一种基于数字投影的光谱检测方法与流程

本发明涉及光谱检测技术领域，尤其涉及一种基于数字投影的光谱检测方法。

背景技术：

光谱是复色光经过色散系统分光后，被色散开的单色光按波长(或频率)大小而依次排列的图案。其中光波由原子内部运动的电子产生，各种物质的原子内部电子的运动情况不同，所以它们发射的光波也不同。因此研究不同物质的发光和吸收光的情况，有重要的理论和实际意义。

目前光谱检测技术比较单一，其结构主要应用矩形狭缝，通过调整矩形狭缝的宽窄来控制光谱的分辨率与信噪比。狭缝的形状可以最终投影在光谱仪的光电检测器(CCD)上，投影全部集中在CCD上一个像素时，光谱分辨率最佳，投影像素数越多光谱分辨率越差。因此，当矩形狭缝较窄时，光谱可以有着较高的分辨率，但是由于光通量变小，会直接导致光谱信噪比下降，影响光谱质量；相对应的，当矩形狭缝变宽时，虽然光通量变大了可以相对提高信噪比，但是又会因为CCD上光谱投影像素过多而使得分辨率降低。也就是说，传统的光谱检测技术无法同时具有较高的分辨率与信噪比。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于数字投影的光谱检测方法，本发明通过在光谱检测系统前添加宽度呈梯度变化的入口以及后期配套的数据处理手段，克服传统光谱仪所获取的光谱无法同时具有高分辨率和高信噪比的问题，详见下文描述：

一种基于数字投影的光谱检测方法，所述光谱检测方法包括以下步骤：

依据光谱仪光电检测器或单点探测器的像素尺寸大小，设计一种宽度呈梯度变化的入口部分，使入射光斑最终呈梯度投影在光谱仪光电检测器或单点探测器上；

其中，所述宽度呈梯度变化的入口部分具体为：光纤式与狭缝式，狭缝式分为固定式与可调式；

根据横向投影像素点数由少到多，提取出分辨率由高到低的一组光谱图；

将不同分辨率的光谱图输入数字投影算法，进行迭代计算，直到结果收敛；

收敛结果可还原为分辨率最佳的光谱，即投影全部集中在光谱仪光电检测器或单点探测器上一个像素时的光谱。

进一步地，所述固定式为菱形狭缝。

其中，所述使入射光斑最终呈梯度投影在光谱仪光电检测器或单点探测器上的步骤具体为：

设计一光路结构，该光路结构包括：入口部分、准直镜、光栅、汇聚镜以及光谱仪光电检测器或单点探测器，

光从宽度呈梯度变化的入口部分入射，通过准直镜发散为平行光射到光栅上，光栅进行分光后，被色散开的单色光按波长或频率大小而依次排列；

再经物镜汇聚，投影在光谱仪光电检测器或单点探测器，当投影全部集中在光谱仪光电检测器或单点探测器上一个像素时光谱分辨率最佳，投影像素数越多光谱分辨率越差。

所述将不同分辨率的光谱图输入数字投影算法，进行迭代计算，直到结果收敛得步骤具体为：

根据数字投影算法，输入光谱组等于投影矩阵与输出光谱的乘积；

根据输入光谱组做预估计，得到一个估计光谱，对估计光谱做投影变换；将投影变换结果与输入光谱组做比，并用比值对估计光谱进行修正；

反复迭代直到比值小于阈值，此时估计光谱符合预计要求，将此时的估计光谱作为结果输出。

其中，所述将投影变换结果与输入光谱组做比，并用比值对估计光谱进行修正的步骤具体为：

其中，f_div(n)为光谱偏差数组；a_in为投影矩阵的列向量；m为投影矩阵的行数；g_div(n)为投影偏差数组；f(n)为估计光谱数组；h_sum(n)为投影比重数组。

本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明通过在光谱检测系统前添加宽度呈梯度变化的入口来获取分辨率不同的一组光谱图，经过数字投影可以得到该光谱仪极限分辨率的光谱。该光谱检测方法不仅能够简单、快速地克服传统光谱仪所获取的光谱无法同时具有高分辨率和高信噪比的问题，同时还可以降低激光平均强度，实现吸热材料光谱的测量，防止激光能量过高破坏样品；同时，由于入口的形状的改变，允许通过大半径的光斑，可以降低激光平均强度，实现吸热材料光谱的测量。

附图说明

图1是本发明提供的一种基于数字投影的光谱检测方法的流程图；

图2是本发明提供的仪器光路结构简图；

其中，1为入口部分；2为准直镜；3为光栅；4为汇聚镜；5为光电检测器，下面以CCD为例进行说明。

图3是本发明提供的三种可行入口；

其中，(a)为固定狭缝(菱形狭缝)；(b)为可调狭缝；(c)为呈梯度排列的光纤。

图4是本发明提供的普通矩形狭缝与梯度入口的区别图，以及通过四种入口后光斑在CCD上的投影图；

图5是本发明提供的效果图；

其中，(a)为光斑投影覆盖CCD上1个像素点时所产生的光谱；(b)为光斑投影覆盖CCD上95个像素点时所产生的光谱；(c)为数字投影算法的迭代结果；(d)为(c)和(a)之前的差异值。

图6是数字投影算法示意图。

其中，(a)和(c)为两种原始信号；(b)和(d)为错位叠加后的信号。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

数字投影算法是一种数据恢复算法，信号由于错位叠加导致分辨率降低，可以通过数字投影算法进行还原，通过多次迭代可以近似还原出原始信号。

为了使光谱同时具有高分辨率与高信噪比，克服背景技术中存在的问题，本发明实施例提出光谱检测技术与数字投影算法结合的新思路，通过改变通光入口的形状，使光通量较大的情况下依旧可以借助后期处理，得到高分辨率的光谱。

实施例1

一种基于数字投影技术的光谱检测方法，参见图1，该光谱检测方法主要包括以下步骤：

101：依据光谱仪光电检测器(CCD)或单点探测器(下文以CCD为例)的像素尺寸大小，设计一种宽度呈梯度变化的入口，使入射光斑最终呈梯度投影在CCD上；

102：根据横向投影像素点数由少到多，可以从中提取出分辨率由高到低的一组光谱图；

其中，当投影全部集中在CCD上一个像素时光谱分辨率最佳，投影像素数越多光谱分辨率越差。

103：将不同分辨率的光谱图输入数字投影算法，进行迭代计算，直到结果收敛；

其中，步骤103具体为：

根据数字投影算法，输入光谱组等于投影矩阵与输出光谱的乘积；

根据输入光谱组做预估计，得到一个估计光谱，对估计光谱做投影变换；将投影变换结果与输入光谱组做比，并用比值对估计光谱进行修正；

反复迭代直到比值小于阈值，此时估计光谱符合预计要求，将此时的估计光谱作为结果输出。

104：收敛结果即可还原为分辨率最佳的光谱，也就是投影全部集中在CCD上一个像素时的光谱。

根据之前所述的数字投影原理，测量光谱是由分辨率最佳的光谱经过投影产生的，数字投影算法模拟这个投影过程，以测量光谱作为输入，通过多次迭代进行逆运算，还原投影过程，得到的结果即为分辨率最佳的光谱。

综上所述，本发明实施例通过上述步骤101-步骤104实现了光谱同时具有高分辨率与高信噪比的要求；同时，由于入口形状的改变允许通过大半径的光斑，可以降低激光平均强度，实现吸热材料光谱的测量。

实施例2

下面结合图2至图6、以及具体实例对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：

本发明实施例提出了一种基于数字投影的光谱检测方法，设计了一种宽度呈梯度变化的入口采集具有高信息量的光谱图，并配合后期数据处理手段，还原出同时具有高分辨率和高信噪比的光谱。该光谱检测方法可以分为入口和检测两部分，入口部分1为本发明实施例设计的重点。

入口部分1可以有两种选择，分别是光纤式与狭缝式，而狭缝式又可以分为固定式与可调式。检测部分可以匹配现有其他光谱检测仪器的检测部分，一般采用光栅分光，利用光电检测器(CCD)或者数字微镜器件(DMD)与单点探测器配合进行光谱采集。对于检测部分，本发明实施例均以光栅2分光后用CCD5进行采集为例。

图2是本发明实施例提供的仪器光路简图，入口部分1为可调式的狭缝，可以由图3所示入口部分替代。图3是三种入口部分的示意图，包括但不仅限于如图三种，只要是宽度呈梯度变化的入口部分都满足。

如图2所示，光从狭缝入射，通过准直镜2发散为平行光射到光栅3上，光栅3进行分光后，被色散开的单色光按波长(或频率)大小而依次排列，再经物镜4汇聚，投影在光电检测器5(本发明实施例以CCD为例进行说明)上。当投影全部集中在CCD5上一个像素时光谱分辨率最佳，投影像素数越多光谱分辨率越差。

本发明实施例提出了一种宽度呈梯度变化的入口部分1，如菱形狭缝(下文均以菱形狭缝为例进行说明)，如图4所示，因为菱形狭缝会以1比1的比例投影在CCD5上，所以传统矩形狭缝如果想得到极限分辨率(即在CCD上的投影为一个像素)，狭缝宽度就必须小于CCD5一个像素的宽度，这样会导致光通量过小，信噪比过低。菱形狭缝不同于常用的矩形狭缝，拥有着更大的光通量与更好的信噪比。光斑从菱形狭缝入射，最后在CCD5上的投影也相对应变为菱形，可以从中提取出分辨率由高到低的一组光谱图。

光谱分辨率降低的原理如图5所示，当光斑投影在CCD5上多个像素点时，会出现不同波长光谱的重叠，从而导致分辨率的降低，因此(a)的分辨率远低于(b)。如图5所示，选取第75组至第95组数据(即光斑投影覆盖CCD5上75个像素点至95个像素点时所产生的光谱)作为输入，其中(a)为光斑投影覆盖CCD5上1个像素点时所产生的光谱，有着最好的分辨率，(b)为光斑投影覆盖CCD5上95个像素点时所产生的光谱，(c)为迭代后得到的结果，极大的提高了光谱分辨率，(d)为(a)和(c)的差别。由此可以使光谱同时具有高分辨率与高信噪比；同时，由于狭缝形状的改变允许通过大半径的光斑，可以降低激光平均强度，从而实现吸热材料光谱的测量。

数字投影算法是一种数据恢复算法，信号由于错位叠加导致分辨率降低，如图6所示，可以通过数字投影算法进行还原，通过多次迭代可以近似还原出原始信号。通过反演迭代得到极限分辨率光谱，也就是投影全部集中在CCD5上一个像素时的光谱图。

其中，实施例1中步骤103的操作具体为：

设输入光谱组为g₀；投影矩阵为H＝H_m*n(a_ij)_m*n；H为投影矩阵；a_ij为投影矩阵的元素；m为投影矩阵的行数；n为投影矩阵的列数；估计光谱为f；输出光谱为f₀。

根据数字投影算法，有g₀＝H*f₀；

其中，a_in为投影矩阵的列向量；h_sum(n)为投影比重数组。

根据输入光谱组g₀做预估计，得到一个估计光谱f＝H^T*g₀；对估计光谱做投影变换，g＝H*f；T为转置。

结果g与输入光谱组g₀做比，g_div＝g₀/g，并用比值g_div对估计光谱进行修正。

f_div(n)＝(a_in)_m*1*g_div(n)；g_div(n)为投影偏差数组；f_div(n)为光谱偏差数组。

f(n)为估计光谱数组。

反复迭代直到估计光谱符合预计要求，即g_div小于阈值D，其中阈值D的设定根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例对此不做限制。

最后的估计光谱作为结果输出，即f₀＝f。

综上所述，本发明实施例通过上述操作实现了光谱同时具有高分辨率与高信噪比的要求；同时，由于入口形状的改变允许通过大半径的光斑，可以降低激光平均强度，实现吸热材料光谱的测量。

本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。