Как сообщает innovanews.ru, гиперспектральная съёмка в ближней инфракрасной области — это технология, которая позволяет получать подробную информацию о материалах и целях на основе их спектральных сигнатур.

Эта технология широко используется в разных отраслях промышленности, таких как химия, сельское хозяйство и военное дело.

Однако изготовление крупномасштабных массивов детекторов на основе InGaAs сопряжено с трудностями. Поэтому необходимо разработать новые методы и алгоритмы для развития этой технологии.

В журнале Light Science & Applications вышла статья, в которой описан новый метод кодирования спектральных и пространственных данных в ближнем инфракрасном диапазоне.

Учёные из Шаньдунского университета использовали самосборные коллоидные квантовые точки (CQD) и цифровое микрозеркальное устройство (DMD), чтобы реконструировать спектральные данные и изображения с помощью однопиксельного детектирования.

Они разработали NIR-фильтры на основе структуры самосборки CQD. Перестраиваемая кривая поглощения CQD позволяет использовать их в широком диапазоне длин волн. Характеристики поверхности и скорость испарения раствора контролируют процесс самосборки.

Благодаря особой структуре поглощения, CQDs могут более эффективно кодировать спектральную информацию по сравнению с традиционными цветными фильтрами.

Используя CQDs, DMD и однопиксельный детектор вместе с алгоритмом сжатого зондирования, можно связать спектр пропускания CQD-фильтра с изображением, создаваемым DMD. Это позволяет получать гиперспектральные изображения БИК с высоким разрешением.

Каждый пиксель содержит полную спектральную характеристику, что позволяет одновременно восстанавливать спектр и пространственное измерение на основе однопиксельного детектирования.

Ученые так описывают свою работу:

Мы используем однопиксельный детектор с CQD-фильтрами, поэтому нам не нужен дорогой двумерный массив датчиков. Это упрощает систему и делает её дешевле. Наша система эффективно реконструирует спектр и обеспечивает высокое пространственное разрешение, что говорит о большом потенциале доступных и портативных гиперспектральных устройств.

Наша стратегия объединяет спектральное и пространственное кодирование. Это позволяет восстанавливать и спектры, и изображения с помощью алгоритма сжатого зондирования на кубе гиперспектральных данных. Этот подход эффективнее, чем отдельное применение алгоритма к спектральным и пространственным измерениям, что важно для гиперспектральной визуализации.