基于S矩阵狭缝阵列的短波红外高光谱视频成像系统的制作方法

基于s矩阵狭缝阵列的短波红外高光谱视频成像系统
技术领域：
1.本专利公开了一种基于s矩阵狭缝阵列的短波红外高光谱视频成像系统。作为高光谱计算成像的一个典型应用，本方案通过使用s矩阵狭缝阵列代替单狭缝，提高系统光通量，解决了高速曝光情况下积分时间不足的问题，从而实现对目标的快速三维成像，适用于对成像实时性有要求较高要求的使用场景。


背景技术：

2.高光谱成像技术在地质资源勘探、大气环境保护、现代农业生产等多个领域有着巨大的使用价值。在航空航天高光谱成像领域其成像体制一般分摇扫式、推扫式和凝视型三种，目前基于推扫成像体制的色散型高光谱成像是较为主流的技术方案。这种技术由二维面阵探测器和一维平台移动共同实现目标三维图谱信息的获取，二维面阵探测器单次曝光获取目标场景空间一维(线视场)和光谱一维的二维信息，空间另外一维信息则通过飞机或者卫星的移动实现，从而导致光谱成像时间过长，成像效率低。快照式光谱成像借助于新型光学器件或计算光学成像方式，通过对目标区域的一次或快速曝光成像，重构或恢复目标的数据立方体，极大提高了光谱成像的时效，通过多次快速曝光成像，可实现对目标区域的“光谱视频成像”，拓展了高光谱成像技术的应用场景，在环境监测、运动目标识别、空间目标观测等领域具有广泛的应用前景。
3.在定量化应用领域，高光谱遥感成像要保证信息不丢失，快照式高光谱成像应建立在信息不丢失的基础上。基于此，若实现对观测目标的快速光谱成像，一个有效的方法就是提高成像帧频。在对地观测中，短波红外光谱能量弱(相比较可见光650nm附近能量，波长大于2000nm的短波波段光谱能量降低约十倍)，故传统短波波段数据采集需要增加积分时间以获得足够的信噪比。快照式高光谱成像系统中需要很高的帧频，但是帧频与积分时间是相互制约的，这就意味着每一帧的积分时间不能无限的增加。本专利所述基于s矩阵的阵列狭缝光谱成像系统能有效提高光通量，在保证信噪比相同的成像效果的前提下，所需积分时间大大减小，从而满足快照式视频光谱成像高帧频的要求。


技术实现要素：

4.本专利实现一种基于s矩阵狭缝阵列的短波红外高光谱视频成像系统基，利用s矩阵阵列狭缝2实现多路线视场同时曝光，在光谱仪组件5的探测器上获得多路线视场光谱叠加的信号和，由此增大光信号的能量值，可在较小的积分时间下获得较高信噪比，有利于提高帧频实现视频光谱成像。
5.本专利所描述的是一种高光通量、高灵敏度的高光谱成像系统，系统包括望远镜1、s矩阵狭缝阵列2、视场光阑3、高精度电控位移台4、光谱仪组件5以及数据处理模块6。将s矩阵狭缝阵列2放置在望远镜1的后焦面上，调整s 矩阵狭缝阵列2的位置以保证其与望远镜1焦面尽量靠近、s矩阵狭缝阵列2 中的狭缝与光谱仪的色散方向严格垂直。所述视场光阑3位于s矩阵狭缝阵列 2与光谱仪组件5之间，用于限制s矩阵狭缝阵列2中参与编码的狭
缝条数；所述光谱仪组件5安装于视场光阑3后，其包括分光器与探测器，探测器用来采集由s矩阵狭缝阵列2空间调制 分光器分光的混叠光谱信号；s矩阵狭缝阵列2固定在高精度电控位移台4上，并保证其平移方向与色散方向严格一致，其在运动过程中需实时反馈位置信息，并产生同步ttl信号到探测器触发曝光，探测器获取空间、光谱混叠数据，然后经过数据处理模块6进行解码，恢复原始光场空谱三维数据。
6.进一步的，所述高精度电控位移台4是一种高定位精度的一维运动部件，工程应用中应保证精度至少优于5％狭缝宽度；其可在任意绝对位置提供ttl 脉冲信号，脉冲信号给到光谱仪组件5的探测器模块触发同步曝光。高精度电控位移台4调整位置使s矩阵狭缝阵列2的边缘与视场光阑3的边缘位置重合。高精度电控位移台4在运动过程中每移动30μm产生一个ttl脉冲信号，信号输入到探测器的外部触发接口，从而实现探测器曝光与位移台的移动精密配合。数据采集前调好积分时间，相比于单狭缝的高光谱成像，s矩阵的积分时间理论上为原始积分时间的2/n。没有了积分时间的限制，采集数据速度将有平移台的运动速度与探测器帧频决定。假设平移台移动速度为vμm/s，探测器的帧频为f，又有编码矩阶数为n，狭缝宽度为aμm微米，则系统三维数据成像帧频为c，则：
[0007][0008]
即在功能实现中，最终数据立方体的帧频由探测器帧频和位移台速度中较小的一个所决定。
[0009]
进一步的，所述光谱仪组件5包括分光器和探测器两部分，分光器是一种面视场组合分光器件，能在一个面空间中色散系数保持一致，并且面视场宽度大于视场光阑3的宽度。探测器是一种积分时间、帧频可控的面阵光传感器，探测器是一种制冷型ingaas短波红外探测器，设置探测器曝光模式为外部触发模式，同步信号来自高精度电控位移台4生成的同步信号。信号记为a，假设a长度为m，光谱波段数为n，则经过分光后，会在探测器获得长度为m n
‑
1 的采集数据b，b中单个点都是透过狭缝的信号分光后叠加在对应探测器像元位置的光强。移动s矩阵狭缝阵列2使编码发生改变，探测器采集到场景相同空间、光谱的不同组合值。
[0010]
进一步的，所述的数据处理模块6具体的是一种高速的矩阵数据运算模块，光谱仪组件5在一个采集周期可以获得视场的全部空间、光谱三维数据，此数据为多狭缝通道混合采集，需要矩阵的反运算进行“解码”。因编码方式为一维编码，故选取视场中于线视场垂直的一维信号(每一维信号编码相互独立)。实际上模块6为一种实时矩阵计算模块，将采集到的混叠数据输入数据处理模块，数据处理模块将混叠数据按照对应编码矩阵计算原始信号，然后将图像对应的原始信号按照不同波段拼接，生成高光谱图像。具体的，探测器单一像素采集到的是空间与光谱混叠的信息，记生成的s矩阵为s，阶数为n，s为由“0、1”组成的满秩矩阵，第n行记作s
n
，即表示编码值，保证经过n次采样后，空谱信息被全部采集。假设成像目标为q，q＝(q,1q,2q,3..,q
n
)，其中 q1,q2,q3,...,q
n
表示目标信号的灰度dn
(datanumber)值，w＝[w1,w2,w3,
…
,w
n
]， w1,w2,w3,
…
,w
n
为探测器上获得的经过s矩阵编码的混合叠加信号dn值，则：
[0011][0012]
即
[0013]
w＝qs
[0014]
由s编码矩阵性质可知，矩阵满足可逆性质，所以可由矩阵计算原始信号 dn值为
[0015][0016]
其中，s
‑1为s的逆矩阵，为空谱错位的原始信号，在不考虑成像误差的情况下，经过简单的数据拼接即可获得实际原始数据，此为垂直线视场一维空间及其对应的光谱信息采集的过程，线视场之间信息的采集计算方法相互独立，因此可并行采集计算。
[0017]
按上述方案实施的s矩阵狭缝阵列优点如下：
[0018]
·
系统光通量的增加使得三维数据立方体的成像速度不受积分时间的限制，由此可实现高信噪比的视频高光谱成像。
[0019]
·
借助于称重原理所实现的s矩阵编码测量，能有效抑制系统白噪声，经过测试，依据本方法所设计的样机在光通量不足(弱光照明)的场景中，可有效的提升系统信噪比。
附图说明：
[0020]
图1基于s矩阵狭缝阵列的短波红外高光谱视频成像系统原理框图。
[0021]
图2编码板平移实现s矩阵编码效果示意图(以n＝19为例)。
具体实施方式：
[0022]
上述说明仅作为本专利方法的技术方案概述，为了能够更清楚地阐述本方案的技术手段，并可按照说明书的叙述加以实施，下文给出适用于本方案的一个具体实例。根据

技术实现要素：
，本实例构建了一套基于s矩阵阵列狭缝的高分辨率短波红外高光谱视频成像系统，该仪器的主要技术指标如下：
[0023]
光谱范围：0.9～2.3μm；
[0024]
光谱分辨率：12nm；
[0025]
视场大小：19(s矩阵编码阶数))*256
[0026]
谱段数：115；
[0027]
空间分辨率：30mm@50m；
[0028]
三维数据成像帧频(最快)：300hz/19≈15hz。
[0029]
其中各个部分的具体参数和设计如下：
[0030]
望远镜1：系统望远镜焦距50mm，f为2.0，波长满足0.9～2.5μm的短波红外通道成像要求；
[0031]
s矩阵狭缝阵列2：为一种通过光刻技术制作的镀铬玻璃狭缝阵列掩模版，如上文所述，软件计算生成19阶s矩阵，狭缝在掩模版上按照s矩阵首行排列；
[0032]
视场光阑3：光阑期间规格大小于编码板相同，中间位置放置宽度为宽： 19*30μm、长：14mm的矩形窗口；
[0033]
高精度平移台4：使用直线电机，最大移动速度可以达1.1m/s，位移精度为
±
1μm。
[0034]
光谱仪组件5：为芬兰specim公司swir高光谱色散元件，光谱响应 900nm
‑
2500nm；空间放大率为1:1，按探测器像元30μm对应光谱采样为12nm，对应115个成像谱段，光谱畸变smile＜5μm，keystone＜5μm；efficiency>50％，增加光学元件实现面视场无差别分光；探测器为xeva
‑
2.35
‑
320紧凑型短波红外相机，光谱响应范围0.85μm
‑
2.35μm，相机分辨率320
×
256，像元尺寸为30μm, 最大帧频f＝300hz。
[0035]
数据采集过程，为验证上述方案的可行性，实际设计s矩阵阶数为19阶，即成像大小为19
×
256
×
119，数据采集步骤如下：
[0036]
1针对目标场景设置合适的积分时间，保证采集过程信号不饱和；
[0037]
2设置高精度电动位移台平移速度为300*30＝9mm/s；
[0038]
3调节编码板到初始位置(编码板矩阵起始位置)；
[0039]
4开始采集并启动数据处理系统得到光谱成像数据。
[0040]
5在数据采集的过程中，启动数据处理模块计算原始信号，最终实现 15cube/s成像指标。