高光譜成像儀是一種先進(jìn)的無(wú)人機(jī)技術(shù)，它能夠收集并分析大量不同波長(zhǎng)的光譜數(shù)據(jù)。這種儀器可以捕捉到地面物體反射出的多種波長(zhǎng)的光，從而可以在不接觸到物體的情況下獲取詳細(xì)的信息。高光譜成像儀在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、地質(zhì)勘探等。它可以幫助科學(xué)家們更好地了解和研究各種地理和生物現(xiàn)象。

高光譜成像技術(shù)的基本原理是通過(guò)捕捉物體發(fā)射的電磁波譜段來(lái)獲取物體的光學(xué)信息。這種技術(shù)使用的傳感器可以檢測(cè)數(shù)百個(gè)連續(xù)的、非常窄的光波段，從而產(chǎn)生一個(gè)稱為高光譜圖像的多光譜數(shù)據(jù)集。在分析這些數(shù)據(jù)時(shí)，可以利用光譜響應(yīng)函數(shù)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，對(duì)物體進(jìn)行分類、分析和診斷。這一技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、環(huán)境監(jiān)測(cè)和地質(zhì)勘探等方面有著廣泛的應(yīng)用。

高光譜成像系統(tǒng)是由光源、CCD攝像機(jī)、成像光譜儀、鏡頭、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)和控制裝置等組件構(gòu)成的。請(qǐng)參考下圖1。其中，成像光譜儀是最關(guān)鍵的工作部件之一。成像光譜儀是一種新型傳感器，最早于20世紀(jì)80年代初開(kāi)始發(fā)展。這種光譜儀的最重要特點(diǎn)在于波段多且寬度狹窄。因此，高光譜成像儀能夠探測(cè)到其他寬波段無(wú)法探測(cè)到的物體。它具有更廣泛的光譜響應(yīng)范圍和更高的光譜分辨率，可以更精細(xì)地發(fā)現(xiàn)被探測(cè)物的微小特征。更重要的是，它能夠提供空間域和光譜域信息的結(jié)合，也就是所謂的“圖譜合一”。然而，同時(shí)也存在著數(shù)據(jù)量大且冗余信息多的特點(diǎn)。

高光譜成像系統(tǒng)由以下組成部分構(gòu)成：

高光譜圖像的獲取方式根據(jù)采集和形成方式的差異可以分成點(diǎn)掃描、線掃描和面掃描三種。點(diǎn)掃描方式只能每次獲取一個(gè)像素點(diǎn)的光譜，如果想獲取完整的高光譜圖像，需要頻繁地移動(dòng)光譜相機(jī)或檢測(cè)對(duì)象。這種方式不利于快速檢測(cè)，通常用于微觀對(duì)象的檢測(cè)。線掃描方式可以每次獲取一條掃描線上所有點(diǎn)的光譜。這種方式特別適用于傳送帶上方物體的動(dòng)態(tài)檢測(cè)，也是果蔬品質(zhì)檢測(cè)時(shí)最常采用的圖像獲取方式。點(diǎn)掃描和線掃描方式都是在空間范圍內(nèi)進(jìn)行掃描。而面掃描是在光譜范圍內(nèi)進(jìn)行掃描的方式，每次可以獲取單個(gè)波長(zhǎng)下完整的空間圖像。通過(guò)面掃描獲取高光譜圖像時(shí)，需要轉(zhuǎn)動(dòng)濾光片切換輪或調(diào)節(jié)可調(diào)濾波器。面掃描方式主要應(yīng)用于多光譜成像系統(tǒng)中，可以得到較少波長(zhǎng)圖像的需求。

高光譜圖像指的是一種數(shù)據(jù)立方體，其在光譜維度上進(jìn)行了更加細(xì)致的分割，形成了多個(gè)通道。通過(guò)高光譜設(shè)備獲取到的數(shù)據(jù)立方體不僅可以提供圖像上每個(gè)點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)，還可以獲取任意波段的圖像信息。

由于高光譜數(shù)據(jù)包含大量信息且存在冗余，因此在實(shí)際應(yīng)用中選擇最有效的波長(zhǎng)來(lái)開(kāi)發(fā)多光譜成像系統(tǒng)非常必要。多光譜成像技術(shù)的原理是利用物體對(duì)不同波長(zhǎng)的光線有不同的吸收特性，通過(guò)監(jiān)測(cè)目標(biāo)物體在一組特定紅外和近紅外波長(zhǎng)范圍內(nèi)光強(qiáng)度的變化，來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)和辨別等應(yīng)用需求。其最大的優(yōu)勢(shì)在于所捕獲的單色圖像的波長(zhǎng)可以通過(guò)窄帶濾波器自由選擇，以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。

處理和分析高光譜圖像數(shù)據(jù)：

高光譜成像所采集的三維數(shù)據(jù)塊能夠提供被檢樣品內(nèi)外部豐富的成分含量信息。然而，由于高光譜數(shù)據(jù)具有波段多、分辨率高、數(shù)據(jù)維度高、冗余性強(qiáng)等特點(diǎn)，因此必須采用合適的數(shù)學(xué)算法來(lái)處理和分析這些數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，高光譜圖像處理的流程可分為以下幾個(gè)階段：獲取高光譜圖像、對(duì)圖像進(jìn)行校正、提取圖譜信息、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、進(jìn)行數(shù)據(jù)降維與特征變量提取、建立模型和分析結(jié)果。綜上所述，可以將高光譜圖像處理的步驟分為三個(gè)方面：高光譜圖像校正、光譜數(shù)據(jù)降維以及檢測(cè)模型構(gòu)建。

1.高光譜圖像的校正和預(yù)處理

在高光譜圖像采集過(guò)程中，由于圖像是未經(jīng)校正的原始圖像，相機(jī)中的暗電流會(huì)對(duì)采集系統(tǒng)造成一定的影響，導(dǎo)致采集的高光譜圖像不穩(wěn)定。另外，原始高光譜圖像數(shù)據(jù)是光子的強(qiáng)度信息，需要通過(guò)反射校正獲得相對(duì)反射率。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，對(duì)高光譜圖像進(jìn)行黑白版校正是必要的步驟。此外，光散射、檢測(cè)物圖像的不規(guī)則以及隨機(jī)噪聲等不利因素在光譜信息采集過(guò)程中存在，會(huì)導(dǎo)致光譜曲線的不平滑以及信噪比較低等問(wèn)題。因此，在進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析之前，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，常用的預(yù)處理方法包括平滑、歸一化、求導(dǎo)、多元散射校正、傅里葉變換和小波分析等。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，不僅提高了曲線的平滑性和信噪比，還提升了后續(xù)建模的準(zhǔn)確性。

2.高光譜數(shù)據(jù)的降維處理

由于高光譜數(shù)據(jù)塊通常包含數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)波段的光譜信息，導(dǎo)致數(shù)據(jù)維度過(guò)高且存在冗余。這不僅增加了計(jì)算的復(fù)雜性，還會(huì)降低無(wú)損檢測(cè)模型的準(zhǔn)確性。因此，在建模之前對(duì)高光譜數(shù)據(jù)塊進(jìn)行降維處理是數(shù)據(jù)分析的重要步驟。通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研，目前常用的降維方法包括主成分分析法、獨(dú)立成分分析法、遺傳算法和最小噪聲分離法等。通過(guò)這些降維算法處理，可以去除大量的冗余信息并提取特征波段和圖像，對(duì)簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程和提高模型準(zhǔn)確性起到重要的作用。

通過(guò)對(duì)降維后的圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，可以將圖譜信息和待測(cè)品質(zhì)聯(lián)系起來(lái)。目前常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)建模方法包括偏最小二乘法、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸法，線性判別分析和Fisher判別分析等算法。通常的做法是使用多種建模方法，并通過(guò)比較不同方法在建模集和預(yù)測(cè)集上的結(jié)果，選擇最優(yōu)模型。因此，建模方法不是固定的，而是根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型選擇不同的建模算法。不匹配的建模方法可能會(huì)對(duì)結(jié)果準(zhǔn)確性產(chǎn)生較大的影響。

對(duì)于降維后的圖像維度，通常會(huì)采用相應(yīng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，并從處理后的圖像中提取特征參數(shù)來(lái)建立模型，從而對(duì)被測(cè)樣本的表面缺陷或殘留物進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。