一种基于DMD的局部成像方法及光谱系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于DMD的局部成像方法及光谱系统，包括：S1：预构建实例分割模型，实例分割模型用于成像前识别所需局部成像的目标，所述实例分割模型通过学习所需局部成像目标的个体特征和边界信息训练而成；S2：采用搭载实例分割模型的成像装置对所需局部成像的目标进行局部拍摄成像，拍摄过程中成像装置根据实例分割模型的识别结果，驱动翻转组件翻转到指定位置，调节输出光束的方向与强度后，将输出光束分光后进行聚焦，实现每一波长的光都能够清晰成像，准确获取任一位置目标的局部图像，解决了由于现有光谱仪无法针对特定区域进行灵活的扫描成像，导致的数据采集效率低下及数据冗余的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光谱，具体来说，涉及一种基于dmd的局部成像方法及光谱系统。

技术介绍

1、光谱仪通过精确测量物质对不同波长光的吸收、反射或发射特性，深入分析物质的成分与结构。凭借其精准分析能力，光谱仪广泛应用于农业监测、环境检测和医学诊断等领域。目前，大多数光谱仪采用推扫成像技术，通过多个探测器阵列沿垂直方向逐点扫描目标区域，以获取高光谱数据。

2、现有推扫式光谱仪通常需要扫描整个目标区域才能获得高光谱数据，但在实际应用中，许多场景只需要获取特定区域的数据。以果园场景为例，科研人员与果农通常只聚焦于果树叶片或果实的高光谱数据，借此监测果树生长态势、病虫害情况以及评估果实品质。但采用推扫成像技术的光谱仪在获取特定目标数据时，不可避免地会采集整个扫描路径上的所有区域数据，其中包含大量无关的土壤、枝干、空气等。

3、这种采集方式使得效率大幅降低。一方面，对全区域进行扫描耗时费力且耗能，在资源有限的情况下，极大地限制了工作效率；另一方面，大量无关数据导致数据冗余。这些冗余数据不仅占据大量存储资源，增加存储成本，还会在后续的数据处理与分析中显本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DMD的局部成像方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于DMD的局部成像方法，其特征在于，实例分割模型的训练包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于DMD的局部成像方法，其特征在于，采用YOLOv11深度神经网络训练实例分割模型。

4.一种基于DMD的局部成像的光谱系统，用于实现权利要求1-3任一所述的一种基于DMD的局部成像方法，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于DMD的局部成像的光谱系统，其特征在于，成像装置包括取像镜头（1）、分光器（3）、可见光相机（4）、可旋转反射镜（5）、第一准直透...

【技术特征摘要】

1.一种基于dmd的局部成像方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于dmd的局部成像方法，其特征在于，实例分割模型的训练包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于dmd的局部成像方法，其特征在于，采用yolov11深度神经网络训练实例分割模型。

4.一种基于dmd的局部成像的光谱系统，用于实现权利要求1-3任一所述的一种基于dmd的局部成像方法，其特征在于，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于dmd的局部成像的光谱系统，其特征在于，成像装置包括取像镜头（1）、分光器（3）、可见光相机（4）、可旋转反射镜（5）、第一准直透镜组（6）、余弦矫正器（7）、dmd（8）、第二准直透镜组（9）、光栅（10）、聚焦透镜组（11）以及成像元件（12），

6.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔帅，江晓欣，潘明忠，马强，
申请(专利权)人：杭州高谱成像技术有限公司，
类型：发明
国别省市：