Lock-in optical instrumentation for snapshot hyperspectral imaging
Notice bibliographique
Résumé
Hyperspectral imaging (HSI) technology has become prominent, with a wide range of applications: food quality control, crop monitoring, and medical diagnostics. As HSI is able to capture spatial and spectral data, it is highly desirable, but highly complex. However, this functionality presents a challenge for data acquisition as three-dimensional HSI images must be acquired by an image sensor of one less dimension. Thus, HSI systems are often pushbroom systems, with twodimensional images being successively constructed over time from line scans. Additionally, HSI is expensive and difficult to operate. A snapshot HSI system is developed to address these challenges, whereby the additional image dimension is encoded onto an occupied dimension on the image sensor. Additionally, the snapshot HSI system is constructed from low cost, readily available components. The presented snapshot HSI system consists of a transparent diffraction optical disc bonded to an aperture mask, with alternating transparent and opaque regions, acting as an optical chopper when rotated by a DC brushless motor. This allows separation of the spectra of overlapped pixels on the HSI image sensor. When an incident beam passes through this optical chopper, many frequencies (corresponding to spatial channels) are imposed by the binary mask, while undergoing diffraction across the visible spectrum. Overlapped spectra are directed at a charge coupled device, where Fourier analyses distinguish each spatial channel. System geometry is used to transform the Fourier amplitude spectra into functions of wavelength for each spatial pixel. The design is experimentally validated through comparison to a commercially available spectrometer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».