光谱信息

美国劳伦斯伯克力国家实验室的科学家们开发了首个真彩(true-color)超高分辨率显微成像技术，为研究细胞结构和相关疾病提供了一个强大的工具。该技术将光谱与超高分辨率显微技术结合起来，在单分子成像时可以达到空前的光谱和空间分辨率。这一突破性成果发表在八月十七日的Nature Methods杂志上。　　“我们用这一技术检测每个分子在空间和光谱中的定位，根据其光谱判断分子的颜色，可以说这是首个真彩超高分辨率显微镜，”助理教授Ke Xu说，他将这一技术命名为SR-STORM(spectrally resolved stochastic optical reconstruction microscopy)。　　SR-STORM能够给出每个分子的光谱和空间信息，为人们打开了一扇新的大门。该技术不仅能够在细胞中成像多个组分，还能检测局部的化学环境(比如pH变化)。更重要的是，SR-STORM是一种高通量技术，能在大约五分钟内获得大量单分子的空间和光谱信息。　　SR-STORM是Xu博士基于自己之前的工作开发出来的，当时他在著名学者庄小威(Xiaowei Zhuang)实验室从事博士后研究。庄小威教授研发的超高分辨率成像技术STORM与诺奖得主Eric Betzig的成果不相伯仲，却和2014年的诺贝尔化学擦肩而过。　　现有的超高分辨率显微技术不能给出光谱信息，这样的信息对于理解分子行为是很有帮助的，而且能够对多个靶标实现高质量的多色成像。Xu博士和同事们经过深入探索，终于解决了这一难题。他们用发射波长相近的14种染料对样本进行染色。尽管这些染料的光谱彼此重叠，但SR-STORM能够很好的将其区分开。研究人员还用四种染料对线粒体、微管等四个不同的亚细胞结构进行标记。研究显示，SR-STORM能够根据分子的光谱轻松分辨不同的颜色，每个亚细胞结构都能鲜明的呈现出来。　　“我们以大约10nm的高分辨率，成像了细胞内四个生物学组分的空间互作，”Xu说。“目前这一技术主要用于基础研究和细胞生物学领域，我们希望日后也能将其用于医疗。研究者们可以在SR-STORM的帮助下观察细胞结构的建立，以及它们在疾病中发生的变化。”　　“细胞骨架包括一系列相互作用的亚细胞结构和蛋白，这一技术可以通过空前的颜色通道和空间分辨率，揭示不同靶标之间的互作。”　　Xu博士正在尝试进一步改良这一技术，使它能够用于常规显微系统。他也在开发合适的染料和探针，在纳米尺度上监控细胞内局部环境的变化，比如pH值。　　原文链接：Ultrahigh-throughput single-molecule spectroscopy and spectrally resolved super-resolution microscopy

国外某机构的最新的研究报告显示，2021年全球高光谱成像系统市场规模为134亿美元，预计到2030年该市场将达558亿美元，2022至2030年间的复合年增长率为17.3%。其中，预测期内亚太地区高光谱成像系统市场的复合年增长率超过18%！此消息发布之后，国内很多业内人士纷纷表示看好该市场的发展，更有多位人士表示中国高光谱成像市场的复合年增长率高于全球平均水平。基于当前市场发展态势，近年来，中国市场中不仅高光谱等相关企业的融资案例频发，相关的仪器采购项目也越来越多，而且高光谱相关的应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、环境、制药、食品测试、文保等更多领域。仪器信息网根据某招中标网站有关高光谱信息的统计分析（以“高光谱”为关键词搜索，不完全统计，截至发稿日），目前采购单位类型主要涉及科研院所、高校、各地环境监测中心等；从采购名录上来看，大多为仪器采购，也有少部分服务或者项目开发采购；从应用方向上来说，主要聚焦在农业、环境、文保、地质和资源勘察等相关行业；从中标仪器型号和品牌来看，涉及诸多知名仪器公司，国外的比如SPECIM、Headwall 、RESONON、Cubert等，国产如双利合谱、彩谱科技、奥谱天成等。部分中标信息摘录如下：项目名称采购单位采购名录型号北京师范大学珠海校区地表过程与资源生态国家重点实验室珠海基地采购野外高光谱荧光综合自动观测系统采购北京师范大学野外高光谱荧光综合自动观测系统AutoSIF-2-8等中国社会科学院考古研究所考古发掘与出土文化保护采购项目中国社会科学院考古研究所高光谱成像分析系统；SPECIM-IQ国家民用空间基础设施“十三五”陆地观测卫星共性应用支撑平台项目-高光谱相机与高光谱无人机采购项目中国科学院空天信息创新研究院高光谱无人机遥感系统（高光谱相机/高光谱无人机）HySpexMjolnir VS-620局经济林产品质量检验检测中心（杭州）检测设备购置项目中国林业科学研究院亚热带林业研究所可见-近红外-高光谱成像无损检测系统生态质量地面综合监测能力建设项目中国环境监测总站机载高光谱相机GaiaSky mini3-VNDZ改善科研条件专项项目（中药资源保护与可持续利用研究平台设备购置）中国医学科学院药用植物研究所纳米高光谱显微成像系统CytoVivaHS中国科学院2021年度野外观测网络移动观测平台采购项目中国科学院地理科学与资源研究所机载高光谱相机Pika L面向智能产线的协作机器人通用算法试验平台及系统建设(二次)佛山科学技术学院高光谱相机FS13、 FS15智慧农业技术集成与应用创新农业农村部重点实验室建设项目(第一、二批）南京国家现代农业产业科技创新中心管理办公室近红外高光谱分析仪、无人机机载高光谱遥感成像系统Image-λ-N17E-HR；300TC大连民族大学推扫式机载高光谱成像系统采购项目大连民族大学推扫式机载高光谱成像仪Gaiasky-mini2-vn东江流域水生态环境观测平台（一期）生态环境部华南环境科学研究所高光谱水质水生态监测系统X20P昆明勘察设计院森林资源监测及数据处理设备购置项目国家林业和草原局西南调查规划院机载高光谱成像仪X20P石家庄市农科现代农业园区（2022年现代农业园区提升）项目设备采购石家庄市农林科学研究院高光谱成像系统Gaiafield Pro-V10广东省农作物现代种业产业园项目---种子质量检测、种植业种业数据库平台配套设备采购广东省农业科学院农业生物基因研究中心无人机高光谱套装300 TC测绘专用仪器第二批采购项目成都市勘察测绘研究院无人机载高光谱数据采集设备X20H等黑龙江省自然资源调查院专业设备采购黑龙江省自然资源调查院高光谱成像传感器D-HSPC200兴安盟作物分子育种及品质检验检测平台建设-国产设备购置兴安盟农牧科学研究所高光谱植物表型分析仪Pika L中国海洋大学三亚海洋研究院基于标准散射体的后向散射定标装置采购项目中国海洋大学高光谱吸收仪；高光谱衰减仪OSCAR；VIPER；长春理工大学中山研究院机器视觉与无人系统实验室实验设备采购（四）长春理工大学中山研究院高光谱相机、高光谱探测系统Gfield-V10-SH；GaiaFluo-VN-HR农学院PH计等采购及服务（2022分散27）东北农业大学高光谱相机SPECIM IQ吉林省生态环境遥感大数据重点实验室建设项目吉林师范大学无人机高光谱成像系统iSpecHyper-VM100-PRO国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院智能装备技术研究中心全波段地物高光谱仪；手持智能型高光谱相机；超微型高光谱成像光谱仪FS4N1500；SPECIM IQ；Nano-Hyperspec中国海洋大学三亚海洋研究院水面高光谱辐射自动测量系统设备采购项目中国海洋大学水面高光谱辐射自动测量系统USRAMS福建师范大学无人机载高光谱成像系统等设备货物类采购福建师范大学无人机载高光谱成像系统仪器、植被反射光谱及叶绿素荧光测量机载系统Gaiasky-mini2-VN、Gaiasky-SP-VN&SIF构建“环境-植物”大数据监测平台与智能控制系统广东省农业科学院环境园艺研究所高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN环科院2022年环境科研监测设备能力建设（第一部分）重庆市生态环境科学研究院机载高光谱激光雷达一体化成像系统ATHL9010水环境遥感和同位素监测设备深圳职业技术学院 便携式高光谱成像仪Pika L福建省福州环境监测中心站填平补齐项目（实验室能力建设）福建省福州环境监测中心站机载高光谱成像系统Pika L、iS2国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院作物便携式高光谱成像仪；全自动、多尺度高光谱成像仪；作物组分荧光高光谱成像仪Image-λ-V10E-HR；SOC710-VP；IMA-VIS-INV-447-DIA/EPI四川农业大学第三批省级共建与发展专项显微镜及成像设备采购项目四川农业大学机载高光谱成像系统PIKA L高光谱目标检测与识别算法库某单位高光谱目标检测与识别算法库基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究广东省水利水电技术中心基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究南海区重点河涌入河排污口核查及规范化管理佛山市生态环境局南海分局重点河涌无人机高光谱监测分析长三角一体化示范区高光谱数据采集项目上海市测绘院长三角一体化示范区高光谱数据采集项目布达拉宫高光谱扫描及数据处理中国文化遗产研究院布达拉宫高光谱扫描及数据处理

拉曼光谱因其应用场景非常广，已经成为各实验室不可或缺的设备。但拉曼光谱在很多应用场景下存在一个痛点：荧光干扰！而时间门控拉曼光谱可解决该“硬骨头”问题，克服传统生物样品检测荧光干扰中的难题，极大地拓展拉曼的相关应用。那么时间门控拉曼光谱在应用层面有哪些优势？发展前景如何？当前的产业化情况如何？日前，仪器信息网编辑就以上问题特别采访了广东大湾区空天信息研究院王振友研究员。另辟蹊径：从太赫兹到时间门控拉曼光谱采访过程中，我们了解到王振友研究员目前主要从事时间门控拉曼光谱等相关光谱仪器研究工作。但据了解，王振友研究员最初是做太赫兹技术研究的，那么，为什么会从太赫兹转向了拉曼的研究呢？王振友研究员介绍说，太赫兹光谱技术是一个较新的技术方向，近30年得到快速发展。太赫兹波段有其独特的优势，例如科研工作者可获得各种物质在太赫兹波段的吸收谱。但在实际应用过程中也存在一些局限，如因是新的波段，不能和传统光学共享成熟的光学部件和探测器，导致设备昂贵。另一方面，因为太赫兹在毫米波量级，在光谱的各个环节中很容易产生驻波条纹，降低探测灵敏度。基于此，他们考虑如何在获得太赫兹能级信息的同时解决以上问题。“相对于太赫兹而言，拉曼在低波数含有太赫兹方面的信息，拉曼散射也可以提取物质的指纹特征峰，同时又能克服太赫兹固有的缺陷。因此我们另辟蹊径切入拉曼，再利用时间门控拉曼光谱去除荧光干扰。”王振友研究员在采访中提到，下一步计划把时间门控拉曼光谱抗荧光功能和太赫兹波段相结合，可以研究在太赫兹波段的材料表征技术，获得高灵敏度的太赫兹波段的光谱信息。时间门控拉曼光谱仪优势凸显当前，拉曼光谱已经成为科研领域，甚至企业工厂等必备的物质表征设备。但是，很多行业在使用的过程中经常面临荧光干扰的问题。王振友研究员介绍说，与常规拉曼相比，时间门控拉曼光谱仪有两方面的优势，一是抗荧光干扰；二是采用脉冲激光，可以实现高时间分辨率的光谱研究。基于此，很多用户都渴望使用时间门控拉曼光谱仪来解决该研究痛点。谈到未来市场空间，王振友研究员说：“目前，国际上只有一家芬兰公司能够生产时间门控拉曼光谱仪。基于现在的估算，全世界拉曼光谱仪市场可能有上千亿人民币规模，预估时间门控拉曼光谱仪规模也有上百亿人民币，现在市场基本上还是空白。”推进时间门控拉曼光谱仪产业化快速发展时间门控拉曼光谱仪国产样机据介绍，目前王振友研究员团队已经成功研制了时间门控拉曼光谱仪国产样机，算是世界上第二家能够研制抗荧光时间门控拉曼光谱仪的单位。王振友研究员介绍说：“与芬兰产的仪器相比，抗荧光方面非常优异，某些性能方面甚至能够超越。下一步计划做用于科研工作的高端科研设备，更一步做便携式的产品，用于比如执法部门的毒品检测或环境污水检测等。”除了产品研发之外，王振友研究员团队也在和一些单位进行拉曼光谱的应用研究合作。目前，王振友研究员团队已经为浙江大学、中科院南海所、电子科大等很多单位提供样品测试服务。王振友研究员说：“当前首要任务是推广合作，希望有更多的人了解并使用该技术。未来要进一步解决关键部件的成本和性能提升的问题，我们将依托空天院雄厚的工程技术能力组织人力将其攻克下来。”

2014年3月2-6日，Pittcon 2014在美国芝加哥召开，仪器信息网编辑参加了此次展会，并在展会后走访了赛默飞世尔科技(以下简称赛默飞)位于威斯康辛州的分子光谱工厂。 　　时值三月初，威斯康辛州下了大雪，工厂附近银装素裹，分外美丽。当地时间上午10点，仪器信息网一行四人来到了赛默飞分子光谱工厂，赛默飞分子光谱全球产品总监Simon Nunn先生、分析仪器光谱解决方案市场经理Maria Perr女士、分子光谱事务经理Lisa Briquelet女士热情地接待了我们。 赛默飞分子光谱工厂外景 　　坐拥四大品牌，构建丰富光谱产品线 　　Maria Perr女士介绍了赛默飞整个公司的概况。赛默飞目前在50个国家拥有员工50000余名，年收入达到170亿美元。2013年收购Life Technologies后，赛默飞在全球财富500强的位置由170位升至120位。 　　公司使命是帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全，产品和服务主要包括分析仪器、实验室设备、试剂、耗材和软件等，提供实验室综合解决方案，帮助各行各业的客户解决在分析领域所遇到的复杂问题与挑战，促进医疗诊断发展、提高实验室生产力。 　　赛默飞光谱产品线历史悠久。通过不断的收购与整合，赛默飞构筑了种类丰富的光谱产品线，既有原子光谱，也有分子光谱。 　　仅就分子光谱而言，赛默飞的产品线包括：各种普及型、分析型及研究型 FT-IR 光谱仪；独立型及联机型拉曼光谱仪、显微拉曼光谱仪及各种拉曼附件；通用、专用近红外光谱仪、红外气体分析仪，红外油分析仪及红外半导体分析仪；显微红外光谱仪，及齐全的红外制样附件；多种应用软件，如智能化定量分析软件、红外谱图解析软件、红外应用文献库软件等；世界上最大数量的傅立叶红外、拉曼的标准谱库；微型核磁共振波谱仪等。 　　分子光谱产品大放异彩 　　赛默飞红外/拉曼光谱产品线来自于Nicolet(原美国尼高力仪器公司)，其紫外可见分光光度计主要来自于UNICAM(原英国UNICAM光学仪器公司)，这些品牌都因为其精湛的技术、卓越的产品而享誉全球。通过收购，赛默飞获得了许多独特的技术。据了解，目前赛默飞是唯一坚持采用全息母光栅的厂家，也是唯一一家公司可对外提供标准校准滤光片的厂家，更是唯一一家可提供进行全自动计量校正系统CTU、CVC的厂家。 　　收购这些品牌之后，赛默飞结合已有技术，推出了许多新产品，这些产品获得了业内的广泛认可，屡获大奖。比如Nicolet&trade iS5 FT-IR Spectrometer 在pittcon 2010上获得科学家选择奖，Nicolet&trade iS50 FT-IR Spectrometer 获得2013年的R&D大奖。 　　Simon Nunn先生为我们梳理了赛默飞分子光谱几大产品线的最近发展情况： 　　(1)紫外可见分光光度计 　　赛默飞推出了Genesys&trade 系列和 Evolution&trade 系列两大类产品，为单一或混合的固态、液态以及混合态样品的定量分析提供了可靠的途径，将检测时间从原先的几天缩短到几毫秒。产品广泛应用于各类基础研究和应用研究实验室，尤其在生命科学、QA/QC和材料科学实验室，更为常见。 　　作为赛默飞紫外可见分光光度计家族的重要成员，NanoDropTM系列微型紫外可见分光光度计主要用于核酸与蛋白的定量测量，在生物技术企业、制药企业、医院、科研院所也得到了广泛的应用。 　　(2)NMR 　　收购picoSpin公司后，赛默飞拥有了微型核磁共振波谱仪(NMR)产品线，对其红外光谱及拉曼光谱产品是很好的补充。赛默飞在之前picoSpin 45的基础上推出了升级产品picoSpin 80。 　　Simon Nunn先生表示：&ldquo NMR是有机分子表征的首选技术。传统的NMR使用成本高，对实验室空间、日常维护都有很高的要求，实用性相对较差。微型NMR在以上方面有很大的改进，不仅体积大幅缩小结构紧凑，而且操作简单，非常适用于教学以及化学品管理。&rdquo 微型NMR picoSpin 80 　　(3)傅里叶红外光谱仪、拉曼光谱仪、近红外光谱仪 　　赛默飞现拥有傅里叶红外光谱仪、拉曼光谱仪、近红外光谱仪等光谱产品线，拥有科研级傅里叶红外光谱仪Nicolet iS50、Nicolet iS5、傅里叶近红外Antaris II、显微红外成像光谱仪Nicolet iN10 MX、DXR显微拉曼光谱仪等明星产品。 　　这些产品可用于固态、液态、气态物质的单一样品及混合样品的化学性质及形态相关信息的辨认，为化工、食品、制药、法医、材料等多个领域的企业、检测机构及科研机构提供材料表征、新材料开发、企业质量控制等提供全套解决方案。 DXRxi显微拉曼成像光谱仪 　　在Pittcon 2014上，赛默飞发布了新品&mdash &mdash DXRxi显微拉曼成像光谱仪。该产品具有以下特点： 　　采用新型以图象为中心的赛默飞OMNICxi软件，实现可视化快速采集、直观精准的样品定位以及直观参数优化界面 自动准直与校标功能将为用户节省大量的时间与精力 快速实现样品化学信息的可视化成像，在数秒钟内就能提供详细的光谱信息，无需专业光谱专家解析，易于使用 超强的大面积区域快速扫描功能。 　　Simon Nunn先生介绍说：&ldquo DXRxi相比与其他同类型的产品，它最大的优势在于软件平台。用户购买的是仪器硬件，但实际上他们使用的是软件，几乎可以说软件就是全部。所以，我们在软件的改进上做了很大的努力。&rdquo 　　DXRxi的新型设计致力于快速准确显示分子结构、化学组份以及样品形貌等信息，为研究开发、材料缺陷和产品质控等应用带来高可信度，将帮助药物科学、生命科学、半导体制造以及地质学等领域的科学家、工程师以及科研工作者在材料领域的相关应用研究。 　　赛默飞应用科学家为仪器信息网工作人员介绍DXRxi软件平台 　　Simon Nunn先生表示，在未来赛默飞在仪器研制方面将仍致力于仪器本身性能的提升，同时在也将会在仪器联用方面进行更多的尝试。目前赛默飞已经实现了红外分别与气相色谱仪、热重分析仪及流变仪的联用，这样的联用能够从一个样品上获得更丰富信息。 　　三大措施保障产品质量 　　会谈之后，仪器信息网参观了赛默飞分子光谱工厂。该工厂共有员工400余人，生产FTIR、NIR、NMR、UV-Vis(包括Micro UV-Vis)、RAMAN、EDS、WDS、EBSD等产品，我们参观了其中的NMR及FTIR生产线。 工厂一角 　　据Lisa Briquelet女士介绍，工厂基本上根据订单生产，目前交货期平均是两周。为保证产品的高质量，赛默飞非常重视三个方面：产品设计、生产流程控制及供应商质量。 　　赛默飞分子光谱仪器出厂前的测试时间不长，以Nicolet iS5红外光谱为例，生产一台该仪器通常只需要6个小时，然后经过严格测试即可出厂发货。之所以能够这样的生产速度之下，仍能保证产品的质量，这得益于赛默飞在产品设计过程中的精益求精。 　　Simon Nunn先生表示，实际上赛默飞把整个产品质量的控制提前到源头上，即产品设计阶段，这个阶段的时间一般很长。在这个阶段，产品的可靠性、稳定性是工程师们最关注的，工程师们力求把产品在未来使用过程中可能会出现的问题降低到最少。设计出来的产品只有经过严格的测试才会付诸生产。 工厂内部产品生产管理表 　　参观过程中，我们看到了张贴在工厂宣传版上的Nicolet iS50的生产管理表。可以看到：赛默飞将该产品生产重要环节进行了分解，每个环节都指定了负责人，并指定了详细的日程。赛默飞要求产品生产各个环节的负责人严格把控产品生产流程，严格执行该表上的事项，在出现问题的时候会一起讨论并解决。这对于生产效率的提升以及产品质量的把控至关重要。 　　该工厂的所有零部件都是全球范围内采购的，其中一部分来自包括中国在内的亚洲。工厂在选择零部件的时候会经过非常严格的挑选与测试，这个过程是长久的、持续的。 参观合影 　　更多信息请参见：赛默飞世尔分子光谱 　　http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100328/

p 　　近红外光谱技术是目前使用最广泛的过程分析技术,模型性能是近红外光谱技术应用于生产过程质量控制的关键要素,基于结构的光谱特征波段解析是提高模型性能的重要途径。北京中医药大学乔延江教授、吴志生教授团队于2019年7月在Scientific Reports发表了一篇题为“Systematic discovery about NIR spectral assignment from chemical structural property to natural chemical compounds”的文章。马丽娟、彭严芳、裴艳玲等学生完成此工作，乔延江教授和吴志生教授共为通讯作者。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 545px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/93c90a8f-03a4-4ae3-ac1f-4fddaedb3c1f.jpg" title=" 微信图片_20190829135158.jpg" alt=" 微信图片_20190829135158.jpg" width=" 600" height=" 545" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong Figure 1. The idea of NIR spectral assignment from chemical structural property to natural chemical compounds. /strong /p p 　　针对中药制造NIR过程分析技术光谱信息冗余造成模型准确性低的问题，建立了基于浓度扰动的差谱、二维相关光谱及密度泛函理论的有效成分特征信息辨识技术，系统辨识了从简单化合物到复杂中药体系中青蒿素、五味子甲素等30余份对照品的NIR特征信息，提高了中药制造NIR过程质量控制的可靠性。成果已申请发明专利CN201910361355.6。 /p p strong 　　Systematic discovery about NIR spectral assignment from chemical structural property to natural chemical compounds /strong /p p 　　Spectra-structure interrelationship is still the weakness of NIR spectral assignment. In this paper, a comprehensive investigation from chemical structural property to natural chemical compounds was carried out for NIR spectral assignment. Surprisingly, we discovered that NIR absorption frequency of the skeleton structure with sp2 hybridization is higher than one with sp3 hybridization. Specifically, substituent was another vital factor to be explored, the first theory discovery demonstrated that the absorption intensity of methyl substituted benzene at 2330 nm has a linear relationship with the number of substituted methyl C-H. The greater the number of electrons given to the substituents, the larger the displacement distance of absorption bands is. In addition, the steric hindrance caused by the substituent could regularly reduce the intensity of NIR absorption bands. Furthermore, the characteristic bands and group attribution of 29 natural chemical compounds from 4 types have been systematic assigned. These meaningful discoveries provide guidance for NIR spectral assignment from chemical structural property to natural chemical compounds. /p p br/ /p

很多朋友问：SPECIM FX10高光谱相机采用面阵CMOS探测器，为1312 x1082 Pixels，224个光谱通道数，采用推扫式成像，那探测器的纵向1082像元与224个光谱通道之间为什么不成比例，或者224个通道的光谱信息是如何被1082个像元所感知？ 我们先来了解一下高光谱相机的工作原理: 目标物的反射光通过镜头收集并通过狭缝增强准直照射到分光元件上（透射光栅），经分光元件在垂直方向按光谱色散，经分光元件后成像在CMOS探测器上。探测器的水平方向平行于狭缝，称空间维（1312 个像元或光敏元），每一行水平光敏元上是一个光谱波段下的像；探测器的垂直方向（1082个像元或光敏元）是色散方向，复色光经过分光元件（透射光栅）分光后，被色散分离成为单色光，通过成像系统，投射在探测器的垂直方向上，并成为按波长大小依次排列的光谱图，称光谱维（224个光谱通道）。 那探测器的纵向1082像元与224个光谱通道之间为什么不成比例，或者224个通道的光谱信息是如何被1082个像元所感知？实际上进入高光谱相机的光不会分散在探测器上整个的纵向1082个像元上，而只是其中的一部分：224个光谱通道（波段）。 这意味着在可用的 1082 个像元中，真正使用的只有224个。 高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术，它将成像技术与光谱技术相结合，探测目标的二维几何空间及一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。 所谓高光谱图像就是在光谱维度上进行了细致的分割，不仅仅是传统所谓的黑、白或R、G、B通道，而是多达几百个通道，例如：SPECIM FX10高光谱相机可以把400nm-1000nm的光谱范围分为224个通道。因此，通过高光谱相机获取到的是一个数据立方，不仅有图像信息，并且在光谱维度上进行展开获得几百个谱段信息。结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据，还可以获得任一个谱段下的图像信息。 高光谱成像技术的这种“全光谱”功能让人们可以看到一个场景中每一个可分辨的空间位置上的多达几百个光谱信号，每种物质都有其特有的光谱信息（光谱指纹）。因此高光谱成像的应用场景很丰富，其中包括：食品安全、农作物健康监测（植物表型分析）、工业检测、无人机载高光谱成像分析、矿物勘探、农业遥感、环境监测、艺术品鉴别；显示屏光学性能检测、印刷品色差测量、中西药质量控制等；以及塑料分选、黑色塑料分选、垃圾分类、工业分选、矿石分选等按物品材质进行识别分拣。

8月9日至14日，青海省环境监测中心联合环境保护部卫星环境应用中心首次开展三江源区典型植被光谱监测工作。 　　此项监测工作突出传统监测与现代监测技术的结合，监测内容包括植被样点的典型植被的光谱信息以及植被群落结构、盖度、频度、地面生物量等。植被光谱信息的测定是地面监测与遥感监测相互结合的重要连接点，对提高土地利用与覆被监测、定量遥感监测、生态模型等工作的精度具有重要意义。 　　通过光谱监测，可初步掌握三江源区典型植被的光谱信息，结合遥感监测信息可以为三江源区生态状况评价提供科学的数据支持。

1. 产品简介显微拉曼测量系统，由光纤光谱仪、拉曼稳谱激光器、拉曼探头、LED光源、金相显微镜等部分构成，通过把光谱模块集成到显微镜上，实现拉曼光谱信息的测量。系统自由灵活，具备对微小区域实时成像和采集该区域物体拉曼光谱的能力，帮助用户快速对样品微观结构，微观光谱信息的测试和分析；相比于传统的拉曼光谱仪，MR拉曼光谱仪具有重现性好，测量速度快，灵敏度高等特点；适用于固体、粉末和液体等样品。主要应用领域为生物医疗、宝石鉴定、纳米材料、高分子材料、细胞探测等。2. 产品外观 3. 产品特点l空间分辨率和光谱分辨率高；l稳定性好；l耦合效率高。4. 产品参数物理参数MR532MR785整机尺寸300×200×62 mm整机重量3.7kg（不含显微镜）光谱范围200-4000cm-1200-3200cm-1波长分辨率激发波长532±1nm,线宽≤0.2nm785±0.5nm,线宽≤0.08nm激光功率稳定性≤2%RMS(@2hrs)激光器寿命5000hrs10000hrs电源电压100-240V AC@50/60Hz输出功率0-80mW可调滤光片激光截止深度OD8物镜无限远长工作距平场消色差金相物镜10X 20X 50X转换器内定位5孔转换器CCD成像可成像工作温度0-45℃工作湿度5%-80%机架、照明反射机架,低手位粗微同轴调焦机构。粗调行程28mm,带平台位置上下调节机构。最大样品高度78mm,微调精度0.002mm。带有防止下滑的调节松紧装置和随机上限位装置。内置100-240VAC 50/60Hz宽电压系统。反（落）射照明器,柯拉照明系统,带视场光阑与孔径光阑,中心可调。带斜照明装置。100-240V宽电压,单颗大功率5W LED,暖色载物台双层机械移动平台,低手位X、Y方向同轴调节；平台面积175mm×145mm,移动范围：76mm×42mm。透反射玻璃载物台板 5. 应用领域l生物医疗l生物细胞检测l石油化工l材料分析l光学实验教学l纳米材料表征l宝石鉴定6. 操作步骤?显微成像操作步骤：1) 使用HDMI连线连接相机和显示屏,连接相机DC 5V电源 2) 连接显微镜底座背部220V电源,显微镜底部左右两端分别为透射和反射的照明光源开关,依据所选应用选择照明开关和光照亮度；3) 旋转转换器选择合适倍率物镜；4) 调节三维平台,聚焦物体使目标成清晰像。?拉曼测量操作步骤： 1) 在计算机上安装UspectralPro软件,软件安装过程中,会自动安装光谱仪驱动程序； 2) 电源接口连接5V/2A电源, 用USB数据线将光谱仪与计算机连接； 3) 打开UspectralPro软件进行激光器、光谱仪参数控制（使用说明详见UspectralPro软件使用说明书）； 4) 给探头安装好需要的采样附件后,将探头对准样品,操作UspectralPro软件对需检测的样品进行数据采集； 5) 采集完数据后,可用UspectralPro软件进行数据处理。 创新点：显微拉曼测量系统，由光纤光谱仪、拉曼稳谱激光器、拉曼探头、LED光源、金相显微镜等部分构成，通过把光谱模块集成到显微镜上，实现拉曼光谱信息的测量。系统自由灵活，具备对微小区域实时成像和采集该区域物体拉曼光谱的能力，帮助用户快速对样品微观结构，微观光谱信息的测试和分析；相比于传统的拉曼光谱仪，MR拉曼光谱仪具有重现性好，测量速度快，灵敏度高等特点；适用于固体、粉末和液体等样品。主要应用领域为生物医疗、宝石鉴定、纳米材料、高分子材料、细胞探测等。 显微拉曼光谱仪 MR系列

近年来,食品安全问题备受关注,人们对果蔬品质与安全标准的要求也越来越高,已成为社会关注的热点。通常,果蔬品质包括了形状、颜色、大小和表面缺陷等外部品质与糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度及其他营养元素的含量等内部品质，其品质好坏是其市场销量的重要因素。传统果蔬品质检测方法如化学法、高效液相色谱法、质谱分析法等通常对待测物具有破坏性，且速度慢。机器视觉和光谱技术具有快速、无损、可靠等优点，近年来广泛用于果蔬品质检测中。其中，机器视觉技术通过提取和分析果蔬形状、大小、颜色及表面缺陷等空间信息进行外部品质检测，而近红外光谱技术主要对果蔬内部品质进行检测。高光谱成像技术将图像与光谱技术相结合，可同时获取反映待测物内外部品质的光谱信息与空间信息，近几年国内外对其在果蔬品质的无损检测中进行了广泛的研究。本文将从高光谱成像技术的基本原理与其在果蔬品质无损检测中的研究与应用等方面，介绍其在该领域的最新研究进展。1、高光谱成像技术原理高光谱系统中的每个像元均可获取同一个光谱区间内几十到几百个连续的窄波段信息，并得到一条平滑而完整的光谱曲线，同时整个成像系统还可获取被测物的空间信息，实现对待测物内部成分与外观特征的同时检测，具有光谱连续与分辨率高等特点。系统获取的高光谱图像可用一段连续波段的光学图像组成的立体三维图像来表示，如图2所示。其中XY平面的二维图像表示物体的空间信息，如形状大小、缺陷等。由于物品外部变化会影响反射光谱，故形状、颜色或缺陷在某一特定的波长下图谱会有变化。λ坐标表示物体的光谱信息，将反映出待测物成分结构等内部品质。本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。2、果蔬外部品质的检测市场上人们对果蔬的直接感受就是其外部品质的好坏，即对颜色、新鲜度、大小、机械损伤、冻伤与腐烂等方面的判断。传统的机器视觉技术在果蔬外部品质的检测中由于精度低、操作复杂，很难区分出机械损伤、冻伤、腐烂及新鲜度等方面外部特征。高光谱成像技术恰好克服了这一缺点，能够实现全方位的无损检测，而且精度高、易于操作，近年来逐步用于果蔬外部品质的检测中。新鲜度是反映果蔬品质的重要指标。刚采摘的果蔬通常需经过储存、运输，最终到达消费者，该过程将影响其新鲜度品质。一般而言，人们对果蔬新鲜度的主观判断是不准确的。分别在失水0、10、24、48小时状态下，利用成像光谱仪采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜等四种蔬菜叶片的光谱图像并进行对比分析。其中，小白菜叶片在不同失水时间下的高光谱图像与机器视觉图像的对比分析如图3、4所示。从中可以看出，随着时间的变化两幅图中的叶片状态均有明显变化，但机器视觉图像只能看出失水状态，而高光谱图像通过分析光谱信息的变化发现，叶片在失水过程中其外观形态及内部叶绿素均有变化，叶绿素相对含量值预测模型的相关系数r=0.76,说明高光谱技术可以有效辨别蔬菜叶片的新鲜度。利用高光谱技术和ANN预测模型对苹果冻伤进行了研究，如图5所示。实验采用如图6所示过程，在400-1000 nm波段的冻伤苹果高光谱图像中选择5个主成分波段(717,751,875,960和980 nm)进行ANN模型的建立，其训练集、测试集和验证集的相关系数分别为0.93,0.91和0.92,最终实现了98%以上的识别准确率。对80个苹果样本分别采集4块尺寸为2 cm×2 cm×1.5 cm区域中的高光谱图像，利用偏最小二乘回归法来估算可溶性固形物含量反射数据与近红外光谱数据之间的关系，得到交叉验证系数为0.89,均方根误差0.55%,最后成功绘制出主要波段的高空间分辨率SSC图像，如图7所示。从图中可以看出靠近苹果边缘部分相比于中心部分有着更高的SSC值。结果表明，可用近红外高光谱成像技术测量苹果的可溶性固形物含量。3、结论随着生活水平的提升，人们对健康食品的品质要求越来越高。传统的机器视觉技术和物理化学方法在测量果蔬品质方面操作复杂、破坏性强，难以满足检测需要。高光谱成像技术融合了机器视觉、光谱和图像处理技术，产生的图像是“图谱结合”的三维数据立方体，不仅包含了待测物的空间信息特征，同时还包含了待测物的光谱信息，能够准确、快速、无损的检测出农产品的品质，并且操作简单，近年来广泛应用于果蔬品质的检测中。但是高光谱成像技术在采集和处理图像数据的过程中，受限于仪器性能和处理速度的影响，该技术现目前主要应用于基础性研究，并未广泛应用于工业的在线实时检测中。针对这些问题，为了实现果蔬品质的商业化在线检测，还需要做到如下两点：一是改进并升级高光谱成像技术的相关设备比如成像光谱仪，提升其性能并降低其生产成本，利于高光谱成像技术在果蔬品质检测中的推广；二是针对全波段的、不同品种的果蔬高光谱图像进行特征波长选取，以降低数据冗余量，减少高光谱图像的获取以及处理时间。尽管如此，随着社会发展与科学进步，高光谱成像技术将不断提升和改进，未来在农产品、食品安全领域将具有更加广阔的发展空间和应用前景。

在纪录片《我在故宫修文物》中，科研人员使用一种名为高光谱的遥感技术，通过扫描古字画提取墨迹、识别颜料。高光谱遥感属于无损、非接触式的检测，文物古迹大多年代久远，有不可复原性，很难承受接触式测量带来的损伤和破坏，在这一点上，高光谱遥感和文物古迹保护不谋而合。将高光谱遥感和文物古迹保护有机的结合起来，是现代科学技术发展的趋势，也是考古界的需求和呼声。1、高光谱遥感在乐山大佛保护上的应用很多的文物古迹都历经千百年时间，其表面或者内部都多少有一些损伤、风化或者腐蚀。这些文物又往往具有很高的历史价值，不能够随意进行接触式检测和调研，这对文物受损程度的评判带来了巨大的问题。乐山大佛已经有了上千年的历史，大佛表面受到的磨损情况十分严重。根据相关专家的推算，现在看到的大佛，已经比最初的大佛“清瘦”了许多，也就是说，乐山大佛表面受到的风化和腐蚀情况十分严重。而大佛表面受损的情况，如果采用接触式的方法，一方面难度极大，效果不会很理想；另一方面，会对大佛表面产生伤害，进一步加强其表面的风蚀等。高光谱遥感则可以很好的解决这个问题，高光谱遥感是一种非接触式检测方法，既降低了检测成本，又保护了文物古迹，是一种较为可靠的方法。不同的物质对于高光谱遥感图像的不同波段有着不同的反应，这是基于高光谱遥感的特性。通过这些特性可以获得文物的一些内部信息，这些信息是很难通过文物表面检测而获得的。实际应用中，只要找到对大佛中的隐含信息较为敏感的波段，使用这些波段对其进行深入的研究，就可以获取一些普通方式无法获取的特征，从而可以恢复出一些已经消失的信息。此种技术已经在实际中有过采用的先例，例如，英国《星期日泰晤士报》于2006年5月28日首次向公众披露，塞拉奇尼借助多光谱成像技术成功地发现了达芬奇的《三博士来朝》这幅世界名画背后的血腥的场面。因此，如果把高光谱遥感应用在乐山大佛的保护上，将会卓有成效。一方面，可以通过高光谱遥感的信息，了解大佛本身的受损情况，并针对这些问题做出更好的保护措施，避免大佛受到进一步的伤害；另一方面，可以从大佛身上获得更多信息，预测大佛表面一些可能发生的问题，例如何处已经出现裂隙，何处已经出现凹陷，通过这些方面，可以防患于未然，在真正发生不可挽回损失之前就发现这些问题。2、高光谱遥感在文物断代上的应用根据遥感学知识，即便是同一类型的文物，由于其年代不同，其原材料、加工工艺等方面都是大相径庭的，这些因素反应到成份上就造成了其光谱特征的不同。如果采用高光谱遥感对文物进行处理，就可以很容易的发现文物所含成分特征，进而可以推断出文物大致的年限。但是，使用高光谱遥感对文物进行断代，需要通过测试大量相应的同类型材料样品，进而获得大量的数据，并通过这些数据建立一个丰富的光谱指纹数据库。通过数据库，就有了对比的准则，从而可以准确确定文物的年代。因此，如何建立一个数据量足够大的数据库，如何使得数据库的数据尽可能的涵盖各个方面，如何维护这个数据库，这些都是高光谱遥感在文物断代方面的一个现实问题。乐山作为世界闻名的文化遗产丰富地区，拥有着大量的文物储备。但是，专家对相当一部分文物的年代仍然存在着争议。对这些年限尚不明确的文物进行断代时就可以考虑使用高光谱遥感，相较于传统的断代方式，高光谱遥感方法可以更好的保护文物，避免断代时给文物带来的二次伤害，并且，在测量精度方面也有一定的保障。更多的去采用高光谱遥感断代方法，加快建设更完善的光谱指纹数据库，从长远角度来看，是非常有现实意义的。3、高光谱遥感数字博物馆在现代社会中，数字化已是大势所趋，在文物古迹方面也是如此。目前，已经出现了很多的数字博物馆。这些常见的数字博物馆，往往所涉及的都是可见光波段的图像，虽然已经具有很好的效果和实用价值，但相较于高光谱遥感，还有很多可以进一步研究的地方。普通的基于可见光的数字立体图像仅仅是对文物的空间信息进行了记录和再现，缺乏对文物的进一步信息的全方位立体的保存和重现，这使得在对文物做深入研究时有很大的局限性。而高光谱遥感可以获得更多的信息，除了三维信息、颜色信息之外，还有光谱信息。光谱信息是一个很广泛的事物，通过光谱信息，我们可以了解许多隐含的信息，例如文物的材质组成、历史变化、三维结构和外观形态等。埃及考古学家通过高光谱遥感技术，对已经淹没海底的古亚历山大港进行了数字重现，获得了极好的效果，古亚历山大港已经淹没海底，接触式的测量和评估是不现实的，高光谱遥感则为科学家们提供了很好的评估手段，让沉睡海底千年的古城重新展现在人们眼前。4、总结高光谱遥感技术可以了解文物古迹的受损情况、年代推算；还可以对文物进行完好度评估，以及推算出受损文物的原貌等等。高光谱遥感技术在文物保护领域大有可为。

人类获取的信息83%都来自视觉，由听觉、触觉和其他的渠道获取信息的占比仅有17%，所以视觉对于人类的重要性溢于言表。而机器视觉作为机器人的“高精密眼睛”，其之于机器人的作用就像视觉之于人类一样重要。近日，中国工程院院士王耀南在2022世界VR产业大会关键共性技术主题论坛上围绕“高光谱机器视觉感知技术应用及发展趋势”发表演讲。他指出，高光谱机器视觉技术正在迅速普及，在制药行业的产品检测、食品生产的安全识别、建筑材料的质量控制、医学成像等场景中广泛应用，但距离真正实现“高精准、看得清、更好用”仍面临挑战。智能机器人的“高精密眼睛”在日常生活中，人们通常是通过视觉器官（眼睛）获取信息，再通过大脑来分析、处理这些信息，从而识别出物体。而高光谱成像的目标是获得包括从可见光到长波、红外光谱的精细光谱“指纹”，精确反映物质独特的光谱特性。作为智能机器人的“高精密眼睛”，高光谱机器视觉的发展对机器人的控制具有重要作用。受不同生物的感光细胞具有差异启发，高光谱成像与感知可将丰富的、不同波段的图像信号映射到数字世界，是机器智能的重要支撑技术。“高光谱图像能够精准反应出物质特征的光谱信息，这是它最大的优势，”王耀南表示，“近几年，高光谱的发展非常迅速。过去高光谱主要是在遥感应用里面，今天我们把高光谱用到机器视觉，使机器人装上了明亮精准的眼睛，可以感知到可见光、红外光。”据了解，机器人的高光谱视觉研究主要包含两部分内容，一部分是成像感知，另一部分是自动的光谱信息分析。成像技术实质上是感光元件把光信息转化为数字图像信息，最早的光谱成像来自感光设备，目前低成本、小体积、高速率、低功耗的感光元件成为发展趋势。近年来高光谱机器视觉的发展态势从感知智能进入到了认知智能，从过去的 RGB 图像变成今天的光谱图像，已然进入到一个计算智能成像的时代。目前高光谱相机及其相关技术已成为智能机器视觉领域研究的前沿方向。高光谱机器视觉仍面临挑战分析与认知能力是机器人能否对环境中的有效信息加以处理与理解的重要标志，是智能化发展的必经途径。王耀南认为，高光谱机器视觉分析与认知面临着三大挑战，主要涉及图像特征提取、语义知识理解和自主适应学习。“首先要突破图像特征的提取，过去我们主要是像素特征的提取，今天扩展至边缘、纹理、光谱等空间几何等方面；第二，它已经走向了图像的推理，涉及语义知识的理解、语义的描述、高维的图像特征等技术的突破。第三，要突破自适应的学习，传感器要具有学习性、能感知，还要能理解、能分析，让人工智能真正融入到机器视觉里。”王耀南说道。近年来，通过大量研究，高光谱视觉传感器的发展突破了两项关键技术。第一项技术面向成像系统，成像系统围绕复杂的目标，能够解决在多空间、大尺度下的成像问题，可以同时捕捉三维空间和光谱维度的成像。第二项技术面向三维光谱数据分析，比如空间-光谱联合分析、大数据分析和处理等。快速突破这两项关键技术，有助于实现高光谱机器视觉技术的广泛应用。“高光谱广泛装载在机器视觉以后，不仅能应用到工业、农业，还能应用到无人驾驶、机器人、新药研发、新产品质量检测等领域。”王耀南表示。比如为了加速工业检测速度，我们开发了高光谱图像处理的硬件系统，研制了工业高光谱仪器，包括高光谱的成像，成像仪器的处理特征识别等。再比如，高光谱机器视觉也被用在异物检测方面，应用于疫苗生产的柔性智能化工厂。而不同的应用场景对高光谱成像的复杂性、多样性提出了更大的挑战。未来首先要解决数据传输与处理问题王耀南指出：“随着科学技术的进步，未来高光谱机器视觉的发展首先需要解决的，也是最重要的一个问题，就是数据传输与处理。”比如，高光谱仪器是联网的，如此庞大规模的光谱图像信息怎么同时传输，这就是一个需要解决的难题。第二是光谱成像高分辨率问题。高光谱最大的弱点就是分辨率比较低，不像可见光成像的分辨率比较高。合成孔径雷达图像的分辨率也比较低，但是它的探测精度比较高。每一种传感器都有优点和缺点，因此未来一个重要的研究方向就是新的成像方法和机理探索。第三个是所有的高光谱成像仪器都向小型化和高可靠性转变，要能够装载在不同的设备上，从单一的传感器进入到多传感器信息融合，从数据处理方面到光谱数据处理，从模型驱动向数据驱动、知识驱动的方向发展。

近日，浙江大学光电学院的马耀光研究员在微型高性能光谱仪研究中取得了新进展。研究团队提出了一种具有皮米量级分辨率的微纳光纤锥光谱仪。在这种光纤锥光谱仪中，精心设计的光纤锥几何参数使得输入光激发的少数传播模，可以随着光纤锥的非绝热形变发生耦合、演化过程，进而快速形成大量的高阶模式。这些新形成的高阶模式同时也会随着光纤锥的渐变直径被截止而转化为泄漏模，从而在探测面形成复杂的光学散斑。光谱信息也在这个过程里被编码进散斑图案之中。可以利用基于Transformer的MobileViT模型，快速、高效、准确的对输入光谱进行还原。经测试，光谱仪可以工作在450-1100nm的波段范围内，对输入光的分辨率可达1 pm 数量级。该光谱仪以相对较低的制造难度与成本，在毫米级的空间尺度下实现了皮米级的波长分辨能力。自牛顿利用棱镜观察到色散现象以来，针对光谱技术的研究就在人类发展历程中占据了重要地位。随着光谱分辨率的提高与光谱理论的完善，光谱技术逐步从科学实验领域扩展到了分析应用上，在生物传感、环境监测、天文、医疗等领域都发挥着重要的作用。但是传统光谱仪体积庞大、价格昂贵，因而在实际应用中较难推广。对光谱的测量往往需要使用非常专业的设备或者在专业的检测机构才能进行。近年来，随着微纳技术的发展，微型光谱仪凭借其体积小、重量轻、操作便捷、结构简单、价格低廉等特点，逐渐被人们所重视。但是，针对光谱仪的低成本、小体积、高性能等要求存在内在的制约关系：减小分光和探测元器件的尺寸将导致光谱仪的分辨率、灵敏度及动态检测范围显著下降，同时有可能增加器件的制造难度与成本。如何利用计算光谱技术进行光谱编码与解码是打破这一内在限制的重要前提。微纳光纤（MNFs）是研究纳米尺度光与物质相互作用的优秀平台之一。利用其简洁的几何形貌、强光场约束等优点，研究人员利用自制的光纤拉锥机精确控制光纤锥尺寸，对其内部的传导模式产生有效调控，如图1a所示。a) 基于微光纤锥的光谱编码结构利用非绝热近似下的陡变光纤锥，将输入的少量低阶模式快速转变为大量高阶模式。产生的高阶模式的数量和权重均为输入光场频率的函数。因而，随着高阶模式被光纤锥的渐变直径逐步截止，光谱信息就会随着泄漏的光场被编码进探测到的复杂散斑图案之中。多模光纤拉制的光纤锥内支持的传导模式众多，再加上锥区模式耦合带来的自由度，散斑结构非常复杂，波长的微小改变也会使得散斑有非常明显的变化，从而可以在较小的尺寸内实现高分辨的光谱识别如图1b、c所示。图1光谱仪结构。（a）微型光谱仪图片（b,c）微纳光纤锥区泄漏模图案映射在衬底上的侧视图和俯视图1. 光纤纤芯直径、光纤锥度、锥区长度、拉伸长度等结构参数对光线锥泄漏散斑具有重要的影响。输入光在芯径更大的光纤中，可以激发更多的模式，因此在后续的模式演化过程中可以产生更复杂的散斑，包含更多的光谱特征。图2的仿真结果也验证了这一点。图2 不同纤芯直径拉制得到的光纤锥的散斑仿真。纤芯直径分别为（a）8.2 μm（b）62.5μm（c）105μm2. 在微纳光纤束腰直径一致的情形下，锥区长度越短，锥区角度越大。如图3所示。随着锥区变短，散斑尺寸缩小，由Nyquist采样定理可知，对于一定大小的探测器单元尺寸，系统可以采集的散斑精细结构的质量会随之变低。例如当锥长为750 μm时，散斑尺寸仅为~2 μm。图3 不同锥区长度的光纤锥散斑仿真。锥区长度分别为（a）6000 μm（b）3000μm（c）1500μm（d）750μm3. 通过优化拉制光纤的纤芯直径，拉制过程中的拉伸长度与锥区长度等参数，研究人员在300*600 μm的小尺寸内，得到信息足够丰富的散斑。散斑图样由互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器（CIS）直接获取，如图2a所示。利用自制的微纳光纤拉锥平台和转移平台，研究团队可以高效率、高精度地制备所需要的微纳光纤，并且将其与CIS探测器进行一体化集成。使得最终的样品在保证高集成度的同时，具有良好的稳定性与重复性。并且，制备的光谱仪核心元件的成本不到15美元。b) 基于深度学习的高精确度光谱复原研究人员发现重构型光谱仪的算法选择对重构结果也有较大影响，为了可以实现快速、低功耗的光谱重构，我们采用基于Transformer架构的MobileViT模型进行了训练，用于最终的图像分类与光谱重构。最终，光谱仪准确地恢复了450-1100 nm光谱范围内（受限于实验中采用的CMOS的工作带宽300-1100 nm 与神经网络训练过程中可用的输入光谱范围450-1200nm的交集）被测光谱信息，平均峰值信噪比(PSNR)为46.7 dB。重建的窄带光(彩色实线)和商用光栅光谱仪的地真光谱(图4(a)黑色虚线，Ocean Optics, LEDPRO-50)显示出很高的一致性。单色光的中心波长误差约为0.0223%。线宽误差约为7.37%。并且，光谱仪在图4b、c所示的性能极限测试中也展示出很好的表现：在工作带宽的测试中，可以准确恢复半高全宽为90 nm的光谱。在对于分辨极限的测试中，可以准确还原间隔1.53 pm的双峰信号。图4 光谱仪性能表征。（a）450-1100 nm波长范围内光谱恢复（b）连续光谱的恢复（c）窄双峰的恢复c) 高精度的高光谱探测能力因为微纳光纤尺寸小、光束缚能力强的特点，可以在一个传感器上集成多个微纳光纤锥，实现高光谱成像功能。图5a展示了在CIS上集成20个光纤锥的样品。结合机械扫描的采样方式，可以对例如图5b中的图像，进行高光谱采集。如图5c、d所示，采得的光谱信息具有很好的准确度和色彩还原度。图5 光谱仪高光谱表征。（a）20通道高光谱成像仪（b）彩色贴片图及高光谱复原结果（c）b中各个色块的光谱还原图（d）b中不同色块的CIE 1931色彩空间坐标研究团队利用轻量级Transformer架构的神经网络模型，对微纳光纤锥区泄漏模的干涉散斑进行优化与采集，简洁地实现了基于微纳光纤锥的光谱信息编解码架构，进而构建出一种尺寸在亚毫米量级，分辨率在皮米量级的低成本、高性能微型光纤锥光谱仪。此外通过在CIS上集成多个微纳光纤锥，可以实现高光谱成像的功能。未来，如果在标定过程中进一步考虑偏振态的影响，我们可以同时获得未知光的光谱和偏振态。论文所提出的光谱仪可应用于食品检验、药物鉴定、个性化健康诊断等领域，成本低廉。 本研究得到了国家自然科学基金和浙江省自然科学基金的资助。论文通讯作者为马耀光研究员，共同第一作者为硕士生岑青青和博士生片思杰。硕士生刘鑫航、唐雨薇、何欣莹也为论文工作做出了重要贡献。本论文的完成单位为浙江大学光电科学与工程学院、极端光学技术与仪器全国重点实验室、杭州国际科创中心、浙江大学嘉兴研究院智能光电创新中心。

2021年3月20-22日，第四届水光谱组学会议在日本神户大学召开，本次会议主题依然延用“Exploring water molecular systems in nature(探索自然界的水分子体系)”，吸引了来自世界各地100余位代表参加，其中参会的中国学者有20余位。由于疫情的原因，本次会议采用线上和线下结合的形式召开，国际代表通过网络会议形式参加了会议。　　本次会议的主要内容是水光谱组学及相关领域的研究与应用。为了更好的普及水光谱组学的基础知识，便于初学者的理解与应用，会前进行了学习培训。来自意大利罗马萨皮恩扎大学的Marini教授和日本神户大学的Muncan助理教授呈现了题为“A closer look at preprocessing with focus on aquaphotomics”和“Aquaphotomics tutorial-from experiment to interpretetation”的报告，分别介绍了光谱预处理方法以及水光谱组学的研究进展。水光谱组学概念的提出者，日本神户大学Tsenkova教授以公开讲座(open lecture)的形式进行了题为“From non-invasive disease diagnostics to aquaphotomics”的报告，其从不同角度介绍了水光谱组学的由来、发展、优势和应用。另外，会议还安排了科学前沿讲座，介绍了近红外光谱技术及水光谱研究的研究前沿，比如Ozaki教授介绍了不同分子光谱技术用于水结构的研究进展，对于水结构复杂性的认识具有重要帮助。　　本次会议报告的参会论文共有63篇，其中大会报告43篇，墙报(poster)20篇。报告分为13个会议单元，主题分别是水光谱组学的应用(2个单元)、生物分子的水合作用与界面水的研究(4个单元)、生命中水的作用(2个单元)、基础研究与新视野(3个单元)、化学计量学(1个单元)以及量子脑动力学(1个单元)。水光谱组学的应用是本次会议的重要内容，会议安排了两场主题报告和七个口头报告，主题报告的题目分别是“From water structure and spectral patterns to diagnostics”和“Aquaphotomics for food quality control”。前者主要内容是基于水光谱组学利用水的光谱信息进行疾病诊断，后者主要包括近红外水光谱组学在食品监控方面的应用内容，包括农作物、奶制品以及水果等。　　21日的大会由南开大学邵学广教授开始，进行了题为“Analyzing the water in chemical changes by temperature-dependent near-infrared spectroscopy”的报告。邵学广教授介绍了利用温控近红外光谱技术结合化学计量学方法，通过提取随温度变化的水光谱信息，可以了解水的结构和性质，以及将水作为探针可以探测溶液或生物体系中分子的定量信息和结构变化。温控近红外光谱技术与水光谱组学的原理不谋而合，都是通过获取水对扰动的变化信息来反映分析物的变化。邵学广教授利用随温度变化的水光谱信息，对化学结构及其变化过程中水的作用及作用机理进行了分析，包括蛋白质变性、温敏性聚合物的LCST行为以及与小分子相互作用过程等。同时，还利用分子动力学模拟，提出了水的九种不同氢键结构，为未来开展水结构研究奠定了基础。　　本次会议的重点内容还包括生命过程中的水、生物分子的水合作用及界面水研究，还包括大量关于生物分子和脂质膜与水相互作用的研究内容。Yusui教授进行了题为“Water biology and medicine-roles of aquaporins in biological system”的报告，为了理解水通道蛋白(AQP)在生命过程中的作用，利用拉曼散射(CARS)成像技术直接定量通过细胞膜的水，结合水光谱组学的知识辅助理解细胞中水的动力学性质以及AQP的功能。在都柏林大学从事博士后研究的徐君丽介绍了不同细胞表面与水的相互作用，利用水的光谱建立偏最小二乘回归模型用于细胞响应值的预测，比如细胞活性、形态特征等。来自山东大学的臧恒昌教授介绍了利用近红外水光谱组学研究透明质酸与水的相互作用，研究表明透明质酸在溶液中起着结构制造者的作用，使水结构更加有序，并且在不同浓度下促进不同氢键的水结构的形成，对理解水在生物系统中功能的理解提供了参考。从会议报告内容来看，已经有很多研究人员将近红外光谱技术结合水光谱组学应用于实际细胞或者生物分子的研究，但是由于实际生物体系过于复杂，真正理解水在生物过程中的作用还需要漫长的研究。　　化学计量学一直是水光谱组学研究的重要手段，来自法国的Roger博士以“New trends in the pre-processing of near-infrared spectra”为题讲述了预处理方法的原理和作用，指出预处理的选择应该从其原理和作用出发，而不是通过枚举法来选择。同时，强调了预处理方法作为建立稳健模型的重要策略，在近红外光谱分析中起到重要作用。目前，如何选择最佳的预处理方法组合仍然是一个值得深入研究的课题，原理的理解和经验的积累对预处理方法的选择有很大帮助。来自奥地利因斯布鲁克大学的Bec研究员将非线性高斯过程回归(GPR)和人工神经网络等化学计量学方法应用于天然药物的水分测定，这些方法也帮助微小型仪器达到与实验室台式仪器相似的预测性能。　　此外，还有一些有趣的研究内容令大家印象深刻。比如来自奥地利因斯布鲁克大学的Tonauer教授进行了题目为“Extending the spectrum: NIR spectroscopy of crystalline H2O-ices”的报告，介绍了利用NIR光谱技术研究不同冰型的高压冰的结构，在不同温度和压力下观察到了不同类型冰结构之间的转变，通过实验证明OH基团的一级倍频波段是区分不同含氧亚晶格的冰以及区分晶体冰和不同非晶体冰的极好标志。这一开创性的工作填补了高压冰在近红外光谱领域的空白，对于利用近红外光谱研究天体冰幔提供了技术手段和研究基础。另外，来自日本大阪府大学Takeuchi副教授进行了题为“Investigation on the reaction mechanism of Mg(OH)2 dehydration and MgO hydration by NIR spectroscopy”的报告，介绍了自热小火锅中放置的发热包吸水发热的反应机理，通过研究Mg(OH)2脱水过程与MgO水合过程中水与MgO的相互作用，揭示了水的OH基团与MgO之间的氢键在反应中具有重要的作用。　　虽然由于疫情的影响，国际代表只能通过网络会议的形式与大家见面，但是大家的热情丝毫不减，会议期间的讨论非常热烈。在会议中场休息期间，还为Tsenkova教授举行了退休仪式，来自世界各地的友人送上了视频祝福。Tsenkova教授最突出的贡献是推动了近红外水光谱组学的发展，通过广泛的国际合作加强了世界各地水光谱研究工作者的交流，拓宽了近红外光谱技术的应用。与之前的水光谱会议相比，本次会议的学术性和科研水平明显提升。通过本次会议可以看出，水光谱组学的研究已经取得一些阶段性的进展，但是对于水在生命体系中的作用与功能仍然停留在探索阶段。随着科研工作的不断深入，研究技术与手段将不断进步，越来越多的水光谱特征将得到挖掘，成为探索和理解水在化学和生物过程中作用与功能的重要信息来源。(孙岩，段潮舒，王冕，邵学广 南开大学化学学院)

5月5日，中科院合肥物质科学研究院安徽光机所承担的中科院知识创新工程重要方向项目“超光谱环境遥感监测关键技术研究”通过了高技术局组织的专家验收。该项目成功突破多项关键技术，为我国高精度大气温室气体机载、星载遥感系统的发展奠定了坚实的基础。 　　“超光谱环境遥感监测关键技术研究”是基于新型超光谱分光技术空间外差光谱技术(Spatial Heterodyne Spectroscopy，SHS)开展的针对二氧化碳、甲烷和一氧化碳三种大气主要温室气体进行遥感探测的一项跟踪国际前沿的前瞻性技术研究。 　　项目在空间外差干涉仪核心技术的研究、空间外差探测系统的集成技术、光谱与辐射定标技术和超光谱信息反演技术等关键技术研究方面取得重大突破，在相关核心技术方面拥有了完全自主知识产权，解决了空间外差干涉仪设计、研制、调试、超光谱辐射定标和实验装置集成等技术瓶颈 开展了二氧化碳空间外差光谱实验装置机载探测实验验证，建立了三种主要大气温室气体浓度标定实验装置，并基于实验数据的获取，发展了基于超光谱信息的大气主要温室气体浓度的定量反演方法和处理软件。 　　该项目为实用化超光谱环境大气监测技术的发展奠定了坚实的基础，为建立我国基于SHS技术的星载大气温室气体探测技术指标体系提供了实验基础和设计依据，达到了国外同等技术水平。 　　项目验收会现场 　　考察实验室

日前，高光谱成像企业深圳市海谱纳米光学科技有限公司完成数千万元A轮融资，本轮投资方包括昆仑资本、远方资本、湾信资本三家投资机构。信息显示，深圳市海谱纳米光学科技有限公司成立于2019年，总部位于深圳。海谱纳米光学专注于高光谱成像技术的设计与研发，突破性地解决了高光谱成像MEMS芯片化、低成本、工程化、量产化的业界难题，研发能力覆盖芯片设计、光学模组、产品相机、算法应用等高光谱全链条技术。公司成立至今，海谱共申请发明专利59项，包括PCT国际专利15项。据介绍，针对传统高光谱相机体积庞大、价格昂贵、无法批量生产等业界难题，海谱纳米光学专“啃”微型高光谱MEMS芯片设计研发的“硬骨头”，切实解决行业痛点：2019年开启第一款微型高光谱MEMS芯片的研发设计与流片，2020年第二款微型高光谱MEMS芯片样片开发成功，2022年初正式量产第一代微型高光谱MEMS芯片，填补了国内在这个高精尖领域的空白，达国际领先水平。今年年初，海谱纳米光学还成功研发出业界尺寸最小的高光谱成像相机，其体积仅为传统高光谱相机的千分之一。高光谱成像将成像技术和光谱技术相结合，通过探测目标的一维光谱信息和二维几何空间，可获得每个物体独一无二的“光谱纹”。基于分析光谱信息，高光谱技术可实现对物质成分的直接检测，其应用场景包括消费电子、工业视觉检测、医疗健康、智能安防、医美等诸多领域。作为极具前景的一项仪器技术，高光谱成像市场规模正在快速扩容中。《2021-2027年中国高光谱成像系统产业发展动态及投资方向分析报告》数据显示：2019年我国高光谱成像市场规模已达68.95亿元，预计2026年市场规模将迅速增长至219.62亿元。据悉，本轮融资后，海谱纳米光学也将继续加大研发及人才方面的投入，针对不同场景开发多种芯片及产品，实现全光谱覆盖，加速推进高光谱成像技术在机器视觉、消费设备等诸多领域的商用落地，持续打造全球领先的高光谱成像技术平台，为人工智能产业化发展和各行各业数字化智能化升级提供高光谱成像技术支撑。

激光光谱气体传感技术在气候变暖、火星探测、海洋勘探、生物医疗等诸多领域具有举足轻重的地位，全球环境、生态以及能源问题的不断恶化，对光学气体传感的多物质、甚至未知成分的分析能力提出了更高要求。然而，由于缺少理想的相干光源，难以在宽光谱波段范围内快速准确地获取精细光谱信息。光学频率梳（Optical Frequency Comb，OFC）提供了一把测量频率和时间的标尺，从根本上解决了光频计量问题，极大促进了前沿基础物理研究领域的发展。OFC 在频域上表现为一系列相等频率间隔的梳状频谱线，与气体分子作用后进行频域解析，在获得宽光谱覆盖范围的同时亦可获得极高的光谱分辨率，为高精度光谱测量提供了新的技术手段。然而，这种技术往往依赖于高带宽光电探测器和复杂光谱解析技术，而且需要相当长的激光与气体相互作用路径来提高检测灵敏度，严重限制了光频梳光谱在气体传感领域的广泛应用。双光梳光热光谱为了突破该技术瓶颈，来自中国科学院长春光学精密机械与物理研究所的王强研究员团队和香港中文大学的任伟教授团队创造性地提出了双光梳光热光谱方法（DC-PTS），首次实现了基于光频梳的气体分子光热光谱测量。研究成果以 Dual-comb Photothermal Spectroscopy 为题发表在国际权威期刊 Nature Communications。其中，中科院长光所的王强研究员与香港中文大学的王震博士为该论文的共同第一作者，香港理工大学靳伟教授团队和暨南大学汪滢莹教授团队提供了关键的反谐振空芯光纤器件。图1：双光梳光热光谱方法概念图DC-PTS 的原理如图1所示，采用双光梳光源作为泵浦光源，用其中一列光脉冲在另一列光脉冲的持续时间内等时长移动，周期性调制光脉冲。在频域内，双光梳光源的每一对梳齿的外差拍频可对气体分子吸收实现特定频率的强度调制。由于强度调制引起的光热效应会周期性调制介质折射率，因此当双光梳通过气体介质并被吸收时，介质折射率携有一系列的调制频率。采用光学干涉测量折射率调制并进行傅里叶变换，即可得到对应的宽波段范围内的光谱信息。图2：乙炔气体宽波段双光梳光热光谱在原理验证实验中，研究人员采用电光调制器产生了具有天然内禀互相干的双光梳泵浦激光，用一根 7 cm的反谐振空芯光纤构建了全光纤 Fabry–Pérot 干涉仪，仅用 mW 量级的激光便可实现 kWcm⁻² 量级的泵浦光强。在空芯光纤 28 μm 的空间尺度内，该光梳可同时以上百个不同频率对气体折射率进行调制，对 0.17 μL 采样体积的气体实现了 ppm 级的探测灵敏度和超过 1 THz 谱宽的光热光谱测量（如图2所示）。研究人员所提出的双光梳光热光谱方法不仅具备单波长激光光谱测量的高选择性和快速响应特点，同时光频梳和光热光谱技术的融合使得同时具备宽光谱、高分辨率、极低耗气量和高灵敏度成为可能，为分子探测提供丰富的光谱信息，针对大气监测、深空探测、海洋科学、呼气诊断等不同领域对精密气体探测的需求提供多功能的光谱气体传感技术。前景展望随着光学微腔、量子级联激光器等先进光梳光源和中红外空芯光纤技术的迅速发展，双光梳光热光谱方法有望进一步拓展到气体分子的中红外指纹光谱带，同时结合光学腔增强、高性能相位解析技术，可以实现更强的气体分子探测能力和更小的集成尺寸，为基于激光光谱的前沿科学探索和工程应用研究提供前所未有的可能性。文章信息Wang, Q., Wang, Z., Zhang, H. et al. Dual-comb photothermal spectroscopy. Nat Commun 13, 2181 (2022). https://doi.org/10.1038/s41467-022-29865-6 该研究得到了国家自然科学基金委项目（62005267、51776179）等的支持。

SPECIM高光谱相机在食品检测方面的应用——陈皮异物监测1. 描述 陈皮是一种良好的药材，也是一种常见的食材，对人们的健康与生活有非常大的帮助。但是陈皮在收集过程中，常常会混有其他物质，例如树叶、烟头等与陈皮颜色相近的杂质。本实验通过使用Specim高光谱相机来做陈皮混合物的检测。2. 原理 高光谱成像技术是一种图像及光谱融合的技术，可同时获取研究对象的空间及光谱信息。图像数据反映物体的外部特征、表面缺陷及污斑情况，光谱数据用于分析物体内部结构及成分。 Specim高光谱相机采用线阵推扫的成像方式，通过相机和被拍摄物体之间有相对运动，获取目标区域的所有样本的图像数据和光谱信息数据。在地面端，大多是采用相机固定而让被测物体移动，如图1；也可以采用被测物处于静止固定状态，而相机通过电机控制运动，如图2；若是结合无人机上的应用，则把相机挂载在无人机上移动而物体本身不动。这里我们采用固定相机，而把物体放在位移台上进行拍摄（可以是传送带或者其他移动装置）。 ---图1--- ---图2---3. 实验过程3.1 准备样品，未检测的样品如下。蒂头、树叶、陈皮、创可贴、烟头等。 3.2 设备及软件准备a)准备光源：宽谱卤素灯，光谱比较全。b)位移台： LabScanner 40 x 20位移台，如上图1所示。c)所用设备： Specim Fx10e 高光谱相机（400-1000nm）。d)Specim Insight分析软件INSIGHT是高光谱图像数据的离线处理软件，用户可在其中实现浏览查看样本数据、训练分类模型、验证分类效果等操作，以建立应用程序供实时检测使用。软件支持查看光谱曲线和散点图及时空序列信息，还包含有偏最小二乘法判别分析（PLS-DA），主成分分析（PCA）和光谱角制图（SAM）多种算法，便于用户快速得到准确的运算结果3.3 测试①规整摆放待测物体从上到下，分别为 蒂头、树叶、陈皮、创可贴、烟头。使用LabScanner进行扫描成像。 ②打乱放置，杂乱无章排放，重新采样一次。 3.4 分析本次测试样品中共有5种物质类型，每种物质会有生成特有的光谱曲线，通过原厂软件分析所有物体的光谱特征和内嵌的光谱算法，可以正确的区分不同样品类型并能赋予对应的不同颜色。 ---五条光谱曲线--- ---整齐摆放---棕色 ：蒂头绿色 ：树叶橙色 ：陈皮粉色 ：创可贴蓝色 ：烟头 ---杂乱摆放---棕色 ：蒂头绿色 ：树叶橙色 ：陈皮粉色 ：创可贴蓝色 ：烟头 另外，可以将某次分析好的结果做成Mode模型，下次直接使用就能得到检测果。 4. 实验总结 通过光谱识别的方法，用Specim Fx10e（400-1000nm）高光谱相机可以很好的做出陈皮等混合物的识别，并且准确率高，速度快。质量控制和异物检测在食品工业中至关重要。在各种工业、农业的应用中，通过高光谱分辨率的光谱信息与成像相结合的无损检测方法，及时提供各种成分、异物检测和质量损伤情况等，形成“征兆图”，供诊断、决策和风险评估等使用。 另外，通过广泛实验和实际应用，发现大部分物质成分，在近红外900-1700nm，和短波红外1000-2500nm有较好的吸收反射，在此波段范围光谱特征明显。建议同种应用，不同物质检测需采用合适的波长范围产品。关于昊量光电：昊量光电 您的光电超市！上海昊量光电设备有限公司致力于引进国外先进性与创新性的光电技术与可靠产品！与来自美国、欧洲、日本等众多知名光电产品制造商建立了紧密的合作关系。代理品牌均处于相关领域的发展前沿，产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、精密光学元件等，所涉足的领域涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防及前沿的细分市场比如为量子光学、生物显微、物联传感、精密加工、先进激光制造等。我们的技术支持团队可以为国内前沿科研与工业领域提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等优质服务，助力中国智造与中国创造! 为客户提供适合的产品和提供完善的服务是我们始终秉承的理念！

仪器信息网讯 2013年10月31日&mdash 11月2日，&ldquo 第二十届全国光谱仪器与分析监测学术研讨会&rdquo 在镇江召开。本次研讨会由中国仪器仪表学会分析仪器分会主办，光谱仪器专业委员会、上海仪电分析仪器有限公司、江苏大学承办。来自全国高等院校、科研机构及仪器厂商的60余位专家、代表参加了此次会议。 　　会上，江苏大学食品与生物工程学院陈斌作题为&ldquo 分子光谱分析技术在食品品质检测中的应用&rdquo 的报告。在报告中，陈斌指出，分子光谱分析的发展趋势主要有以下几个方向： 　　1、几种光谱联用 　　2、中红外定量分析方法的研究 　　定量方法的研究改变了红外只能做定性分析的片面的理念，如：光谱重构、适当添加内标物、半峰面积法等。 　　3、新的检测方法与附件的开发 　　ATR在红外中的应用大大方便了检测过程，变温附件可以检测动态光谱，流动池的采用实现在线等。 　　4、荧光光谱分析重新启动 　　无机化合物中，能直接产生荧光并应用于测定的为数不多，但与有机化合物生成发荧光的有机配合物后，进行荧光分析的元素达70多种，其中较常采用荧光法测定的元素有：Be、Al、B、Ga、Se、Mg、Zn、Cd及某些稀土元素。在有机化合物分析中，脂肪族有机化合物的分子结构较为简单，本身能发荧光的很少，一般需要与某些试剂反应后才能进行荧光分析；芳香族化合物因具有共轭的不饱和体系，多数能发荧光，可直接用荧光法测定；对于具有致癌活性的多环芳烃&mdash &mdash 荧光分析法是最主要的测定方法。 　　同步荧光、三维荧光、偏振荧光等技术走向实用化，国产仪器也突破国外的垄断。 　　5、多光谱、高光谱、超光谱技术 　　光谱从一维走向二维(图像)会大大增加光谱分析的应用领域，是一个必然的发展方向，现只能说是刚刚起步，可做的事非常多，主要问题是两种信息的提取和融合技术有待开垦。包括：可见(荧光)、近红外、中红外、拉曼等都存在同样的问题。 　　6、各种光谱增强技术 　　最常见的表面增强拉曼光谱、共聚焦技术等。 　　7、显微光谱成像技术 　　各种分子光谱几乎都已经有了显微成像的能力，但能实用化的方法和软件还有待发展。 　　8、物理与化学两种方法的联合 　　如：采用外界物理方法的干扰(二维相关分析技术)。动态光谱的时序分析(如变温、变压等)。 　　而对于分子光谱信息提取方法，陈斌指出： 　　1、不要追求&ldquo 先进&rdquo 而采用&ldquo 先进&rdquo 的算法 　　2、预处理方法比建模算法更重要 　　3、要根据各自的光谱信息特点选择算法 　　4、要学会误差分析、分解和控制 　　5、实事求是，尊重原始数据 　　6、在方法、精度、速度、成本诸多方面学会平衡，适可而止 摘录：刘丰秋

近日，记者从中国科学院东北地理与生态研究所了解到，该所在水体总悬浮颗粒物光谱预测研究中取得进展，相关成果发表在国际期刊《Journal of Environmental Management》上，中国科学院东北地理与农业生态研究所王翔博士为第一作者，宋开山研究员为通讯作者。据介绍，良好的水质是人类社会发展的关键，总悬浮颗粒物（TSM）是一个关键的水质参数，可以影响水的透明度、真光层深度和初级生产者，与水生态环境问题息息相关。传统的水体TSM研究主要通过大量的野外调查，费时费力。与传统的TSM分析相比，光谱和遥感技术在水体TSM估算研究中具有很大的优势。任何基于卫星影像的遥感估算都需要光谱特征分析，光谱研究是遥感制图的基础。针对TSM的遥感估算研究已有很多，大多都是以单波段或波段运算构建的经验模型。光谱微分技术也被广泛应用于水质参数的预测，但都是一阶微分或二阶微分的整数阶微分。尽管整数阶微分被应用于多个领域，但也会导致一些光谱信息丢失和噪声放大。本研究以从全国103个湖泊水库采集的392个水体样本光谱数据为研究对象，在光谱微分技术可以有效预测TSM的基础上，尝试使用以0.25阶为增量的分数阶微分技术构建TSM预测模型，可以弥补整数阶微分的缺点，在任意阶扩展，从而捕捉到更多的光谱变化信息。研究表明，分数阶微分增强了对TSM响应的500-600nm和800nm处的光谱特征；分数阶微分也提高了TSM与光谱信息的相关性；并且分数阶微分提高了模型的预测能力，0.5阶至1.25阶的预测精度较高。本研究可为其他水质参数预测和基于高光谱影像的水质参数制图提供参考。该研究得到了国家重点研发项目和国家自然科学基金项目共同资助。

应用案例分享[高光谱成像技术]面粉无损检测 背景面粉(小麦粉)是中国北方大部分地区的主食，用面粉制成的食物品种多样，如：面条、馒头、水饺等。生活中我们都是依据外包装上的高筋粉、中筋粉、低筋粉、全麦面粉等信息进行采购。很多人在购买面粉的时候会误以为"高筋面粉=高精面粉"，其实"高精"的意思简单说就是高级精制，它只表示小麦的加工工艺，并不能说明面粉的筋度，其蛋白质的含量，决定面粉的“筋度”，即高筋、中筋、低筋。同时，面粉中蛋白质、淀粉、脂肪、矿物质的含量会直接影响面粉的等级。高光谱成像技术不仅有样品图像的信息，并且还可以获得图像上每个点的光谱数据，光谱可以反映特定波长的特征信息，从而获得更全面、更可靠的结果，以及更精确的信息，如糖、脂肪和蛋白质等等。随着生活水平的提高及食品产业规模化，食品品质的提高和改良倍受关注。传统的化学检测手段、精度、效率都不高。亟需建立一种新的能够应用于面粉质量分级的快速无损检测方法。实验设置基于漫反射方式采集面粉的高光谱数据，我们用Camlin型号VNIR-HR(光谱范围400-1000nm)和NIR-HR+(光谱范围900-1700nm)范围内反射光谱，建数学模型，分析面粉种类、颜色、淀粉、蛋白质、脂肪含量等指标，实现对面粉品质的无损检测。(1)VNIR高光谱相机下的测试结果主成分分析图像通过测试用的是VNIR高光谱相机(波长范围400-1000nm)从光谱图中可以看到在580nm附近有特征峰。(2) NIR高光谱相机下的测试结果主成分分析图像通过测试用的是NIR高光谱相机(波长范围900-1700nm)从光谱图中可以看到在970nm、1300nm附近有特征峰。高光谱成像技术在本应用中的独特优点：可以同时获取样品图像和光谱信息，该方法具有不破坏样本原貌，不使用化学试剂、检测快速等优点，避免了人工鉴别方法易受主观因素影响，属于在线快速检测和全检，实用性强，性价比高。1. 无损快速检测2. 全波段测试3. 支持集成、二次开发下表中涂黄部分是此次测试过程中使用的高光谱相机的产品参数:SpectralVNIR-SVNIR-HRNIR-HRNIR-HR+UnitsSpectral Range400 to 1000900 to 1700nmSpectral Resolution810.731.5nmSpectral Bands*892 / 446 / 223830 / 415 / 208250500-Spatial pixels14001600320640pixMaximum line frame rate120120344300lf/sSmile and Keystone errorSub-pixel across the spectrograph output field-InterfaceGiGe- 结论：通过采集面粉的高光谱图像和可见-近红外光谱信息，进一步建模型可分析出面粉中的蛋白质、淀粉、脂肪等的含量，跟国标和常规化学检测方法对比，结果可靠，可实现快速无损检测，且成本低。这能减少整个供应链的浪费，并提高消费者对产品感受的一致性。

随着图像处理及分析相关的硬件和软件的不断进步，高光谱成像系统在各种研究项目中的使用越来越多，并被应用于各种领域。最新的研究报告显示，2023年全球高光谱成像系统市场估计为168亿美元，预计2028年有望达到343亿美元，预测期间复合年增长率为15.4%，市场极具活力！为了更好的展现高光谱技术和应用的创新成果，以及未来的发展趋势，仪器信息网特别策划《高光谱技术创新成果集》网络专题，集中展示高光谱领域的最新成果，包括但不限于仪器、部件、技术、方法、应用等。兰维杰 副教授南京农业大学食品科技学院在仪器信息网主办的“高光谱技术在农业领域的最新应用进展” 网络研讨会议中（相关精彩视频回放点击：https://www.instrument.com.cn/news/20230811/679327.shtml ），南京农业大学兰维杰副教授进行了《高光谱成像技术在苹果内部品质异构性的评价潜力研究》的报告分享。会后，我们再次邀请兰老师分享高光谱技术当前的研究进展及其团队研究成果。一、为什么要依靠高光谱技术来研究食品异构性高光谱成像技术是一种在不同波长范围内获取物体光谱信息的技术，其技术优势在于能够捕捉物体的细微光谱差异，并且集成了成像和光谱学，从而实现对物体内部构成和特性的定量或定性分析。目前，高光谱技术在食品质量检测领域应用广泛，如检测食源性污染物、鉴别真伪、果蔬成熟度及病害程度判断。其中，由于果蔬的内部物理性质（如大小、形状、颜色、位置和温度）和生物性质（如品种、季节、成熟度水平和地理来源）各不相同，造成组织具有较高异构性，影响了光学传播特性和与入射光的相互作用行为，从而降低了质量检测的精度。常规色谱、质谱化学分析方法探究单个水果组织水平上的内部异质性方面既昂贵又耗时，这些内部异质性已经被广泛证实，同时也显著影响了其加工后产品的质量安全与稳定性。目前，凭借空间和光谱信息的结合，高光谱成像技术拥有探究其内部品质异构性的潜力，这不仅为对食物内部异质性的科学研究提供了快速有效表征方法，同时也更为获得稳健、精准的食品品质指标预测模型提供关键指导。二、高光谱技术研究苹果异构性的部分进展本团队以苹果为研究对象，通过常规化学分析测定，证明了单个苹果内部在总糖、单糖、酸度、总酚含量等方面均存在显著空间异构性分布。目前，我们提供了一种基于近红外高光谱的简单高效方法来实现苹果内部化学指标异构分布的快速表型（图1）。首先，我们通过近红外高光谱成像系统获取了布瑞本（Braeburn）、嘎啦（Gala）、史密斯（Granny Smith）和高果树负载量（约200个/棵）与低果树负载量（约150个/棵）下的金冠（Golden Delicious）苹果的片状组织，获取了超1000个不同部位的待测样本；其次，对所有苹果切片的高光谱信息，采用主成分分析筛选出变异性较大的特征待测区域（共141个），基于每个部位的平均光谱进行PLS模型与机器学期预测模型构建，结果发现PLS模型能够较好实现特征测试样本的总糖（Total sugar）和干物质（DMC）的预测，模型R2与RPD值高于0.81和2.2；最后，通过该模型对全像素下的目标进行预测，成功实现了不同品种及不同位置的苹果内部的总糖及干物质分布的变异性可视化（图2、图3）。综述，该研究成果的优势在于依靠相对小样本测试数据，即可实现高通量的苹果内部品质指标可视化，这为田间及实验室内三维空间的品质表型提供简单可行方案参考。但是，本研究中高光谱技术也展现了评价单糖、总酚等内部品质指标空间分布的局限性。图1 基于近红外高光谱技术表征苹果内部品质异构性的方法图2基于近红外高光谱技术表征苹果内部干物质含量的可视化空间分布图图3 基于近红外高光谱技术表征苹果内部总糖含量的可视化空间分布图三、高光谱技术对水果硬度异构性与泛化预测模型的开发目前，本团队研究了不同“富士”苹果硬度空间异构性，发现其干物质和硬度也存在着较大变异性，并希望通过减少苹果果皮光学信号干扰，建立更加可靠的果肉硬度泛化检测模型。现有结果表明，在构建苹果果实硬度校正模型时，考虑到样品内部异构性（ 10%）可有效提高模型精度和降低样本数量。由此，我们不仅减轻了样品测定的工作量并且保证了模型构建中样本的差异性。希望在后续的苹果硬度模型建立及矫正的过程中开展进一步验证性研究，为点状近红外对苹果硬度检测的泛化模型精度提升提供参考。四、高光谱成像技术探究食品异构性的几点展望目前，限制高光谱成像技术在评价果实内部品质异构性方面的应用依旧存在着以下三个方面：首先，高光谱数据量庞大，急需更有效的数据处理方法、人工智能和机器学习技术从数据中提取有用信息；其次，高精度、小型化的高光谱一起可以提高数据采集的质量和效率，实现食品加工产品在发酵、调配、包埋等过程中内部结构与化学变化的精准控制；最后，明确光在生物物体中传播路径模拟或与生物物体相互作用的机理也是提高模型精度必要的研究方向。这些方法的发展为高光谱成像技术在评价食品异构性的可能性提供了可行性。

光学频率梳（Optical Frequency Comb，OFC）提供了一把测量频率和时间的标尺，从根本上解决了光频计量问题，极大促进了前沿基础物理研究领域的发展。OFC在频域上表现为一系列相等频率间隔的梳状频谱线，与气体分子作用后进行频域解析，在获得宽光谱覆盖范围的同时亦可获得极高的光谱分辨率，为高精度光谱测量提供了新的技术手段。然而，这种技术往往依赖于高带宽光电探测器和复杂光谱解析技术，而且需要相当长的激光与气体相互作用路径来提高检测灵敏度，严重限制了光频梳光谱在气体传感领域的广泛应用。因此，如何通过原理上的突破，在紧凑结构下便可实现气体传感的宽波段、高分辨、高灵敏探测变得尤为重要。图1 双光梳光热光谱方法概念图近日，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室王强研究员团队和香港中文大学的任伟教授团队创造性地提出了双光梳光热光谱方法（DC-PTS），首次实现了基于光频梳的气体分子光热光谱测量。DC-PTS的原理如图1所示，采用双光梳光源作为泵浦光源，用其中一列光脉冲在另一列光脉冲的持续时间内等时长移动，周期性调制光脉冲。在频域内，双光梳光源的每一对梳齿的外差拍频可对气体分子吸收实现特定频率的强度调制。由于强度调制引起的光热效应会周期性调制介质折射率，因此当双光梳通过气体介质并被吸收时，介质折射率携有一系列的调制频率。采用光学干涉测量折射率调制并进行傅里叶变换，即可得到对应的宽波段范围内的光谱信息。 在原理验证实验中，研究人员采用电光调制器产生了具有天然内禀互相干的双光梳泵浦激光，用一根7cm的反谐振空芯光纤构建了全光纤Fabry–Pérot干涉仪，仅用mW量级的激光便可实现kWcm-2量级的泵浦光强。在空芯光纤28μm的空间尺度内，该光梳可同时以上百个不同频率对气体折射率进行调制，对0.17μL采样体积的气体实现了ppm级的探测灵敏度和超过1THz谱宽的光热光谱测量（如图2所示）。图2 乙炔气体宽波段双光梳光热光谱 研究人员所提出的双光梳光热光谱方法不仅具备单波长激光光谱测量的高选择性和快速响应特点，同时光频梳和光热光谱技术的融合使得同时具备宽光谱、高分辨率、极低耗气量和高灵敏度成为可能，为分子探测提供丰富的光谱信息，针对大气监测、深空探测、海洋科学、呼气诊断等不同领域对精密气体探测的需求提供多功能的光谱气体传感技术。 该研究成果以Dual-comb Photothermal Spectroscopy为题发表在国际权威期刊Nature Communications，文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-022-29865-6。其中，中科院长光所的王强研究员与香港中文大学的王震博士为该论文的共同第一作者，香港理工大学靳伟教授团队和暨南大学汪滢莹教授团队提供了关键的反谐振空芯光纤器件。该研究得到了国家自然科学基金委项目（62005267、51776179）等的支持。

高温、高压和快速反应相关的高能反应系统常常依赖于吸收光谱学进行反应动力学基础研究及在线监控。对于这样的端环境，高带宽的吸收光谱测量可以为非平衡环境中的物质形成、温度测量和量子态种群的研究提供丰富的信息。通常此类反应时间短，且经常伴随复杂的热化学反应，因此在高带宽基础上，光谱测量速度至关重要。然而在如此端的条件下直接进行快速光谱测量是一个具挑战的技术难题。现有的宽带测量技术，例如傅立叶变换红外光谱仪或快速调谐的宽扫描外腔量子联激光光谱，虽然能提供令人满意的光谱覆盖范围，达到宽光谱的测量要求，但由于其原理上低时间分辨率的特点，无法达到快速测量的目的。通常，快速测量解决方法是使用一系列激光测量系统在特定范围波长下获取物质的光谱信息，然后组合形成混合的光谱信息。这种方法虽然可以较快速地实现光谱测量，但其所能提供的频谱信息十分有限，限制了其在相关高能反应系统体系下进行反应动力学研究的应用。针对这一技术难题，IRsweep公司基于快速发展的量子联激光（QCL）双频率梳技术开发了红外固态快速双光梳红外光谱仪 (DCS)。DCS突破了传统傅里叶红外光谱仪受其工作原理和光源限制所带来的时间分辨率低、高的分辨率下信噪比低、红外透射方法难以测量厚度大及毫米尺度的样品等缺点。可同时满足高测量速度（微秒时间分辨率，-1225 cm-1）图4 p-C3H4 / Ar在 1120 K、3大气压条件下的高温扫描QCL激光（ICL, 灰色）和DCS（蓝色）光谱对比 参考文献：[1] Nicolas H. Pinkowski et al., Dual-comb spectroscopy for high-temperature reaction kinetics, 2020, Meas. Sci. Technol. 31 055501, https://doi.org/10.1088/1361-6501/ab6ecc.

1、技术简介　　光在两种物质分界面上改变传播方向又返回原来物质中的现象，叫做光的反射。正是因为光在物体表面发生的反射，我们的眼睛才能感知到周围的世界的颜色与景象。反射是通过光入射到物体表面后在不同波长段的反射率差异引起。光谱仪获得的反射光谱信息就像人眼所见到的视觉内容一样，但是光谱信息更为数据化、更客观。反射测量可以测试物体的颜色，或者通过判定物体的反射光谱差异进行多样品的筛选和品控。 镜面 粗糙表面图5.1 反射原理图　　2、 应用说明　　由于某些检测样本的特殊性，不能完全依赖于化学方法进行检测，反射光谱模型作为一种迅速、高性价比的检测方法，可以作为化学分析方法在其他应用领域的替代方案，甚至可以直接用来测试粉末状样品。反射光谱检测方法不能判定是否适用于被测目标样本的原有模样，所以还是需要尝试多次对照测试它们的反射光谱，提高光谱数据的准确性。　　化学分析的方法可以用来提高最低检出限，并确定掺杂成分，但是光学的方法可以进行预先的快速查看与筛选。将反射光谱检测与化学计量学相结合，利用可见光和近红外漫反射光谱提供快速、无损的检测。在实际检测中，可以分析不同的样本之间的差异。数学上来说，主成分包含在了定义的所有波长多维空间的范围内。主成分使我们能够获得多维数据集和重要维度，然后从无意义的噪音中分离出有意义的信息。　　食品安全：香料检测，香蕉成熟度分析，芒果与鳄梨区分检测等 　　自然环境：水体汞污染监测，农作物分析等　　3 、典型产品和配置　　颜色检测配置：　　1. 光谱仪　　2. 光源　　3. 积分球：积分球可以180° 收集样品表面的反射光，所以它能尽可能多地收集样品表面的反射光。反射式积分球还能使用在弯曲表面，或者颜色测量。它能将样品表面发射的光很好地在积分球内部进行匀化，然后再耦合到光谱仪。反射光通过圆形的入射光孔径进入积分球，然后经过分球内壁涂抹的特殊涂层材料的均匀反射。图2 积分球示意图　　4. 反射探头：当需要快速测量样品或者应用在样品表面非常小的采样点时，反射探头既可以测量镜面反射，也可以测量漫反射，而且可以基于光源和光谱仪的配置不同，选择不同类型的扩大波长范围的反射探头。探头的发射光和反射光是同一方向的，接收到的光是反射光的一部分，所以使用反射探头测量反射光谱是一种相对测量。图3 反射探头　　5. 采样附件(光纤、滤光片、透反射支架、动态样品台等)：透反射支架用来固定反射探头的标准配件，同时也可以用于透射测量。使用透反射支架，可以有效地减少光源对样品的过度加热，对于生物样品或者有机样品，还有那些低熔点的样品非常重要 动态样品台，基于样品台旋转或者直线移动来对样品进行测量，并获得测量的平均信号。这种测量方式避免了结果的多样性，提高了样品测量的均一性结果，特别是对于谷物、种子和土壤类等不均一的样品，是比较理想的选择。 图4 反射支架和样品台　　6. 准直透镜：在做反射测量时，准直透镜可以使用在光纤的末端来准确地固定入射光和反射光的角度。镜面发射或者漫反射都可以使用这样的测量方式，但是我们需要固定夹具来对测量系统进行固定。准直透镜必须预先调焦来避免光束的发散，来保证获得更好的光谱。　　7. 光谱仪控制软件图5 反射检测典型配置　　典型配置　　典型产品：高灵敏度光谱仪，光源，滤光片，积分球，透反射支架，动态样品台，准直透镜　　4 、应用文章　　4.1 香料掺假检测图6 不同香料检测光谱　　4.2 香蕉成熟度检测图7 不同成熟度香蕉光谱图　　4.3 芒果与鳄梨区分检测图8 芒果与鳄梨检测光谱　　4.4 基于SPR快速检测花生过敏源图9 过敏源光谱　　4.5 无人机智能农业检测 图10 无人机农业检测光谱图　　4.6 农作物成分检测图11 农作物成分光谱图　　4.7 水体汞污染监测图12 水体检测光谱图（来源：海洋光学）

p 　　作为一种常规的分析仪器，光谱仪的应用涵盖了大多数科学和许多工业学科。随着应用需求的提升，仪器的小型化或者微型化一直吸引大家的眼球。但是，目前大部分光谱仪的工作原理仍和牛顿的实验相似，需要用到棱镜或光栅之类的分光元件。这种光谱仪体积庞大已无法满足日益发展的光谱应用技术的需求。而减小分光和探测元件的尺寸将导致光谱仪的光谱分辨率、灵敏度及动态检测范围显著下降，因此光谱仪的微型化是目前科技界面临的重大技术挑战。 br/ /p p 　　日前，英国剑桥大学的科研团队与来自中国、英国以及芬兰的研究机构合作，成功克服了这个技术难题，开发出了尺寸仅几十微米的光谱仪,其大小仅为市面上最小光谱仪的千分之一，主要由一根比人类头发千分之一还细的半导体纳米线组成。该研究工作于9月6日发表在世界顶级杂志《Science》上。 /p p 　　该工作由来自中国、英国和芬兰的多个研究组合作完成：上海理工大学的谷付星副教授，浙江大学的童利民教授、杨青教授和王攀教授，南京大学的王肖沐教授，上海交通大学的蔡伟伟教授，北京大学的戴伦教授，以及芬兰Aalto大学的孙志培教授。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 485px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201909/uepic/2fce7c98-2bff-4ad2-821b-4acc161b0ef2.jpg" title=" 微信图片_20190906102844.png" alt=" 微信图片_20190906102844.png" width=" 500" height=" 485" border=" 0" vspace=" 0" / /p p 　　科研人员用一种带隙渐变的特殊纳米线替代了传统光谱仪中的分光和探测元件，采用和制作电脑芯片类似的工艺在这种纳米线上加工出了光探测器阵列，巧妙地利用各个探测器对不同颜色光具有不同响应的特性，通过逆问题的求解，从响应函数方程组中重构出所需要测量的光谱信息。 /p p 　　据介绍，该微型光谱仪与广泛使用的手机摄像系统具有良好的兼容性，可设计成紧凑式光谱仪模块使手机具备光谱探测能力，把强大的光谱分析技术从实验室搬到手掌上，方便在生活中测量食物、皮肤的光谱信息，从而判断食品安全以及身体健康程度，使得光谱检测技术有望走进大众日常生活中。 /p p 　　由于尺寸极，该微型光谱仪还可以对单个细胞进行扫描光谱成像。不同与以往的细胞成像技术，该光谱成像可以让图像中的每个像素包含丰富的光谱信息，从而可以分析细胞每个部分的化学变化。通过后续的开发这种微型光谱仪将有望可以通过注射植入到人体，用于实时监测人体健康状况，为癌症等疾病检测提供一种新的方法。 /p p 　　据悉，剑桥的研究团队已经在申请这个微型光谱仪的专利。他们希望在这种光谱仪的基础上开发出一系列覆盖紫外到红外的微型光谱仪，用大概五年左右的时间使微光谱仪广泛应用到科研、生产以及生活中。 /p p span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 　　第一作者：杨宗银博士，Tom Albrow-Owen；通讯作者：Tawfique Hasan /span /p p span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 　　文章链接：https://science.sciencemag.org/content/365/6457/1017 /span /p

高光谱遥感技术具有“图谱合一”的特点，在获取地物图像的同时可以得到地物的连续光谱信息，进而迅速锁定超标污染来源，全面掌握区域水污染的整体状态，帮助解决水污染防治和水质达标中遇到困难的问题诊断，提供依据。传统的水质参数测量，采用点采样分析的方法，只能了解监测点附近水质状况。而高光谱成像仪则可采集一片水域的反射率光谱信号，以及代表性的测点采样化验数据，通过水体光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建立水质参数反演算法，实现水质参数的定量化空间表达，其具有高效、监测范围广和便于长期动态监测等优点。打破传统监测局限 创新水环境监测模式传统水质监测方案：一是采集水样，经过实验室分析，二是固定式监测站，只能了解监测点的水质状况，难以捕捉时空变化规律。基于成像高光谱技术的遥感监测水质弥补传统方式的监测局限，优势互补，相互联合，共同提供水质监测解决方案。反演水质参数达15种以上，包括化学需氧量、总氮、总磷、氨氮、叶绿素a。多种监测手段融合分析，提供监测水质参数空间分布、趋势分析诊断报告。应用领域高光谱扫描成像遥测技术可应用于河流、湖泊、水库、近岸海域等污染空间分布、现状评估、溯源分析场景。无人机式成像高光谱遥测通过无人机搭载成像高光谱设备，对目标区域进行遥感测量，得到目标区域的图像和光谱信息，再利用反演模型计算光谱，可反演15种以上水质参数（包括化学需氧量、氨氮、总磷、总氮、悬浮物、浑浊度、透明度、溶解氧、锌、铜、铅、叶绿素、蓝藻等），定制参数，还可反演植被覆盖、土壤类型等。对监测数据进行整理分析，通过对飞行区域的参数空间分布、演化趋势进行分析并输出报告，进而进行污染追溯分析，实现对水污染防治的精细化管理。塔式成像高光谱遥测塔式相对于无人机式成像高光谱仪，可以实现更长时间的运行，在白天时均可探测。同时塔式高光谱仪成像范围较大，适合在湖库出入水口、河道支流汇入口、入海口等重点水域处临水部署。扫描成像技术：岸边高位采用倾斜角度探测和扫描，具有大范围监测和空间成像能力。可根据现场需求灵活配置“点-线-面”工作模式，监测范围可覆盖数百平米至数万平米的水域范围，单台设备即可获取不同尺度范围内的水质空间分布情况。自动标定：具备在线定标功能，大幅提高原始数据的准确性和可靠性，为水质多参数反演和深度应用提供必要的前提保障。应用实例2020/11 河北某区域某新区该水域面积较为宽阔，高光谱水质反演出总磷和化学需氧量，发现总磷达到Ⅲ类水质标准，化学需氧量有超过所属流域该新区水质标准的风险。实现了区域性水质多参数信息的及时高效获取，为水环境综合监管提供了新的技术手段。

光学频率梳（Optical Frequency Comb，OFC）提供了一把测量频率和时间的标尺，从根本上解决了光频计量问题，极大促进了前沿基础物理研究领域的发展。OFC在频域上表现为一系列相等频率间隔的梳状频谱线，与气体分子作用后进行频域解析，在获得宽光谱覆盖范围的同时亦可获得极高的光谱分辨率，为高精度光谱测量提供了新的技术手段。然而，这种技术往往依赖于高带宽光电探测器和复杂光谱解析技术，而且需要相当长的激光与气体相互作用路径来提高检测灵敏度，严重限制了光频梳光谱在气体传感领域的广泛应用。因此，如何通过原理上的突破，在紧凑结构下便可实现气体传感的宽波段、高分辨、高灵敏探测变得尤为重要。图1 双光梳光热光谱方法概念图近日，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室王强研究员团队和香港中文大学的任伟教授团队创造性地提出了双光梳光热光谱方法（DC-PTS），首次实现了基于光频梳的气体分子光热光谱测量。DC-PTS的原理如图1所示，采用双光梳光源作为泵浦光源，用其中一列光脉冲在另一列光脉冲的持续时间内等时长移动，周期性调制光脉冲。在频域内，双光梳光源的每一对梳齿的外差拍频可对气体分子吸收实现特定频率的强度调制。由于强度调制引起的光热效应会周期性调制介质折射率，因此当双光梳通过气体介质并被吸收时，介质折射率携有一系列的调制频率。采用光学干涉测量折射率调制并进行傅里叶变换，即可得到对应的宽波段范围内的光谱信息。在原理验证实验中，研究人员采用电光调制器产生了具有天然内禀互相干的双光梳泵浦激光，用一根7cm的反谐振空芯光纤构建了全光纤Fabry–Pérot干涉仪，仅用mW量级的激光便可实现kWcm-2量级的泵浦光强。在空芯光纤28μm的空间尺度内，该光梳可同时以上百个不同频率对气体折射率进行调制，对0.17μL采样体积的气体实现了ppm级的探测灵敏度和超过1THz谱宽的光热光谱测量（如图2所示）。图2 乙炔气体宽波段双光梳光热光谱研究人员所提出的双光梳光热光谱方法不仅具备单波长激光光谱测量的高选择性和快速响应特点，同时光频梳和光热光谱技术的融合使得同时具备宽光谱、高分辨率、极低耗气量和高灵敏度成为可能，为分子探测提供丰富的光谱信息，针对大气监测、深空探测、海洋科学、呼气诊断等不同领域对精密气体探测的需求提供多功能的光谱气体传感技术。该研究成果以Dual-comb Photothermal Spectroscopy为题发表在国际权威期刊Nature Communications，文章链接：https://doi.org/10.1038/s41467-022-29865-6。其中，中科院长光所的王强研究员与香港中文大学的王震博士为该论文的共同第一作者，香港理工大学靳伟教授团队和暨南大学汪滢莹教授团队提供了关键的反谐振空芯光纤器件。该研究得到了国家自然科学基金委项目（62005267、51776179）等的支持。

火炬松是美国南部最重要的森林树种，它生长迅速、适应性强，可用于建筑木材、胶合板和纸浆等。松梭形锈病是由真菌Cronartium quercuum f.sp. fusiforme（Cqf）引起的一种影响该物种的常见且具有破坏性的病害。这种真菌通常会感染幼树的茎，导致被称为“锈瘿”的肿瘤样生长物产生，可能会造成树木死亡或产生“锈丛”，从而妨碍树木生长，降低木材使用价值。种植抗病苗是限制该病害的最有效的措施。温室中抗病性测试在人工接种幼苗后的目视估计病害发病率和严重程度具有高度主观性，容易出现人为错误，且劳动密集。此外，目视评估只有在病害感染一段时间后，症状充分发展时才能进行。而高光谱成像可同时获取空间和光谱信息，提供了在不同空间尺度上分析光谱信息的机会，已成功应用于多种植物物种的病害和胁迫检测。基于此，在本文中，来自北卡罗来纳州立大学和密西西比州立大学的研究团队提出了一种利用高光谱成像技术筛选火炬松幼苗梭形锈病发病率的创新方法，具体目标为（1）开发高光谱图像处理管道，用于从火炬松幼苗图像中的特定感兴趣区域（ROI）中提取光谱数据；（2）基于来自(1)的特定ROI的光谱数据，评估用于区分患病和未患病幼苗的SVM分类模型。图1 火炬松幼苗高光谱图像采集的成像装置。【高光谱图像获取】线性扫描高光谱成像仪（Pika XC2，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）用于收集400至1000 nm范围内的高光谱数据，光谱分辨率为1.3 nm。高光谱图像立方体的尺寸为1600×n×462，其中n为创建一个数据立方体使用的线扫描数，1600为每条线的像素数。获取高光谱图像后，通过阈值化归一化植被指数（NDVI）图像从背景中分割出幼苗，并通过使用Faster RCNN模型的目标检测来实现个体幼苗的描绘。随后使用DeepLabv3+模型对植物部分进行分割。并使用几何特征分割冠层像素。从植物片段中提取光谱数据后，训练支持向量机（SVM）分类模型用于患病和非患病植物的分类。【结果】图2 测试集随机组图像的茎像素（红色）和非茎像素（绿色）。对于每株植物，左图显示了地面实况标签，右图显示了DeepLabv3+模型预测结果。表1 利用DeepLabv3+对茎叶像素进行分割的像素精度和平均交并比(mIoU)值。表2 不同ROI的分类模型结果。图3 左：箱线图显示了从不同ROI提取的数据中使用SVM判别模型获得的平衡精度。ST：茎上半部分；S：全茎；SB：茎下半部分；WP：整株植物；C：冠层。右图：使用茎上半部分光谱数据的SVM分类模型的接收器操作特征(ROC)曲线与具有完美和不存在判别能力的模型进行比较。【小结】作者通过研究发现，本文所提出的方法可有效检测病害发病率。随着进一步研究图像采集和处理方法，以及通过使用自动化表型平台，火炬松幼苗的高通量表型分析将成为目前在抗性筛选中心所使用方法的一个组成部分。

SPECIM FX50中波红外高光谱相机黑色塑料广泛用于汽车工业、电子产品、食品包装、塑料袋，与我们的日常生活息息相关。不幸的是，当前人们对废旧黑色塑料垃圾的处理不是回收再利用，而是烧毁或填埋，原因是缺乏高效可靠的技术对黑色塑料进行识别并分类。而塑料垃圾是人类面临的且必须尽快解决的重大环境问题之一。 芬兰SPECIM公司进行技术创新推出一款专为工业机器视觉在线检测而设计的高速、性能稳定的SPECIM FX50高光谱相机。SPECIM FX50是全球第一款工业MWIR高光谱相机，该相机可采集各类黑色塑料在2.7-5.3μm范围内的光谱信息，快速、可靠地识别不同材质的黑色塑料，如ABS、 PP、 PE、 PC、 PS、 PVC、HIPS。 图1：SPECIM FX50高光谱相机 FX50高光谱相机的特点： • 设计精致，外形紧凑• 光谱范围：2.7 - 5.3μm• 高分辨率：640个像素• 高采集速度：380 Hz• 光学部件：温度恒定• 内置图像校正• 数据一致性高：出厂前经过统一光谱校准• GigE Vision标准接口• 易于安装在工业环境中 图2：光谱响应 除了黑色塑料， SPECIM FX50还可用于：• 识别橡胶、非黑色塑料、橡胶/塑料中的阻燃剂；• 木材和纸制品的识别分类；• 金属温度测量：范围为0-1000℃；• 金属表面的污染检测： 杂质、污垢、油和其他有机残留物；• 石油/天然气中碳氢化合物的分析识别；• 采矿生产中矿物的分析识别，如长石和石英。 黑色塑料分选 金属与汽车工业：金属表面的污染检测石油/天然气和矿产勘探：烃类与矿物分析 木材和纸制品的识别分类 SPECIM FX50高光谱相机满足工业应用需具备的高速、稳定性能的特点，并且易于安装、维护和扩展，同时具有高效的投资回报。SPECIM FX50成像速度快，满足生产线的速度要求；同系列的产品出厂时经过统一光谱标定，数据一致高，现场使用时可任意替换；拥有GigE Vision接口，配置软件开发包，满足用户的开发需求。 SPECIM FX50高光谱相机成为工业机器视觉应用领域内一种全新的解决方案。创新点：优势：可采集各类黑色塑料在2.7-5.3μ m范围内的光谱信息，对难处理的黑色塑料进行快速、可靠的分选，如ABS、 PP、 PE、 PC、 PS、 PVC、HIPS...

科研人员在为光栅检测做准备工作。　罗浩摄(资料图片)　　在1毫米距离里划出6000道刻槽，且槽型均匀，这意味着在20公里的刻距内，刻槽间距误差小于一根头发丝的千分之一。这正是不久前，中科院长春光学精密机械与物理研究所研制的“大型高精度衍射光栅刻划机”达到的刻划精度。　　走进长春光机所实验室，项目组科技人员向记者介绍了一块银灰色、近似不透明“玻璃窗”的光栅，它是这套“精密机械之王”的杰作，也是目前世界上面积最大的高精度中阶梯光栅。打造这台“精密机械之王”的，正是长春光机所光栅刻划机老中青三代研制项目组。　　光栅是分析万物光谱信息的“芯片”，应用遍及海陆空、吃穿用　　人类如何通过光认识世界?项目负责人、长春光机所研究员唐玉国说，人类借助光认知世界有两种方式：一是光学成像，二是光谱分析。光学成像可以看到物质世界的形状、尺寸等外在信息 地球上所知的元素及其它们的化合物都有自己的特征光谱线，光谱分析可以获得物质成分信息，帮助我们看清事物的本质。　　但要“抓”住光谱信息并不容易。日常生活中的光，是由红、橙、黄、绿等各种单色光组成的复色光，而单色光才能更好地记录下物质的光谱信息。光栅是一种非常精密的光学元件，它的神奇在于，它能从复色光中解析、提取出单色光。　　日常生活中，人们很少看到光栅，但其实它的作用无处不在。“人们去医院抽血检验，原理就是依靠光谱仪器里的光栅，来实现观察血液里的成分是否符合健康标准。”项目组成员、长春光机所研究员巴音贺希格说，“简单地说，光谱分析需要光谱仪器，光栅之于光谱分析的作用，就如芯片之于计算机，是核心和‘大脑’。”　　与血液检查原理类似，分析不同物质的光谱，可以探查出农药残留、钢材质量、爆炸物特性等许多重要信息。唐玉国表示，光栅的价值不限于光谱仪，其应用“遍及农轻重、海陆空、吃穿用等各行各业。既能看天，也能看地、看人”。在天文观测中，通过光谱测量得到天体的组成及其与地球的距离，从而揭示宇宙诞生及演化规律 在光通信领域，光栅的分光作用使得不同波长的光能够携带信息顺着光纤飞入千家万户̷̷　　通常，光栅性能越强，能分析出的物质成分就更精细。光栅面积越大，集光率和分辨本领就越高 光栅的精度越高，信噪比就越高。2009年，中科院长春光机所启动光栅刻划系统研制工作，一开始就瞄准世界领先水平，攻克光栅同时“做大”和“做精”的难题。　　“精密机械之王”成功刻划出了400毫米×500毫米的大面积中阶梯光栅，标志着我国大面积光栅制造技术已达到国际领先。这一块光栅有多强?唐玉国说，最有经验的油漆工能辨别出1000多种色彩的微妙变化，而光栅理论上能够分辨出超过4亿种，可谓世界上感知色彩的最强利器。　　光栅刻划机是制作光栅的母机，“做大”“做精”光栅是世界性难题　　以防尘服武装，再经风淋室除尘，记者才得以获准进入实验室。这里有一套精密的环境保障系统，要求在30天内温差控制在± 0.01℃之内。　　项目组成员、长春光机所研究员齐向东参与了光栅刻划机的设计、研制、调试等全过程，并长期在一线担任指挥。他说，这台仪器对环境要求极为严苛，气温、气压、空气成分等哪怕极其微小的变化，在纳米的尺度下，也可能带来巨大的刻划误差。　　对环境的苛刻要求源自光栅刻划机自身的高精度。它由上千个元件、部件精妙配合而成，几乎所有关键部件冲击世界极限水平。加工装调精度难、运行保障环境要求之高，前所未有。　　丝杠、蜗轮、导轨是刻划系统“三大件”，项目启动之时，国内现有机床技术根本达不到精度要求，研究组不得不采取土办法——手磨加工。　　丝杠被誉为刻划机的“心脏”，其精度水平直接影响整机性能。国内不能造，国外买不到，已经退休的80岁高龄老专家张泰返聘回所，并亲自上阵，带领青年团队不分昼夜加工和检测。历时近1年时间，终于研磨出这根丝杠。这也是目前世界上精度最高、行程最长的三角螺纹丝杠。　　用同样的方法，项目组费时6个月加工出蜗轮，8个月加工出V形导轨。这些具有亚微米、纳米量级的关键器件，都是科研人员用双手研磨出来的。此外，项目组成员为了攻克金刚石刻划刀、光栅镀膜等技术难题，也屡屡实验、研磨、调整，方才达到了光栅刻划机的要求。“有一次，项目组去外面交流。一握手，对方都说，你们的手不像科学家，倒像工人。”巴音贺希格回忆。　　立项之初，研制计划时间是三年半，但由于整个过程比预料困难太多，前后花费了近8年，成为“严重耽搁的项目”。“研制期间，我们承受着巨大的压力，往往‘按下葫芦又起了瓢’，好不容易攻克一个困难，新的问题又立马出现。”齐向东说，科研人员不停地寻找问题产生的根本原因，有时候甚至要推翻之前花了很长时间建立起来的假设，否定自己重新开始。“这8年中，我曾多次感到绝望，以为进行不下去了。大光栅通过验收时，又觉得一切都很值得。”　　这项成果使我国在光栅领域不再受制于人，并将精密机械加工技术推向世界前沿　　国际上掌握光栅研制技术的国家很少，大面积高精度光栅是科技强国竞争的焦点。在此之前，只有美国能够制作300毫米以上中阶梯光栅。　　大面积、高精度光栅刻划机的成功研制，使我国战略高技术领域所需的光栅不再受制于人，还将我国精密机械加工技术推向了世界前沿。　　“我们这一代科研人员做出这台机器，离不开长春光机所几代人的努力。我们只是属于摘桃子的人，没有前辈的积累，没有青年梯队人才的付出，都不可能完成这项艰巨任务，是老中青三代人的结晶。”齐向东感慨。　　1959年，长春光机所自主研制出了我国第一台光栅刻划机和第一块光栅。项目期间，我国第一代光栅刻划机的领军人、机械刻划光栅创始人梁浩明回到长春光机所，在重要问题上给出了指导意见 带领团队手工研磨丝杠等精密零部件的张泰先生，也是我国第一台光栅刻划机研制的参与者 已经退休的郝德阜研究员参与了系统的总体结构设计。　　目前，我国第一台光栅刻划机依然没有“退休”。半个多世纪前，仅仅借助少量公开发表的相关文献，梁浩明等人开始了光栅刻划机的研制工作。没有专门设计的计算机软件，设计人员就靠手工绘制来画图 没有数控机床，科研人员就靠双手打磨加工零部件，精度甚至比当今数控机床加工还要高。　　上世纪80年代，长春光机所计划研制高精度大面积光栅刻划机，由于资金等种种限制，项目搁浅，我国遗憾地错失了追赶光栅制造强国的机会，制造大光栅也成为我国光栅人的梦想。　　“我们有信心，也有信念能够完成项目。长春光机所具有数十年的技术积累，此外，现代精密仪器加工技艺水平更高，技术条件更好。老一辈在物质匮乏年代都能够制造出精度非凡的光栅刻划机，我们有条件也有责任把新一代刻划机做好。”齐向东说。　　八年磨一剑，项目组研制的这套大型高精度光栅刻划系统，攻克18项关键技术，取得9项创新性成果。　　让唐玉国欣喜的是，经过光栅刻划机项目历练，一批青年人才成长起来了，关键技术得到有效传承。他还说，研制成功并不是刻划机的重点，未来项目组还将从“精稳快新”四个方面对它进行持续改进和技术升级、提升性能，使其在满足国家重大科研对大光栅需求的同时，始终保持国际领先。