工業(yè)相機(jī)在全息成像中的應(yīng)用

重磅干貨，第一時間送達(dá)

對透明物體成像作為一種獨特的技術(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)來重建3D圖像，因此能夠提供重要的成像能力，甚至可以對透明物體進(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，用于顯示之前沒有被觀察到的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而獲得觀測物的額外數(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)點運用到全息成像中，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)字全息成像實驗方案的文章，這套實驗裝置中包括一個帶有聲光可調(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，這對于觀察透明物體而言，將會是很重大的突破。

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。然后，對這些光波前數(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)過進(jìn)一步處理，產(chǎn)生清晰的數(shù)字全息圖像。

用來產(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，來自不同波長的多個相干光束的圖像數(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，工作波長的集合通常是有限的，人們不能選擇任意波長。同時，在許多情況下，在相當(dāng)寬的光譜范圍內(nèi)研究一個樣品是一件有趣的工作。因此，一個亟待解決的問題是開發(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。

為了實現(xiàn)這樣的實驗系統(tǒng)，研究人員在馬赫-曾德干涉儀的入口處安裝了一個寬帶光源和可調(diào)諧聲光（AO）濾波器，“設(shè)計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。

在實驗中，物光波前和參考光波前通過分束器在空間上對齊，以形成干擾圖樣，然后由DMK 72BUCO2相機(jī)記錄圖像。相機(jī)前面安裝一個長通濾波器，用于消除背景光的干擾。通過調(diào)整“加到AO單元上的超聲波頻率”來調(diào)節(jié)工作波長。

通過在空間上分離背景零階和+1階和-1階衍射階，研究人員實現(xiàn)了離軸數(shù)字全息方案，能夠捕獲透明物體以及測試圖案和生物樣品的傅立葉全息圖。???

研究人員寫道：“……任意光譜使獲得多色全息圖像成為可能，這些圖像不對應(yīng)于固定波長，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；無損材料測試，如金屬或復(fù)合材料中的內(nèi)部缺陷檢測；透明介質(zhì)中的折射率場；“在微輪廓重建、相結(jié)構(gòu)研究、應(yīng)力狀態(tài)監(jiān)測、粒子軌跡調(diào)查、顯微鏡、光學(xué)相干斷層掃描等過程中，對各種物體的性質(zhì)進(jìn)行定性和精確定量分析。”

本文所描述的技術(shù)應(yīng)在不需要多個相干光源的情況下“提高全息圖像的信息性”，同時也有利于那些“必須同時研究透明物體的振幅相位和光譜結(jié)構(gòu)”的應(yīng)用。

下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(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、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：Python視覺實戰(zhàn)項目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目，助力快速學(xué)校計算機(jī)視覺。

下載3：OpenCV實戰(zhàn)項目20講
在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：OpenCV實戰(zhàn)項目20講，即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目，實現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

交流群

歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺、傳感器、自動駕駛、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競賽等微信群（以后會逐漸細(xì)分），請掃描下面微信號加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三?+?上海交大?+?視覺SLAM“。請按照格式備注，否則不予通過。添加成功后會根據(jù)研究方向邀請進(jìn)入相關(guān)微信群。請勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會請出群，謝謝理解~