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關于激光誘導擊穿光譜與高光譜技術的知識融合及傳感器融合策略探究

更新時間:2025-01-27      點擊次數:1541


在本次研究中,我們深入探究了多模態光譜成像領域的分析策略,旨在充分挖掘兩種光譜技術之間的協同潛力。具體而言,我們著重研究了兩種各具特色與優勢的方法。

第一種是傳統的傳感器融合方法。此方法將兩種傳感模式的數據在特征層面進行整合,隨后在這個經過增強的特征空間中實施聚類操作,進而部署無監督分類器。

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第二種則是創新性的知識蒸餾方法。該方法借助一種傳感模態(教師)的準確性和穩定性,為訓練數據集生成標簽,之后利用第二光譜成像模態的數據集,開展監督訓練過程(學生)。

為了驗證這兩種方法的有效性,我們引入了一個案例研究,運用激光誘導擊穿光譜(LIBS)和高光譜成像(HSI,即近紅外 - 短波紅外,NIR - SWIR)技術來完成礦物識別任務。研究結果顯示,當單獨考量兩種方法時,LIBS 在分類能力上表現出顯著優勢,而 NIR - SWIR 成像在準確識別目標礦物方面則面臨較大挑戰。

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通過中級融合架構將兩種傳感模式的數據相結合,相較于單獨使用 LIBS,性能確實有了一定程度的提升,尤其是在減輕邊界偽影方面,并且通過對簇質心的直接分析,還可能提高了結果的可解釋性。這表明,對于那些對準確度要求較高的應用場景,或者當像 LIBS 這樣的技術因矩陣復雜性而難以施展時,這種傳感器融合方法不失為一種吸引力的選擇。

在推進多模態光譜知識蒸餾策略的過程中,我們成功運用這一創新方法訓練出了一個模型。該模型在訓練階段以 LIBS 技術作為監督,而在輸入時僅采用 NIR - SWIR 數據。這一方法,但卻展現出了顯著的優勢。

一方面,與單獨使用 NIR - SWIR 技術相比,它大幅提升了高光譜技術的分類精度,為將一種光譜成像技術作為另一種技術的自主監控手段提供了可能。

另一方面,這種方法能夠有效地發揮多模態的優勢,利用單模態系統的長處,構建出性能更優的解決方案。就本次討論的示例而言,充分利用 NIR - SWIR 成像的多功能性和高吞吐量,最終的解決方案在保留 LIBS 高性能的同時,還具備了 HSI 解決方案的高分辨率和快速操作速度。

總體來說,這些研究成果在學術和技術層面都為光譜成像領域開辟了全新的視角。特別是在未來的研究中,可以借助知識蒸餾管道,開發出高效的工業應用,滿足對高吞吐量和穩定性的需求。此外,鑒于僅在訓練階段需要多模態,還有可能降低此類系統的運行成本,使其在實際操作過程中僅需單一光譜成像模態即可。盡管本文主要聚焦于礦物鑒定程序,但所取得的研究成果能夠直接推廣至光譜成像這一廣泛領域中的其他研究方向和分類任務。

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以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業資深專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發起成立的科技型公司,目前投產市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現國產化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。

以象科技是一家集研發、生產、銷售于一體的科技型公司。目前經營產品有激光共聚焦,激光散斑血流成像儀,光譜儀,高光譜相機等光學產品。研發中心設立于西安,銷售網絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。

     以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業力量共同發起創立的科技型企業,在光學技術領域展現出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業內的一顆璀璨新星。

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