基于薄膜干涉分光技術(shù)的便攜式多光譜成像系統(tǒng)

呂少波　雷鵬　張勇喜　等

摘要： 基于薄膜干涉分光技術(shù)開發(fā)了多光譜圖像采集分析系統(tǒng)樣機(jī)，樣機(jī)由分光濾光片、CCD相機(jī)、邏輯控制組件和計(jì)算機(jī)終端軟件等組成，并在農(nóng)產(chǎn)品檢測、成分檢測等方面開展了多光譜檢測技術(shù)的實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)表明，多光譜成像系統(tǒng)能夠進(jìn)行高分辨率的光譜圖像采集，并進(jìn)行光譜重建和聚類等分析。在農(nóng)產(chǎn)品檢驗(yàn)中利用多光譜成像技術(shù)能夠?qū)⒚棺兊狞S豆與優(yōu)質(zhì)黃豆進(jìn)行快速區(qū)分；在電解液濃度和成分檢驗(yàn)中能夠?qū)⒉煌瑵舛然虿煌煞值囊后w進(jìn)行識(shí)別；在筆墨檢驗(yàn)中能夠?qū)⒉煌湍墓P跡進(jìn)行準(zhǔn)確有效地判別。

關(guān)鍵詞： 薄膜干涉； 帶通濾光片； 多波段； 光譜成像

中圖分類號(hào)： O 438文獻(xiàn)標(biāo)志碼： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2015.02.009

Portable spectral imaging system based on film

interference bandpass technique

L Shaobo， LEI Peng， ZHANG Yongxi， WU Zenghui， HU Wenwen

（Shenyang Academy of Instrumentation Science Co.， Ltd.， Shenyang 110043， China）

Abstract： One type of multispectrum imaging system based on film interference technique is discussed. A prototype of multispectrum imaging machine is developed， which consists of a bandpass filter， a CCD， logic control components and computer analysis software. Experiments such as inspection of agricultural products and physical composition are carried out. The result shows that the imaging system can realize spectral image acquisition at a high resolution and analyze the reflectance spectrum reconstruction and image classification accurately. The system is also applied in the inspection experiment of mouldy beans， electrolyte composition and density， and scribbled signatures with different pens.

Keywords： film interference； bandpass filter； multiband； spectral imaging

引言多光譜成像技術(shù)是結(jié)合圖像技術(shù)與光譜分析技術(shù)的新型光電檢測分析技術(shù)，既可通過圖像獲得物體的形狀、位置等物理信息，又可通過光譜分析獲得物質(zhì)組分、結(jié)構(gòu)及化學(xué)成分等信息。近年來，由于其強(qiáng)大的檢測分析能力，在航空遙感、自動(dòng)控制、環(huán)境監(jiān)測、食品安全、醫(yī)療衛(wèi)生、農(nóng)業(yè)、考古鑒定等各領(lǐng)域獲得廣泛的應(yīng)用。國外關(guān)于多光譜技術(shù)的發(fā)展始于20世紀(jì)80年代，主要應(yīng)用于航空航天等環(huán)境與資源遙感領(lǐng)域。典型的多光譜產(chǎn)品有：Xybion Electronics公司開發(fā)的旋轉(zhuǎn)濾光片輪式CCD多光譜相機(jī)系統(tǒng)[1]；亞琛工業(yè)大學(xué)的16波段窄帶濾光片多光譜實(shí)驗(yàn)裝置[2]；USDAARS公司研制的CCD航空自然探測數(shù)字視頻系統(tǒng)ADVIS[3]； Z/I影像公司的復(fù)合CCD面陣式DMC2001數(shù)字航空多光譜攝像機(jī)系統(tǒng)[4]等。我國的光譜成像技術(shù)始于20世紀(jì)90年代并在航空遙感領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，主要表現(xiàn)在機(jī)載傳感器的研制方面，如國家863計(jì)劃308主題推出的先進(jìn)機(jī)載對(duì)地觀測系統(tǒng)（AEOS）以及現(xiàn)在資源1號(hào)、資源2號(hào)搭載的對(duì)地光譜成像系統(tǒng)。上述的光譜成像技術(shù)大多應(yīng)用于航空航天對(duì)地觀測或?qū)嶒?yàn)室科學(xué)研究領(lǐng)域，設(shè)備系統(tǒng)復(fù)雜，使用要求穩(wěn)定性很高且專業(yè)性很強(qiáng)，故其在民用領(lǐng)域的推廣應(yīng)用程度很低。因此，本文在濾光片分光技術(shù)基礎(chǔ)上開展基于薄膜干涉分光技術(shù)的多光譜成像技術(shù)研究，整套技術(shù)和設(shè)備具有結(jié)構(gòu)簡單、便攜易用的特點(diǎn)，并在農(nóng)產(chǎn)品檢測、物質(zhì)成分檢測等方面進(jìn)行多光譜成像技術(shù)的實(shí)驗(yàn)研究。光學(xué)儀器第37卷

第2期呂少波，等：基于薄膜干涉分光技術(shù)的便攜式多光譜成像系統(tǒng)

圖1多光譜成像系統(tǒng)原理圖

Fig.1Schematic diagram of multispectrum imaging system

圖2帶通濾光片透過率曲線

Fig.2Spectral transmittances of bandpass filters

1多光譜成像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1多光譜成像系統(tǒng)原理圖1為多光譜成像原理圖：由自然光或照明光源照射的目標(biāo)物體經(jīng)鏡頭成像在位于像平面的CCD面陣上，該圖像包含了目標(biāo)物體對(duì)當(dāng)前濾光片中心波長光譜反射率的特征。通過更換不同中心波長的帶通濾光片，可獲得一系列連續(xù)的光譜圖像數(shù)據(jù)。光譜圖像的每一個(gè)像素都代表了物體上的某一微小區(qū)域，通過反演所有光譜圖像上該區(qū)域像素的響應(yīng)值，即可得到目標(biāo)物體該點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)。物質(zhì)由于組成成分不同都有各自的特征光譜，因此可以用多光譜技術(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測、識(shí)別[5]。圖2為本文多光譜成像系統(tǒng)配備的部分帶通濾光片的光譜透過率曲線，濾光片中心波長涵蓋400～1 000 nm波段，透射光譜半寬約30 nm，透過率80%～90%，截止背景在OD4（光密度值）以下，所有濾光片均為自行設(shè)計(jì)并制造。

1.2多光譜成像系統(tǒng)構(gòu)成本文設(shè)計(jì)的基于薄膜干涉濾光片的多光譜成像系統(tǒng)主要包括以下幾個(gè)部分：（1）光譜分光組件將不同中心波長的窄帶帶通濾光片組成濾光片輪，轉(zhuǎn)動(dòng)濾波片輪更換濾光片以獲得不同波段的光譜圖像。濾光片為可拆卸設(shè)計(jì)以滿足不同實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡牟ǘ闻渲茫移涓咄父呓刂固匦阅軌蛱岣咝旁氡龋ＷC圖像質(zhì)量。（2）圖像采集組件成像鏡頭為VS0880M百萬像素級(jí)變焦鏡頭，焦距為8～50 mm，適用CCD成像面陣尺寸1/2 in（1 in=2.54 cm）；CCD為MVVD120SMSC單色相機(jī)，光譜響應(yīng)范圍為400～1 000 nm，成像面陣尺寸1/2 in，最大分辨率1 280 pixel×960 pixel，幀速率15幀/s，數(shù)據(jù)位數(shù)8 bit。（3）邏輯控制組件驅(qū)動(dòng)濾光片輪盤旋轉(zhuǎn)的步進(jìn)電機(jī)系統(tǒng)由電源適配器、邏輯控制單片機(jī)（本文采用89C51單片機(jī)）、電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)等組成，單片機(jī)中設(shè)計(jì)了一系列步進(jìn)電機(jī)控制指令以方便單片機(jī)與上位機(jī)之間的通訊。（4）計(jì)算機(jī)終端控制及光譜圖像處理分析系統(tǒng)基于單片機(jī)編程和CCD附帶的SDK開發(fā)包，設(shè)計(jì)濾光片更換和CCD圖像采集的邏輯控制程序。多光譜圖像采集完成后，編寫相應(yīng)的算法和程序?qū)D像進(jìn)行配準(zhǔn)、光譜特征重建、圖像標(biāo)定等工作。基于上述組件設(shè)計(jì)的多光譜圖像采集系統(tǒng)樣機(jī)如圖3所示，樣機(jī)設(shè)置有若干圓形濾光片孔位，可更換任意中心波長的帶通濾光片。系統(tǒng)通過USB接口以及COM接口與計(jì)算機(jī)連接，其中USB接口為CCD傳感器接口，用于圖像或視頻采集，COM接口為單片機(jī)控制板接口，用于計(jì)算機(jī)與單片機(jī)之間的數(shù)據(jù)通訊，通過發(fā)送單片機(jī)控制指令實(shí)現(xiàn)步進(jìn)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)和單片機(jī)反饋信息的讀取。計(jì)算機(jī)終端控制及光譜圖像處理分析系統(tǒng)通過MATLAB軟件的GUI程序設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，程序界面如圖4所示，主要功能包括系統(tǒng)邏輯控制及圖像采集、光譜圖像預(yù)處理、建立圖像數(shù)據(jù)立方體、反射光譜重建、光譜圖像聚類和標(biāo)定等。

圖3基于帶通濾光片的多光譜成像系統(tǒng)

Fig.3Multispectrum imaging system with

bandpass filters

圖4多光譜成像系統(tǒng)軟件界面

Fig.4Graphical user interface of multispectrum

imaging software

1.3多光譜圖像信息處理（1）光譜圖像預(yù)處理首先，由于成像鏡頭、濾光片等光路傳輸?shù)姆蔷€性以及CCD自身存在的高斯白噪聲和暗電流等的影響，造成光譜圖像存在孤立的亮點(diǎn)、暗點(diǎn)等圖像噪聲，降低了圖像質(zhì)量，因此需對(duì)光譜圖像進(jìn)行圖像濾波降噪處理[6]。本文采用雙邊濾波[7]進(jìn)行圖像噪聲濾除，既能達(dá)到有效的降噪效果，又可以保留圖像的邊緣信息。其次在多光譜實(shí)驗(yàn)過程中，根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康男韪鼡Q不同通帶波長的濾光片，導(dǎo)致系統(tǒng)與物體相對(duì)空間位置發(fā)生變化，多光譜圖像之間存在位置偏移，這時(shí)需對(duì)多光譜圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。本文采用基于互信息測度的圖像配準(zhǔn)方法，一維搜索策略采取了Powell優(yōu)化算法，圖像空間變換基于雙線性PV插值法進(jìn)行像素插值，圖像的配準(zhǔn)精度可達(dá)到亞像素級(jí)[89]。（2）表面反射光譜重建本文基于最小二乘回歸法進(jìn)行反射光譜重建[1011]，考慮到系統(tǒng)的非線性以及暗電流噪聲對(duì)成像的影響，將在圖像上提取的第i個(gè)特征點(diǎn)處的CCD響應(yīng)u進(jìn)行二階多項(xiàng)式擴(kuò)展ui =[u1 ，u2 ，…，uC ]

u～i =[1，u1 ，…，uC ，u12，u1 u2 ，…，u1 uC ，u22，u2 u3，…，u2uC，…，uC-1 uC ，uC2]（1）式中：u～i為擴(kuò)展后第i特征點(diǎn)的響應(yīng)值向量；C為通道數(shù)。若在圖像上共提取了L個(gè)特征點(diǎn)，則這些點(diǎn)的響應(yīng)值擴(kuò)展矩陣為U～=[u～（1），u～（2），…，u～（L）]（2）因此，CCD響應(yīng)值到物體光譜反射率r^的轉(zhuǎn)換矩陣W為[10]W=RU～TU～U～T+λI-1（3）式中：R為實(shí)際反射率；I為單位矩陣；λ為常數(shù)。第i特征點(diǎn)處光譜反射率重建為r^i=Wui（4）轉(zhuǎn)換矩陣W通過colorchecker SG色卡的顏色樣本進(jìn)行標(biāo)定。（3）反射光譜相似性判定與多光譜圖像分類重建的物體表面光譜反射率的相似性通過向量相關(guān)系數(shù)進(jìn)行判定[1213]，對(duì)于光譜向量x和y其相關(guān)系數(shù)定義為σ（x，y）=（x-x—）T（y-y—）[（x-x—）T（x-x—）（y-y—）T（y-y—）]2（5）式中x—和y—為兩向量的平均值。2多光譜成像技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究基于本文的多光譜成像系統(tǒng)，首先對(duì)colorchecker SG標(biāo)準(zhǔn)色卡進(jìn)行了光譜圖像的采集和分析，所選實(shí)驗(yàn)樣本為色卡中央的96個(gè)色塊。使用Avantes光纖光譜儀對(duì)各樣本進(jìn)行實(shí)際反射率的測量，然后在自然光照條件下進(jìn)行各波段光譜圖像的采集，色卡多光譜圖像的數(shù)據(jù)立方體如圖5所示。以其中的64個(gè)色塊為訓(xùn)練樣本，利用本文的多光譜圖像處理軟件對(duì)光譜反射率重建矩陣進(jìn)行訓(xùn)練求解，以剩余的32各色塊為校驗(yàn)樣本進(jìn)行光譜反射率重建的驗(yàn)證。圖6為某一色塊的反射光譜重建結(jié)果，可以看出重建的反射光譜與測量得到的光譜反射率吻合較好，說明本文設(shè)計(jì)的多光譜成像系統(tǒng)能夠適用于光譜成像分析的應(yīng)用。

圖5色卡多光譜圖像的數(shù)據(jù)立方體

Fig.5Data cube of colorboard multispectrum images圖6某樣本的光譜重建結(jié)果

Fig.6The estimated spectral reflectance of one sample

在本文的多光譜成像分析實(shí)驗(yàn)中，需人為地將圖像所包含的內(nèi)容區(qū)分為若干個(gè)特征區(qū)域，并在每一個(gè)區(qū)域選擇一個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行光譜反射率的重建，然后根據(jù)重建的反射光譜的相關(guān)性（設(shè)定相關(guān)系數(shù)閾值，本文為0.93）對(duì)圖像上所劃分的特征區(qū)域進(jìn)行區(qū)分，進(jìn)而完成對(duì)多光譜圖像的特征分類和標(biāo)定。以下為利用多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)及其分析結(jié)果。（1）霉變黃豆的檢驗(yàn)在自然光照條件下，對(duì)霉變的黃豆進(jìn)行多光譜檢測實(shí)驗(yàn)，檢測圖像如圖7所示。圖7（a）為CCD獲得的全色圖像，其中部分霉變的黃豆與優(yōu)質(zhì)黃豆像素對(duì)比度較差，難以快速地進(jìn)行識(shí)別；然后使用本文的多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行圖像采集，并進(jìn)行光譜聚類分析后的圖像如圖7（b）所示，此時(shí)優(yōu)質(zhì)的黃豆（白色部分）能夠清晰地識(shí)別出來，從而可以進(jìn)行快速篩檢。

圖7霉變的黃豆多光譜檢測實(shí)驗(yàn)

Fig.7Moldy beans detection using multispectrum imaging system

（2）電解液質(zhì)量分?jǐn)?shù)區(qū)分圖8為某電解沉積實(shí)驗(yàn)室提供的四種不同類型電解液的多光譜成像分析實(shí)驗(yàn)及結(jié)果，樣品編號(hào)為1～4的四種電解液從左至右分別為：電解沉積后的廢棄液體；未電解沉積的新配制液體；比2號(hào)樣品質(zhì)量分?jǐn)?shù)高10%的鈷離子液體；比3號(hào)樣品質(zhì)量分?jǐn)?shù)高10%的鈷離子液體（出于技術(shù)保密，該實(shí)驗(yàn)室并未提供詳細(xì)的電解液配方）。在圖8（a）全色圖像中，1、2號(hào)樣品均為綠色，且2號(hào)樣品顏色稍淺，而3、4號(hào)樣品為墨綠色且肉眼難以區(qū)分。經(jīng)本文多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行光譜圖像采集并分析后的結(jié)果如圖8（b）所示，通過重建各溶液的反射光譜能夠快速準(zhǔn)確地將四種電解液區(qū)分開來。

圖8電解液成分及濃度多光譜檢測實(shí)驗(yàn)

Fig.8Composition and density inspection of liquid electrolyte using multispectrum imaging system

圖9兩種筆墨的多光譜識(shí)別實(shí)驗(yàn)

Fig.9Distinguish between two different ink

using multispectrum imaging system（3）筆跡檢驗(yàn)圖9為兩種不同油墨的筆跡檢測試驗(yàn)，兩支筆分別為普通簽字筆和黑色彩筆，且均為黑色。實(shí)驗(yàn)前，先用普通簽字筆畫出①、②兩個(gè)星并重復(fù)描粗，然后使用黑色彩筆將①號(hào)星涂抹覆蓋。在數(shù)碼全色圖像圖9（a）中，兩種筆跡均為黑色，不能區(qū)分。圖9（b）為本文多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行光譜圖像采集并分析后的結(jié)果，可以看出，在①號(hào)星中黑色彩筆并沒有將普通簽字筆所畫星形完全涂抹覆蓋，筆畫邊緣仍顯示簽字筆的線條，且這些線條的識(shí)別結(jié)果與②號(hào)星普通簽字筆的筆畫一致，驗(yàn)證了本文多光譜成像系統(tǒng)對(duì)油墨識(shí)別的正確性。3結(jié)論基于薄膜干涉濾光片開展多光譜成像技術(shù)研究，設(shè)計(jì)試制多光譜圖像采集分析系統(tǒng)樣機(jī)，并基于MATLAB軟件平臺(tái)編寫了多光譜圖像信息處理軟件。通過標(biāo)準(zhǔn)色卡colorchecker SG多光譜圖像采集分析實(shí)驗(yàn)，表明本文的多光譜成像系統(tǒng)能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的光譜圖像采集，并進(jìn)行光譜和圖像信息聚類。在黃豆霉變的農(nóng)產(chǎn)品檢測實(shí)驗(yàn)中，本文的多光譜成像系統(tǒng)能夠進(jìn)行有效的霉變識(shí)別，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品快速篩檢。在電解液檢測實(shí)驗(yàn)中能夠?qū)⒉煌瑵舛群统煞值囊后w進(jìn)行快速區(qū)分，為生產(chǎn)工作提供技術(shù)支持。筆跡檢測實(shí)驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)Σ煌煞值挠湍M(jìn)行區(qū)別，可在刑事刑偵領(lǐng)域提供有效的偵查手段。多光譜圖像采集分析系統(tǒng)的其他應(yīng)用，如煙氣排放的環(huán)境檢測、食品安全等，有待于在日后的工作中進(jìn)行更加深入的研究。參考文獻(xiàn)：

[1]NIEDRAUER T，PAUL C.A portable multispectral video system[C]∥OCEANS85Ocean Engineering and the Environment.San Diego，CA，USA：IEEE，1985：304307.

[2]HILL B.The history of multispectral imaging at Aachen University of Technology[EB/OL].Spectral Vision，2002.http：∥www.ite.rwthaachen.de/Inhalt/Documents/Hill/AachenMultispecHistory.pdf.

[3]ESCOBAR D E，EVERITT J H，NORIEGA J R，et al.A twelve band airborne digital video imaging system（ADVIS）[J].Remote Sensing of Environments，1998，66（2）：122128.

[4]HINZ A，HEIER H.The Z/I imaging digital camera system[J].The Photogrammetric Record，2000，16（96）：929936.

[5]萬會(huì)江.多光譜成像系統(tǒng)研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2011.

[6]徐林麗，許海濱，馮潔，等.非線性偏微分方程增強(qiáng)多光譜圖像清晰度[J].光學(xué)儀器，2014，36（3）：213218.

[7]TOMASI C，MANDUCHI R.Bilateral filtering for gray and color images[C]∥Sixth International Conference on Computer Vision.Bombay，India：IEEE，1998：839846.

[8]楊緒超.基于二階互信息的多光譜圖像配準(zhǔn)算法研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2010.

[9]陳顯毅.圖像配準(zhǔn)技術(shù)及其MATLAB編程實(shí)現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[10]施翠翠.基于多光譜成像的光譜反射率重建及應(yīng)用[D].天津：天津大學(xué)，2010.

[11]張哲超.成像系統(tǒng)中的光譜反射率重建[D].杭州：浙江大學(xué)，2010.

[12]戴春妮.高光譜顯微圖像的特征提取與分類方法及其應(yīng)用研究[D].上海：華東師范大學(xué)，2009.

[13]林立波，李宏寧，曹鵬飛，等.用LCTF光譜技術(shù)提取甘藍(lán)小菜蛾蟲害葉片特征波段[J].光學(xué)儀器，2014，36（3）：194197.

（編輯：劉鐵英）