被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器中,这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块42以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24、摄像头等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)界面22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)),广域网(WAN)和/或公共网络(例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其他模块通信。应当明白,尽管图5中未示出,可以结合计算机设备12使用其他硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元16、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统34等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的一种光谱识别与测量的方法。
也即,上述处理单元16执行上述程序时实现:依据所述滤光阵列确定所述已知光谱的光谱信息;采集所述待测光线在所述滤光阵列上每个滤光区域的透射光强和原始光强;依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
在本发明实施例中,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本申请所有实施例提供的一种光谱识别与测量的方法:
也即,给程序被处理器执行时实现:依据所述滤光阵列确定所述已知光谱的光谱信息;采集所述待测光线在所述滤光阵列上每个滤光区域的透射光强和原始光强;依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机克顿信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言——诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行或者完全在远程计算机或者服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种用于光谱识别与测量的装置及其方法,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (11)
1.一种用于光谱识别与测量的装置,其特征在于,包括滤光阵列、光强采集模块、数据处理模块和信息接受模块,所述滤光阵列紧贴在所述光强采集模块的感光面上,所述光强采集模块和所述数据处理模块设于同一印制电路板上,所述数据处理模块和所述信息接受模块分别与数据库通讯连接;其中,所述数据库中存储有依据所述滤光阵列确定出的已知光谱的光谱信息;
所述滤光阵列由若干不同透射光谱的滤光区域组成,所述滤光阵列用于透射待测光线;其中,所述滤光阵列中包括至少一个区域能完全通过所述待测光线的原始光强;
所述光强采集模块用于采集所述滤光阵列上的每个滤光区域的透射光强;
所述数据处理模块用于依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;
所述信息接受模块用于接收并显示依据所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强确定所述已知光谱的光谱编码。
2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,在所述滤光阵列对应的的透射光谱中,任意波长的光至少能透过两个所述滤光区域。
3.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述光强采集模块包括黑白CCD图像传感器或黑白CMOS图像传感器。
4.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述滤光区域的光谱包括可见光范围、紫外波段范围及红外波段范围,所述滤光区域的光谱范围为200nm-300000nm。
5.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述滤光区域的透射光谱的半高宽大于20nm。
6.一种光谱识别与测量的方法,其特征在于,包括步骤:
依据所述滤光阵列确定所述已知光谱的光谱信息;
采集所述待测光线在所述滤光阵列上每个滤光区域的透射光强和原始光强;
依据所述透射光强和所述原始光强确定出所述待测光线的光谱编码,并发送所述待测光线的光谱编码至所述数据库;
依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述依据所述滤光阵列确定所述已知光谱的光谱信息的步骤,包括:
依据所述滤光阵列确定出所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强;
依据所述已知光谱的透射光强和所述已知光谱的原始光强确定所述已知光谱的光谱编码。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱信息的步骤,包括:
依据所述待测光线的光谱编码从所述数据库中确定出与所述待测光线的光谱编码对应的所述已知光谱的光谱编码;
依据所述已知光谱的光谱编码确定出所述已知光谱的光谱信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,还包括:
由不同透射光谱的彩色塑料片按预设阵列拼接成所述滤光阵列;
或,将所述滤光阵列的图案印刷或染色在透明有机材料薄膜或玻璃上;
或,通过彩色胶卷正片反转冲洗制备所述滤光阵列。
10.一种计算机设备,其特征在于,包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求6-9所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求6-9所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211662962.4A CN115839767B (zh) | 2022-12-23 | 2022-12-23 | 一种用于光谱识别与测量的装置及其方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211662962.4A CN115839767B (zh) | 2022-12-23 | 2022-12-23 | 一种用于光谱识别与测量的装置及其方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115839767A true CN115839767A (zh) | 2023-03-24 |
CN115839767B CN115839767B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=85579137
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211662962.4A Active CN115839767B (zh) | 2022-12-23 | 2022-12-23 | 一种用于光谱识别与测量的装置及其方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115839767B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5867265A (en) * | 1995-08-07 | 1999-02-02 | Ncr Corporation | Apparatus and method for spectroscopic product recognition and identification |
US20180238735A1 (en) * | 2017-01-11 | 2018-08-23 | Verifood, Ltd. | Spatially variable light source and spatially variable detector systems and methods |
US20190056269A1 (en) * | 2016-02-26 | 2019-02-21 | The Regents Of The University Of California | Filter array reconstructive spectrometry |
CN110632002A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-31 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种基于压缩感知的孔径编码光谱探测装置 |
CN110686777A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-01-14 | 南京伯克利新材料科技有限公司 | 一种光谱测量方法和装置 |
CN114076637A (zh) * | 2020-08-12 | 2022-02-22 | 舜宇光学(浙江)研究院有限公司 | 高光谱获取方法及其系统、电子设备和编码宽光谱成像装置 |
CN114910166A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-08-16 | 国科大杭州高等研究院 | 一种基于阵列化多峰谷宽带滤光片的光谱重构方法及微型光谱仪 |
-
2022
- 2022-12-23 CN CN202211662962.4A patent/CN115839767B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5867265A (en) * | 1995-08-07 | 1999-02-02 | Ncr Corporation | Apparatus and method for spectroscopic product recognition and identification |
US20190056269A1 (en) * | 2016-02-26 | 2019-02-21 | The Regents Of The University Of California | Filter array reconstructive spectrometry |
US20180238735A1 (en) * | 2017-01-11 | 2018-08-23 | Verifood, Ltd. | Spatially variable light source and spatially variable detector systems and methods |
CN110632002A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-31 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种基于压缩感知的孔径编码光谱探测装置 |
CN110686777A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-01-14 | 南京伯克利新材料科技有限公司 | 一种光谱测量方法和装置 |
CN114076637A (zh) * | 2020-08-12 | 2022-02-22 | 舜宇光学(浙江)研究院有限公司 | 高光谱获取方法及其系统、电子设备和编码宽光谱成像装置 |
CN114910166A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-08-16 | 国科大杭州高等研究院 | 一种基于阵列化多峰谷宽带滤光片的光谱重构方法及微型光谱仪 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115839767B (zh) | 2023-10-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8352205B2 (en) | Multivariate optical elements for nonlinear calibration | |
US9041932B2 (en) | Conformal filter and method for use thereof | |
US7414717B2 (en) | System and method for detection and identification of optical spectra | |
US5606413A (en) | Real time spectroscopic imaging system and method | |
CN107870149B (zh) | 一种测量的光谱的方法和装置及其用途 | |
US20140052386A1 (en) | Systems and Methods for Handheld Raman Spectroscopy | |
US20070146709A1 (en) | Compact spectral readers for precise color determination | |
WO2017019762A1 (en) | Image based photometry | |
WO2021009280A1 (en) | Spectrometer device | |
Song et al. | Review of compact computational spectral information acquisition systems | |
Li et al. | 4D line-scan hyperspectral imaging | |
EP3940370A1 (en) | Method for extracting spectral information of object to be detected | |
CN115839767B (zh) | 一种用于光谱识别与测量的装置及其方法 | |
Kohler et al. | New approach for the radiometric calibration of spectral imaging systems | |
CN110686777A (zh) | 一种光谱测量方法和装置 | |
CN104880422B (zh) | 一种可视化阵列传感器的信号表征方法 | |
Deeb et al. | Spectral reflectance estimation from one RGB image using self-interreflections in a concave object | |
CN211121618U (zh) | 一种光谱测量装置 | |
Zheng et al. | Radiometric and design model for the tunable light-guide image processing snapshot spectrometer (TuLIPSS) | |
Scheeline | Smartphone technology–instrumentation and applications | |
TWI765286B (zh) | 光譜分析裝置 | |
Sumriddetchkajorn et al. | Home-made n-channel fiber-optic spectrometer from a web camera | |
US20170160189A1 (en) | Optical analysis system and process | |
CN113390507A (zh) | 光谱信息获取方法及光谱探测装置 | |
JP2001108617A (ja) | 有機材料の材質判別装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |