工業(yè)相機(jī)在全息成像中的應(yīng)用
重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)
對(duì)透明物體成像作為一種獨(dú)特的技術(shù),廣泛應(yīng)用于生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)機(jī)器視覺(jué)等領(lǐng)域,其中特殊涂層、樣本染色、相位成像、結(jié)構(gòu)光和多光譜成像等,都是透明物體成像技術(shù)的一種。然而,發(fā)展透明物體成像技術(shù),在許多領(lǐng)域都面臨挑戰(zhàn)。
數(shù)字全息成像(Digital holography)利用光波的振幅和相位數(shù)據(jù)來(lái)重建3D圖像,因此能夠提供重要的成像能力,甚至可以對(duì)透明物體進(jìn)行成像。使用標(biāo)準(zhǔn)RGB范圍以外的圖像數(shù)據(jù)(例如多光譜成像),也可以增加數(shù)字全息成像的能力,用于顯示之前沒(méi)有被觀察到的結(jié)構(gòu),進(jìn)而獲得觀測(cè)物的額外數(shù)據(jù)。然而,根據(jù)全息圖像的產(chǎn)生方法,將多光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)運(yùn)用到全息成像中,仍然面臨挑戰(zhàn)。
圖1:The Imaging Source的黑白工業(yè)相機(jī)DMK 72BUC02,作為記錄干涉條紋系統(tǒng)裝置的一部分。
近日,研究人員發(fā)表了一篇關(guān)于數(shù)字全息成像實(shí)驗(yàn)方案的文章,這套實(shí)驗(yàn)裝置中包括一個(gè)帶有聲光可調(diào)諧濾波器的干涉儀和The Imaging Source公司的DMK 72BUC02單色工業(yè)相機(jī)。
研究人員的目標(biāo)是增加拍攝到的數(shù)字全息圖像的信息量,這對(duì)于觀察透明物體而言,將會(huì)是很重大的突破。
生成全息圖像與相干光息息相關(guān),為了生成全息圖像,相干光源(即激光器)的光束被分成物光束(object beams)和參考光束(reference beams)。在數(shù)字全息照相的情況下,由工業(yè)相機(jī)傳感器記錄物光束和參考光束所產(chǎn)生的干涉圖樣,并以數(shù)字方式進(jìn)行存儲(chǔ)。然后,對(duì)這些光波前數(shù)據(jù)以數(shù)字方式進(jìn)行重建,產(chǎn)生量化振幅還有相位圖像,經(jīng)過(guò)進(jìn)一步處理,產(chǎn)生清晰的數(shù)字全息圖像。
用來(lái)產(chǎn)生全息圖像的相干光源基本上是單色的,而要產(chǎn)生多光譜全息圖,來(lái)自不同波長(zhǎng)的多個(gè)相干光束的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行重建和融合,形成多光譜全息圖。
在這些系統(tǒng)中,工作波長(zhǎng)的集合通常是有限的,人們不能選擇任意波長(zhǎng)。同時(shí),在許多情況下,在相當(dāng)寬的光譜范圍內(nèi)研究一個(gè)樣品是一件有趣的工作。因此,一個(gè)亟待解決的問(wèn)題是開(kāi)發(fā)記錄‘涉及準(zhǔn)連續(xù)光譜調(diào)諧的多光譜全息圖像’的方法。
為了實(shí)現(xiàn)這樣的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),研究人員在馬赫-曾德干涉儀的入口處安裝了一個(gè)寬帶光源和可調(diào)諧聲光(AO)濾波器,“設(shè)計(jì)用于在任意窄光譜間隔內(nèi),形成光學(xué)透明物體的數(shù)字全息圖”。

圖2:由The Imaging Source黑白工業(yè)相機(jī)DMK 72BUC02所捕捉到的生物樣本全息圖,顯示了典型的干涉圖樣。
在實(shí)驗(yàn)中,物光波前和參考光波前通過(guò)分束器在空間上對(duì)齊,以形成干擾圖樣,然后由DMK 72BUCO2相機(jī)記錄圖像。相機(jī)前面安裝一個(gè)長(zhǎng)通濾波器,用于消除背景光的干擾。通過(guò)調(diào)整“加到AO單元上的超聲波頻率”來(lái)調(diào)節(jié)工作波長(zhǎng)。
通過(guò)在空間上分離背景零階和+1階和-1階衍射階,研究人員實(shí)現(xiàn)了離軸數(shù)字全息方案,能夠捕獲透明物體以及測(cè)試圖案和生物樣品的傅立葉全息圖。???
研究人員寫(xiě)道:“……任意光譜使獲得多色全息圖像成為可能,這些圖像不對(duì)應(yīng)于固定波長(zhǎng),但允許任意排列光譜組件。”
數(shù)字全息成像的非接觸成像能力,使其特別適合于一些精細(xì)應(yīng)用,如生物醫(yī)療應(yīng)用中細(xì)胞和結(jié)構(gòu)(尤其是活體標(biāo)本)的研究;無(wú)損材料測(cè)試,如金屬或復(fù)合材料中的內(nèi)部缺陷檢測(cè);透明介質(zhì)中的折射率場(chǎng);“在微輪廓重建、相結(jié)構(gòu)研究、應(yīng)力狀態(tài)監(jiān)測(cè)、粒子軌跡調(diào)查、顯微鏡、光學(xué)相干斷層掃描等過(guò)程中,對(duì)各種物體的性質(zhì)進(jìn)行定性和精確定量分析。”
本文所描述的技術(shù)應(yīng)在不需要多個(gè)相干光源的情況下“提高全息圖像的信息性”,同時(shí)也有利于那些“必須同時(shí)研究透明物體的振幅相位和光譜結(jié)構(gòu)”的應(yīng)用。
好消息!?
小白學(xué)視覺(jué)知識(shí)星球
開(kāi)始面向外開(kāi)放啦??????
下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程 在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程,即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。 下載2:Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講 在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車(chē)道線檢測(cè)、車(chē)輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車(chē)牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。 下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講 在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講,即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。 交流群
歡迎加入公眾號(hào)讀者群一起和同行交流,目前有SLAM、三維視覺(jué)、傳感器、自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、檢測(cè)、分割、識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競(jìng)賽等微信群(以后會(huì)逐漸細(xì)分),請(qǐng)掃描下面微信號(hào)加群,備注:”昵稱(chēng)+學(xué)校/公司+研究方向“,例如:”張三?+?上海交大?+?視覺(jué)SLAM“。請(qǐng)按照格式備注,否則不予通過(guò)。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告,否則會(huì)請(qǐng)出群,謝謝理解~

