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Dynamic multi-FSR encoding for computational hyperspectral imaging
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AI
DOI：10.1186/s43074-026-00230-w.png)
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摘要
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高光谱成像获取空间分辨的光谱特征，可实现从科学研究到工业流程的广泛应用。传统的微机电系统（MEMS）法布里-珀罗（FP）光谱仪提供紧凑且简单的结构设计，但受限于单自由光谱范围（FSR）工作模式。这一限制引入了基本权衡：实现高光谱分辨率需要缩小工作带宽。此外，维持这种高分辨率需要更多的采样通道，这增加了单幅高光谱图像的采集时间，进而限制了帧率。在此，我们提出一种计算高光谱成像框架，能够在不牺牲光谱分辨率的前提下实现宽带光谱覆盖和高帧率。通过动态调制MEMS-FP腔体以跨越多个FSR，我们生成一组低相关性光谱采样模式作为光谱编码器。当与定制的重建算法结合时，该系统可从显著减少的采样通道中精确解码光谱信息。我们通过LED阵列检测实验验证了本系统的有效性，展示了其在LED或屏幕制造生产线中进行高通量缺陷检测的潜力。本研究提出了一种策略，利用快速发展的计算技术来克服高光谱成像中传统硬件架构的局限性。这种紧凑且可集成的解决方案特别适用于资源受限的环境部署。
Keyword:
MEMS-based imaging spectrometer
Multi-FSR encoding
Computational decoding
High-frame-rate
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
19.1
论文数:
288
被引数:
2.3K
机构
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