應(yīng)用激光誘導(dǎo)擊穿光譜測量水體中痕量重金屬鋅

石煥，趙南京，王春龍

摘要：目的：激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）已廣泛用于痕量分析和物質(zhì)成分檢測等方面，針對目前激光直接作用于水面所產(chǎn)生的水滴濺射問題，并考慮提高被分析元素的檢測靈敏度，本文以固體石墨為樣品基體，通過物理富集方式研究鋅元素的 LIBS發(fā)射特性，尋找水體痕量重金屬激光誘導(dǎo)擊穿光譜檢測的新方法。以鋅元素為樣本檢測鋅元素在實驗條件下的檢測限。方法：采用純度為99.99%的石墨作為基體，含有Ca，Mn，V等微量雜質(zhì)，對其表面進行加工形成直徑為5 mm、深度為4 mm的凹坑，以滴定固定液量的實驗標(biāo)準(zhǔn)樣品實現(xiàn)被分析元素的富集。利用化學(xué)計量法分析指定質(zhì)量分?jǐn)?shù)為 50×10-6、25×10-6、12.5×10-6、10×10-6、6.25×10-6、3.125×10-6、2.5×10-6、1.25×10-6、0.625×10-6、0.3125×10-6、0.015625×10-6，取一定量溶液（1.5 mL）滴定到石墨基體，然后進行物理烘干，制得不同濃度的氯化鋅待測樣品。采用1064 nm波長的Nd∶YAG脈沖激光作為激發(fā)光源，單脈沖能量為165 mJ，脈沖寬度10 ns，脈沖重復(fù)頻率1 Hz，激光束經(jīng)焦距為100 mm的透鏡聚焦后作用在樣品表面，產(chǎn)生的激光等離子體光譜信號經(jīng)過焦距為50 mm的石英透鏡耦合至光纖，并傳輸至光譜儀完成光譜的分光與探測。其中光譜儀測量波長范圍為200～975 nm，分辨率為0.1 nm；探測器為增強型電荷耦合器件。樣品置于轉(zhuǎn)速為5 r/min的工作臺上，以保證樣品測量的均勻性。為了消除測量過程中激光誘導(dǎo)等離子體光譜的不穩(wěn)定性對分析精度的影響，實驗測量中通過累積20個激光脈沖作用結(jié)果，并進行10次測量平均得到樣品的測量光譜。結(jié)果：（1）采用純度為 99.99%的石墨作為基體，利用物理烘干方式將待測溶液富集于石墨表面，激光直接作用于其表面，有效避免產(chǎn)生水體濺射問題。（2）鋅的譜線較為簡單，最大譜線為481.1 nm，在等離子體形成初期有很強的連續(xù)本底光，原子的特征光譜輻射容易淹沒在其中；隨著時間推移，本底光強度迅速衰減，原子的特征光譜輻射強度衰減較慢，信號與本底之比逐漸提高。（3）綜合考慮信背比及譜線強度使得信號與本底之比達到最大，此時Zn元素的最佳延遲時間為1.1 μs，最佳門寬為1 μs。（4）在低濃度時Zn元素的激光等離子體光譜發(fā)射強度隨著樣品濃度的增加近似呈線性增長，在較高濃度下由于自吸收出現(xiàn)了發(fā)射強度飽和現(xiàn)象。結(jié)論：采用將溶液物理富集至純石墨表面的方法對水體重金屬進行LIBS檢測，可有效的避免水體濺射問題，且可以提高重金屬元素的檢測限。以鋅元素為樣品開展實驗得出以下結(jié)論：（1）鋅特征譜線481.1 nm為鋅譜線中強度最強，且是最后消失的譜線，視為最佳分析線，該譜線隨延遲時間增加呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢；（2）在同種實驗條件下，鋅譜線強度與鋅元素的含量在低濃度時基本呈線性關(guān)系，線性相關(guān)系數(shù)達0.99085；（3）對鋅元素進行定量分析，得出此實驗條件下鋅元素檢測限為4.108 mg/L。

來源出版物：激光與光電子學(xué)進展, 2012, 49(1): 013003

入選年份：2017

用于LED光源準(zhǔn)直的緊湊型光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計

蘇宙平，闕立志，朱焯煒

摘要：LED光源的發(fā)散角比較大（通常約±70°），在遠距離照明的時候，能量比較分散，使目標(biāo)面上的照度比較低，因此在應(yīng)用于手電筒，港口或碼頭用的信號投射燈，需要對LED輸出光進行準(zhǔn)直。采用了TIR透鏡結(jié)構(gòu)模式，透射部分用于針對LED小角度發(fā)光區(qū)域進行準(zhǔn)直，反射部分用于LED大角度發(fā)光區(qū)域進行準(zhǔn)直。透射部分采取了雙自由曲面，光線經(jīng)過每個自由曲面發(fā)散角都會有一定程度的減少，經(jīng)過每個自由曲面發(fā)散角減小的程度取決于分角比例因子。LED出射光束角（第 i條采樣光線）經(jīng)過第一個自由曲面后的出射角由減小到，經(jīng)過第二個自由曲面后的出射角由減小到，其中，為定義為分角比例因子。大角度的光線在反射面上發(fā)生了全反射，以小角度出射。透射部分自由曲面內(nèi)表面設(shè)計過程如下，首先在LED光源發(fā)出的光線選取采樣光線，根據(jù)入射光線方向和出射光線的方向，利用折射定律的矢量形式，可以計算自由曲面上各處的法向矢量，進而確定每處的斜率。如果已知某一點的坐標(biāo)，過該點的切線與相鄰點的光線相交可以計算相鄰點的坐標(biāo)，這樣就建立相鄰采樣點之坐標(biāo)間的迭代關(guān)系。當(dāng)邊界點確定以后，根據(jù)這一關(guān)系可以計算整個自由曲面上的采樣點。使用類似的方法也可以計算反射自由曲面上的所有采樣點的坐標(biāo)。通過研究在不同的分界角下，光效率，透鏡尺寸以及出射光束的發(fā)散角，尋找了最佳的分界角將設(shè)計的透鏡在光學(xué)仿真軟件中進行建模，并進行了光線追跡，結(jié)果表明LED發(fā)散角從70o減小到了3.8°。計算了折、反射分界角為 30°，45°，60° 3種情況下系統(tǒng)的效率，尺寸以及出射光束的發(fā)散角。當(dāng)分界角小于45°的時候，隨著分界角增加，系統(tǒng)尺寸的變化不大；分界角大于 45°的以后，隨著分界角增加，光學(xué)透鏡尺寸的變化比較大。在分界角 45°的時候系統(tǒng)的光學(xué)效率比較高。分角比例因子在0.3～0.6之間時，光效率都在85%以上，特別是為0.5時，光效率為87%；在0.4～0.6之間時，發(fā)散角（半角）小于4°。隨著分角比例因子的增加系統(tǒng)尺寸也在增加。綜合考慮，選擇ξ在0.4～0.5之間是比較合適的。本文提出了用于LED準(zhǔn)直的TIR透鏡設(shè)計的算法，研究了影響系統(tǒng)效率，尺寸，以及輸出光束發(fā)散角的2個關(guān)鍵參數(shù)：分界角和分角比例因子。在光學(xué)仿真軟件建模 TIR透鏡并進行光線追跡。結(jié)果表明LED光源的發(fā)散角從70°減少到了4°左右，光效率在85%左右。分析表明折射和反射的最佳臨界角區(qū)域是41～45°，而最佳分角比例因子為0.4～0.5之間。

來源出版物：激光與光電子學(xué)進展, 2012, 49(2): 022203

入選年份：2017

基于計算全息的雙隨機相位圖像加密技術(shù)

席思星，孫欣，劉兵

摘要：目的：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，信息安全問題變得越來越重要，光學(xué)密鑰技術(shù)隨著相關(guān)技術(shù)手段的不斷成熟倍受關(guān)注。將計算全息與傳統(tǒng)光學(xué)圖像加密技術(shù)相結(jié)合，以二元實值計算全息圖記錄加密結(jié)果，可克服其他加密復(fù)振幅結(jié)果記錄方法在加密解密過程中對實驗設(shè)備的依賴，可省略制作隨機相位板共軛的過程，使得加密解密可以實現(xiàn)實時化，提高圖像加密的安全性和抗噪性。方法：基于傳統(tǒng)4f系統(tǒng)雙隨機相位圖像加密方法，結(jié)合計算全息技術(shù)，設(shè)計基于計算全息的雙隨機相位圖像加密系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，圖像經(jīng)過兩次傅立葉變換及兩個隨機相位的調(diào)制，用羅曼型迂回相位編碼的計算全息圖記錄加密圖像。解密時首先分析計算全息加密圖像相對于原加密圖像在信息隱藏方面的表現(xiàn)，然后研究二元計算全息加密圖的抗噪性能及其擴頻特性，分析計算全息加密圖的頻譜特點，利用其單個頻譜單元或多個頻譜單元的組合，需要原相位板或共軛相位板以及兩者的有序組合作為解密密鑰，獲得具有不同比例的解密圖像，最后分析該技術(shù)相對于傳統(tǒng)隨機相位圖像加密技術(shù)的安全性表現(xiàn)。結(jié)果：通過對新圖像加密技術(shù)進行數(shù)值計算和計算機模擬，得到以下結(jié)果：（1）計算全息加密圖是一幅隱藏了原圖像尺度大小信息的二值圖像。（2）在解密的頻譜面上，得到一個與編碼參數(shù)有關(guān)的頻譜單元的組合，每個頻譜單元相當(dāng)于一個加密圖像頻譜，且每一個頻譜單元包含有原加密圖像的完整頻譜信息，但是邊緣的頻譜單元噪聲相對較大。其中正級次的頻譜單元是原加密圖像的頻譜共軛，負(fù)級次頻譜單元是原加密圖像的頻譜，0級頻譜單元是兩者的疊加。（3）單獨用解密頻譜面的+1級單元進行解密，解密密鑰為加密隨機相位的共軛時，可解密獲得原始圖像的共軛圖像；單獨用解密頻譜面的-1級單元進行解密，解密密鑰為加密隨機相位時，可解密獲得原始圖像；單獨用解密頻譜面的0級單元進行解密，解密密鑰為加密隨機相位及其共軛時，可解密獲得原始圖像及其共軛圖像，但是帶有較大的噪聲。（4）用解密頻譜面的多個單元組合進行解密，正確設(shè)計各個單元對應(yīng)的解密密鑰時，可解密獲得對應(yīng)尺寸的原始圖像。（5）用單個頻譜單元進行解密時，計算全息加密方法與傳統(tǒng)加密方法的解密平均方差隨噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差變化的趨勢相同，且計算全息加密方法的抗噪性能稍優(yōu)于傳統(tǒng)雙隨機相位加密方法。結(jié)論：基于計算全息的雙隨機相位圖像加密方法可實現(xiàn)圖像信息的快速加密、解密。以二元實值計算全息圖記錄加密復(fù)振幅結(jié)果，對于提高圖像加密技術(shù)的抗噪性能有所幫助，其擴頻特性使得解密需要設(shè)計相應(yīng)的解密密鑰，使得圖像加密技術(shù)的安全性能有所提高?？蓪⒂嬎闳⑴c其它光學(xué)圖像加密系統(tǒng)結(jié)合，繼續(xù)開展基于計算全息的光學(xué)密鑰技術(shù)研究。

來源出版物：激光與光電子學(xué)進展, 2012, 49(4): 040902

入選年份：2017

計算全息三維實時顯示的研究進展

賈甲，王涌天，劉娟

摘要：目的：計算全息三維投影顯示能夠完整記錄和重建三維物體的波前，提供人眼視覺系統(tǒng)所需全部深度信息，因而是國際上裸眼真三維顯示技術(shù)的研究熱點。近年來，關(guān)于計算全息三維顯示的研究文章數(shù)量龐大，種類繁雜，給研究者，尤其是初學(xué)者準(zhǔn)確把握研究動態(tài)帶來了困難。本文通過大量文獻閱讀和前期研究積累，對近年來的研究成果進行了分類綜述。方法：本文從計算全息三維顯示的原理出發(fā)，分析了全息圖計算過程的復(fù)雜度、再現(xiàn)圖像尺寸與視場角的關(guān)系以及影響因素，重點闡述了提高計算全息三維顯示圖像性能的技術(shù)方法，并對這些技術(shù)存在的問題進行了分析和討論。結(jié)果：計算全息三維顯示發(fā)展至今，盡管在各方面取得了進展，但有兩個問題始終制約著它的進一步發(fā)展：一個是全息圖的計算速度達不到實時顯示的要求；另一個是受目前市場光電顯示器件的限制，無法獲得大尺寸和大視場角的三維圖像。在計算機中生成全息圖時，需要求解三維物體上每個采樣點在全息面上的復(fù)振幅分布，這個過程非常耗時。目前提高計算速度的方法一方面是使用高性能的計算機設(shè)備。諸如專門用來加速全息圖計算的硬件設(shè)備HORN系列，其比普通計算機的計算速度提高了1000倍左右。圖形處理器（graphics processing unit，GPU）的高計算性能將其計算分辨率為 900×600，三維物體采樣數(shù)為10000個點的全息圖的計算時間縮短到1 s。但是利用硬件設(shè)備進行加速計算，給未來集成化、小型化的產(chǎn)品設(shè)計帶來了困難。另一方面，研究著通過算法改進來提高計算速度：其中遞歸方法，附加相位體視全息圖，附加波面記錄屏等算法通過降低全息圖的計算復(fù)雜度來提高計算速度，但都不同程度地降低了再現(xiàn)像的質(zhì)量。查找表格（look-up table，LUT）的方法通過預(yù)先計算大量的空間點的全息圖，將其保存在硬盤或內(nèi)存里，待再現(xiàn)三維物體時，只需查找對應(yīng)已存的全息圖調(diào)用疊加即可，無需在線計算，從而在不降低再現(xiàn)像質(zhì)量的情況下提高了計算速度，但是該方法需要占用大量的存儲空間。后續(xù)學(xué)者提出了很多針對LUT的改進算法以降低其對存儲空間的要求。將算法與高性能計算機相結(jié)合的方法能夠?qū)⑷D的計算速度進一步提高，這是目前提高計算速度的有效手段，也是未來發(fā)展的主要趨勢。獲得大視場角和大尺寸的三維圖像的方法主要是增大空間光調(diào)制器（spatial light modulator，SLM）的像素數(shù)。因此目前的主要手段是利用多個 SLM 進行平面或者弧面排列拼接的方式來再現(xiàn)三維圖像。其中采用弧面拼接的方法，獲得了再現(xiàn)像尺寸10 mm，視場角24°的三維圖像。采用多 SLM 拼接技術(shù)雖然能夠擴大視場角，但系統(tǒng)本身比較復(fù)雜，成本也比較高。如果需要再現(xiàn)彩色的三維圖像，將會進一步增加系統(tǒng)的復(fù)雜度，不易產(chǎn)品化。研究者考慮利用單個 SLM 將不同視角的圖像按照時序投射到相應(yīng)的觀察位置，利用人眼暫留特性，來擴大再現(xiàn)像的尺寸及視場角。這種方法對SLM的幀頻速率要求比較高。而將時分和空分復(fù)用相結(jié)合的方法，則能進一步提高全息再現(xiàn)像的尺寸和視場角，其中以劍橋大學(xué)的Active Tiling系統(tǒng)為典型代表。其它方法則可以通過光學(xué)縮小像素尺寸以增大全息圖視場角。從目前報道的方法分析可以看到，還沒有一種方法能擺脫顯示器件的限制而有效提高再現(xiàn)圖像的三維尺寸與視場角。結(jié)論：計算全息三維顯示技術(shù)是一種非常理想的真三維裸視立體顯示技術(shù)。雖然在算法及實驗設(shè)備等方面都取得了很大的進展，但該技術(shù)尚未得到本質(zhì)上的突破，仍然無法進入實際的應(yīng)用階段。其主要原因是全息圖的計算速度達不到實時顯示的要求，從目的前研究進展看，解決辦法集中在開發(fā)出快速算法以及使用超級計算機。由于全息圖計算的高度并行性，利用GPU計算逐漸成為主要的計算模式。另一個原因是受到目前計算全息三維顯示器件的限制，無法獲得大尺寸和大視場角的三維圖像。在利用現(xiàn)有光電顯示器件的前提下，解決辦法是使用多SLM拼接的技術(shù)，但這種方法會增加系統(tǒng)的成本及復(fù)雜度。而利用時分復(fù)用的方法則要求高幀頻的SLM。

來源出版物：激光與光電子學(xué)進展, 2012, 54(5): 050002

入選年份：2017

基于近紅外光譜技術(shù)的豬肉新鮮度等級研究

郭培源，林巖，付妍

摘要：目的：隨著人們生活水平的提高，近年來我國豬肉消耗量持續(xù)增加，而各種問題豬肉層出不窮。國家對肉食品 安全給予了極大重視，如何快速、準(zhǔn)確、簡便地檢測肉類食品質(zhì)量更是人們關(guān)注的熱點。近年來近紅外（NIR）技術(shù)已在豆類、牛奶食品檢測中得到了應(yīng)用。本文利用近紅外光譜技術(shù)檢測豬肉在腐敗過程中不同時刻的光譜，研究了豬肉新鮮度等級劃分的可行性，并運用近紅外 OPUS軟件建立了分析模型。為了更好地反映豬肉新鮮度等級，用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法重新劃分了總揮發(fā)性鹽基氮（TVB-N）國家標(biāo)準(zhǔn)等級，由原來的3個等級劃分成 5個等級標(biāo)準(zhǔn)。方法：限于實驗條件和測量環(huán)境，在通用檢測標(biāo) 準(zhǔn)允許的范圍內(nèi)，實驗樣品采用在市場中購買的盡量新鮮的豬肉。每隔2 h對豬肉樣品進行 1次測量，利用德國 Bruker公司的 MATRIX-F近紅外光譜分析儀，光譜范圍為700～2500 nm，分辨率為2 cm-1，采集到了不同變質(zhì)程度的豬肉樣品光譜圖。先將測定的近紅外光譜樣品分成學(xué)習(xí)集和檢驗集，對學(xué)習(xí)集的樣品譜圖進行校正、預(yù)處理和信息提取等，然后建立定性模型，并不斷用檢驗集進行模型驗證，直到輸出模型效果最好為止。在豬肉腐敗過程中采集了多個TVB-N值序列，利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）對這些序列進行聚類。SOM 算法采取“勝者為王”的競爭學(xué)習(xí)方法，將數(shù)據(jù)以定量的方式進行定性分析，在沒有目標(biāo)分類結(jié)果的情況下僅依據(jù)輸入樣本就可聚類區(qū)分，突顯出不同于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）等算法的優(yōu)勢。再根據(jù)聚類中心以及聚類中心之間的距離，將豬肉新鮮度等級重新劃分成5個等級標(biāo)準(zhǔn)，既可滿足實際應(yīng)用需要，又可驗證模型的準(zhǔn)確度級別。當(dāng)然，為了有效提高模型的預(yù)測能力，在聚類分析前選用主成分分析（PCA）方法進行降維處理，最后采用OPUS軟件提供的系統(tǒng)聚類方法建立模型。結(jié)果：本文研究的成果如下：（1）利用SOM算法采取“勝者為王”的競爭學(xué)習(xí)方法，將數(shù)據(jù)以定量的方式進行定性分析，將將豬肉新鮮度等級重新劃分成5個等級標(biāo)準(zhǔn)，TVBN值小于0.95的對應(yīng)光譜標(biāo)識為1級，表示新鮮肉，其中樣品編號為“類別·編號”，如 1.1，1.2，1.3，…，依此類推；TVB-N值為10.95～16.937對應(yīng)光譜標(biāo)識為2級，表示中鮮肉；TVB-N值為16.937～24.626對應(yīng)光譜標(biāo)識為3級，表示次鮮肉；TVB-N值為24.626～32.836對應(yīng)光譜標(biāo)識為4級，表示中腐肉；TVB-N值大于等于32.836的對應(yīng)光譜標(biāo)識為5級，表示腐敗肉。（2）對比5種預(yù)處理方式：一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、矢量歸一化、一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化、二階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化。最終選用一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化（平滑點數(shù)為 13）能夠很好地解決基線的偏移，有效消除基線和背景干擾，提高靈敏度和分辨率，同時又能減少引入的噪聲，放大某些波峰和波谷對應(yīng)的光譜特征，提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確度，能為后面的聚類分析提供準(zhǔn)確數(shù)。（3）實驗中選取5個在不同時刻的近紅外光譜檢驗集樣本和TVB-N值，用經(jīng)過和未經(jīng)過PCA降維處理的聚類分析方法對30個學(xué)習(xí)集樣本進行預(yù)測，經(jīng)PCA降維處理后，樣品預(yù)測正確率由50%提高到70%，預(yù)測級別偏差為3的樣品也由1個減少到0，提高了模型預(yù)測能力。（4）對比分析5種不同的聚類方法：單耦合（single linkage）、全耦合（complete linkage）、平均值耦合（average linkage）、中值濾波算法（median algorithm）和質(zhì)心算法（centroid algorithm）。通過比較分析發(fā)現(xiàn)，采用complete linkage聚類方法得到的聚類結(jié)果最為理想。結(jié)論：研究了近紅外光譜分析技術(shù)用于檢測豬肉新鮮度分級的可行性。為了提高分級模型預(yù)測的準(zhǔn)確度，選用一階導(dǎo)數(shù)+矢量歸一化預(yù)處理算法，為了有效提高模型的預(yù)測能力，選用主成分分析方法進行降維，通過主成分分析，建立了豬肉新鮮度等級的預(yù)測模型。實驗證明，近紅外技術(shù)用于測定豬肉新鮮度等級所采用的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法等級劃分方案是有效、可行的。研究表明，分級增加到5個等級，既可滿足實際應(yīng)用需要，又可驗證模型的準(zhǔn)確度級別，而經(jīng)過主成分分析降維處理的聚類分析方法能很好地提高模型的預(yù)測能力。這為近紅外技術(shù)在工業(yè)化生產(chǎn)中用于分析和檢測豬肉新鮮度的可行性及其預(yù)測能力的提高與改進提供了一種有效的方法和思路。

來源出版物：激光與光電子學(xué)進展, 2013, 50(3): 033002

入選年份：2017

基于多光譜成像選取四季豆葉片的特征波段

曹鵬飛，李宏寧，羅艷琳

摘要：目的：我國園藝作物種類繁多，地域遼闊，如何快速、遠距離、大面積地收集作物信息對及時指導(dǎo)和調(diào)控農(nóng)業(yè)發(fā)展意義重大?；谌搜垡曈X，憑主觀經(jīng)驗觀察作物的顏色、紋理和形狀可以獲取大量直觀信息，但往往對作物特征信息有誤判、效率低，不能一次性遠距離、大范圍地監(jiān)測作物；傳統(tǒng)的紅綠藍三色（RGB）成像技術(shù)和光譜儀均無法同時獲取被測目標(biāo)的光譜信息和空間信息，且成像數(shù)據(jù)波段多和數(shù)據(jù)量大對成像光譜儀的性能和數(shù)據(jù)處理算法提出了更高的要求，因此成像數(shù)據(jù)的處理對快速識別作物信息顯得尤為重要。所以有必要從大量成像光譜數(shù)據(jù)中選擇出有效的特征波段，用于對園藝作物的光譜特征信息進行快速識別和分類。方法：本文基于液晶可調(diào)諧濾波器（LCTF）和CMOS相機組成的多光譜成像系統(tǒng)可以同時從光譜維和圖像維獲取作物信息，用于建立作物數(shù)據(jù)庫和快速識別作物，克服了傳統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域在目標(biāo)識別方面“同色異譜”的瓶頸。多光譜成像技術(shù)以其實現(xiàn)簡單、圖譜合一等特點在信息獲取與處理領(lǐng)域顯得尤為重要。多光譜成像系統(tǒng)能夠以較多的通道為作物特征識別提供豐富的光譜維和空間維信息，但波段過多往往使得數(shù)據(jù)冗余度大、波段間相關(guān)性強、計算耗時，對算法設(shè)計提出了挑戰(zhàn)。實驗基于LCTF和CMOS相機組成的多光譜成像系統(tǒng)通過波段指數(shù)法和亮度信息法選取四季豆葉片的特征波段，在400～720 nm波段范圍，基于液晶可調(diào)諧濾波器（LCTF）和CMOS相機組合的多光譜成像系統(tǒng)，以四季豆葉片為研究對象每隔5 nm 進行成像。根據(jù)圖像亮度信息法和波段指數(shù)法的相關(guān)原理，分別計算得到各波段四季豆葉片的波段指數(shù)值和可識別度。結(jié)果：從實驗數(shù)據(jù)和計算統(tǒng)計結(jié)果表明，通過對四季豆葉片的波段指數(shù)值和可識別度進行排序，綜合圖像的灰度離散、亮度信息豐富和波段的相關(guān)性小等特點，得出 545、630、645、720、650和570 nm波段有較大的波段指數(shù)值和較好的識別度；最后根據(jù)最小歐氏距離法和光譜角度匹配法分別對四季豆葉片的特征波段的分類精度予以計算，兩種方法的分類精度分別為100.00%和83.33%，得出選取的特征波段對四季豆葉片具有較高的分類精度。結(jié)論：多光譜成像系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)豐富，用兩種算法分別獲取了四季豆葉片的特征波段，識別度較高。因此，從特征波段和全波段角度對四季豆葉片和白板的分類精度予以評價，545、630、645、720、650和 570 nm 波段可作為四季豆葉片的特征波段。此研究結(jié)果主要用于對四季豆葉片的特征快速識別、聚類分析和數(shù)據(jù)庫建立等方面。

來源出版物：激光與光電子學(xué)進展, 2014, 51(1): 011101

入選年份：2017