莱斯大学的迈克·威廉姆斯 图案装饰了一个静态模型，用于测试莱斯大学的高光谱条纹投影仪，它结合了光谱和3D成像
类似条形码的黑白图案显示在数字微镜器件上，以生成高光谱条纹
学分:凯利实验室/莱斯大学 条纹在莱斯大学的实验室里是本季的时尚，研究人员用它们来制作普通相机永远拍不到的图像
他们的紧凑型高光谱条纹投影仪(HSP)是朝着收集自动驾驶汽车、机器视觉、作物监测、表面磨损和腐蚀检测及其他应用所需的空间和光谱信息的新方法迈出的一步
莱斯大学布朗工程学院的电子和计算机工程副教授凯文·凯利说:“我可以想象这项技术在农民手中，或者在无人机上，不仅能看到植物的营养成分和含水量，还能看到作物的三维高度。”
“或者它可以看着一幅画，看到表面的颜色和纹理细节，但用近红外也能看到画布下面
" 凯利的实验室可以通过一个结合了高速摄影、单色传感器阵列和复杂编程的系统来实现三维光谱，从而为用户提供一个更完整的物体形状和组成的图像
凯利说:“我们从一幅图像中实时获得四维信息，三个空间信息和一个光谱信息。”
“其他人使用多个调制器，因此需要明亮的光源来实现这一点，但我们发现我们可以用正常亮度的光源和一些巧妙的光学器件来实现
" 由莱斯大学基于高光谱条纹投影仪的成像系统重建的物体的三维点云
单色相机还捕捉每个点的光谱数据，不仅提供目标的形状，还提供其材料成分
学分:凯利实验室/莱斯大学 凯利、主要作者、莱斯大学校友徐一博和研究生安东尼·吉尔居姆的研究成果在《光学快报》的一篇公开论文中有详细介绍
HSP从已经掌握在消费者手中的便携式三维成像技术中得到启示——想想智能手机中的人脸识别系统和游戏系统中的人体跟踪器——并增加了一种从捕获的每个像素中提取宽光谱数据的方法
这种压缩的数据被重建成具有光谱信息的三维地图，该地图可以包含数百种颜色，不仅可以用来显示物体的形状，还可以用来显示其材料成分
“普通的RGB(红、绿、蓝)相机基本上只能给你三个光谱通道，”徐说
“但是超光谱相机可以给我们很多很多的光谱通道
我们可以在大约700纳米处捕捉红色，在大约400纳米处捕捉蓝色，但是我们也可以在每隔几纳米或更短的时间内捕捉带宽
这给了我们精细的光谱分辨率和对场景更全面的理解
“HSP以非常简单有效的方式同时对深度和高光谱测量进行编码，允许使用单色相机，而不是类似系统中通常使用的昂贵的高光谱相机，”徐说，她于2019年在Rice获得博士学位，现在是三星研究美国公司(Samsung Research America Inc .)的机器学习和计算机视觉研究工程师
她在凯利的实验室开发了硬件和重建软件，作为她的论文的一部分
HSP使用现成的数字微镜器件(DMD)将看起来像彩色条形码的图案化条纹投射到表面上
通过衍射光栅发送白光投影将重叠的图案分成颜色
目标及其点云图像显示了莱斯大学高光谱条纹投影仪的一项功能，该投影仪获取每个点的3D数据和光谱数据，不仅提供目标的形状，还提供其材料组成
学分:凯利实验室/莱斯大学 每种颜色都会反射回单色相机，单色相机会为该像素指定一个数字灰度级
每个像素可以有多个层次，每个层次对应一个颜色条纹
这些被重新组合成物体该部分的总光谱值
“我们在HSP中使用单个数字微镜器件和单个光栅，”徐说
“新颖的光学设计将光路折回相同的衍射光栅和透镜，使其非常紧凑
单个DMD允许我们保留我们想要的光，并扔掉其余的
" 这些精细调谐的光谱可以达到可见光之外
它们反射回传感器的多重精细光谱可用于识别材料的化学成分
与此同时，图案中的扭曲被重建成三维点云，本质上是目标的图像，但比普通快照提供的数据多得多
凯利设想将热休克蛋白嵌入汽车前灯，可以看到物体和人之间的区别
“它永远不会混淆绿色服装和绿色植物，因为一切都有自己的光谱特征，”他说
凯利相信，实验室最终将结合莱斯开创性的单像素相机的想法，进一步缩小设备的尺寸，并将其用于压缩视频捕捉
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