Portable LWIR hyperspectral imager based on MEMS Fabry-Perot interferometer and broadband microbolometric detector array
Notice bibliographique
Résumé
The fast growing consumer electronics market of connected and wearable devices is driving a wealth of new applications. Personal capability for detecting and monitoring substances part of our everyday life (food, cosmetics, drugs, etc.) by spectroscopic means will soon become a reality as a number of new miniature spectrometers are being reported. These devices mostly operate in the visible and near infrared spectral region due to the readily available lowcost detectors in these spectral regions. However, enhanced selectivity is achievable in the molecular fingerprint spectral region (7-20 μm), allowing for applications that would be difficult or impossible at lower spectral wavelengths. To this end, a compact, portable, Long-Wave Infrared (LWIR) hyperspectral imager was developed. It is based on INO’s MICROXCAM-384 camera featuring a 384 x 288 pixel, 35 μm pitch uncooled bolometric broadband Focal Plane Array (FPA) and Fraunhofer ENAS’ 2 mm x 2 mm aperture MEMS tunable Fabry-Pérot Interferometer (FPI). The INO’s broadband FPA exhibits a Noise Equivalent Temperature Difference (NETD) lower than 25 mK (for the 8-12 μm range at 300 K, 50 fps and f/1) and a flat spectral response from 3 to 14 μm. The footprint of the hyperspectral imager is 7 cm x 8 cm x 10 cm excluding the source. The spectral resolution varies from 55 to 220 nm depending on the type of FPI used. The Noise Equivalent Spectral Radiance (NESR) is 430 mW/(m2 .sr.μm) at 9 μm. Using this hyperspectral imager, spectra of various substances including polymers were recorded in the transmission, reflection and transflectance configurations. A good agreement was found with spectra obtained by applying the FPI transfer function to spectra recorded with a commercial FTIR spectrometer. The LWIR configuration of the imaging spectrometer will be described and test results presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».