在光譜產業專題中，我們簡單了解了光譜以及光譜成像應用的生活化場景，而深入了解光譜成像技術可以了解到它的分類方式豐富多樣，不同的分類標準下，展現出各具特色的技術類型。這些分類不僅反映了光譜成像技術的發展歷程和內在邏輯，更決定了它們在不同應用場景中的獨特優勢。

一、基礎概念

 要更深入地了解光譜，波長、波段、波段數與光譜分辨率是至關重要的基礎概念，它們相互關聯，共同決定了光譜數據的特性和應用價值。

波長是指電磁波（如可見光、紅外線等）的振動周期長度，通常用納米（nm）為單位表示。不同物質對不同波長的光具有獨特的吸收、反射特性，這是光譜分析的基礎。波長決定了光的顏色（可見光）或類型（如紅外線、紫外線等不可見光），就像音調高低由聲波波長決定一樣。

波段是人為劃分的電磁波波長范圍區間，用于分類或研究特定波長范圍的光。例如：

可見光波段：380-780nm

近紅外波段：780-1500nm

波段數是指傳感器能夠同時記錄的波段數量。波段數越多，每個波段的寬度越窄，能夠區分更細微的光譜差異。

   光譜分辨率指成像儀或傳感器能區分的最小波長間隔。相當于光譜儀的“視力清晰度”。例如光譜分辨率為1nm，代表設備可分辨出300nm以及301nm的光。成像的波段范圍，分得越細，波段越多，光譜分辨率越高，越高的光譜分辨率可更容易區分和識別目標性質和組成成分。

二、按光譜分辨率分類

（1）多光譜成像儀

獲得的目標物的波段數在3~12之間，光譜分辨率一般在10nm-30nm，主要用于農作物分類等方面。

（2）高光譜成像儀

獲得的目標物的波段數在100~200之間，光譜分辨率在10nm左右，被廣泛用于礦物勘探、醫學腫瘤邊界檢測、工業質檢中。

（3）超光譜成像儀

獲得的目標物的波段數在1000~10000之間，光譜分辨率在1nm以下，通常用于大氣微粒探測等精細探測領域及實驗室級分子光譜分析中。 

三、按技術原理分類

（1）色散型（根據色散原理）

通過棱鏡或光柵分光，直接分離不同波長的光。該技術成本低廉，能夠同時對所有波長進行成像，技術比較成熟。但同一時刻只能獲得一條線的影像，光譜分辨率容易受到狹縫寬度的限制，很難做到5nm以下。通常應用于工業線掃描相機、醫學影像等。

（2）濾光片型（根據窄帶濾波原理）

   在普通相機前安裝濾光片，利用濾光片的特性，讓特定波長范圍內的光線通過，從而實現對不同波長光線的選擇和測量。光學布局簡單，價格相對較低。但無法獲取連續譜段的圖像，存在實時性問題，且高質量高光譜分辨率的濾光片制造難度大且價格昂貴。適用于對光譜分辨率要求不高、成本預算有限的應用場景，如一些簡單的顏色測量、多光譜探測等領域。

（3）干涉型（根據傅里葉變換原理）

利用邁克爾遜干涉儀或傅里葉變換重構光譜，通過對探測器得到的干涉圖進行傅里葉變換獲得待測光譜。光譜分辨率較高，具有高通量、多通道和較大視場等優點。但對加工精度、裝調精度和外界振動要求較高，必須掃描全程獲得整個范圍的譜圖，不能直接獲得某一波段或某一波長的譜圖，使用靈活性較差。應用于實驗室光譜儀、高精度遙感。

（4）計算層析型（根據計算重建原理）

   借用計算機斷層掃描的原理，與成像光譜技術相結合，探測目標數據立方體的一個投影或者多個投影方向的投影圖像，然后由這些投影圖像重建目標的光譜信息和空間圖像信息。在光譜與圖像的快速探測、無視場掃描、高通量、性能穩定等方面具有顯著特征，能夠對空間位置和光譜特性瞬時變化的二維目標進行光譜成像，得到目標的空間信息和光譜信息。但成本較高，技術復雜，圖像重建算法的理論和工程實現存在一定難度，目前的研究多數處于實驗室的仿真模擬和實驗階段。應用于動態場景檢測，如活體細胞代謝追蹤。

三、按數據采集方式分類

四、按應用波段分類

（1）可見光-近紅外（VIS-NIR, 380-1500nm）

應用于農業葉綠素檢測、醫學皮膚成像、消費電子，如手機多光譜傳感器。

（2）短波紅外（SWIR, 1500-2500nm）

應用于礦物成分分析、塑料分揀、夜間農業檢測，如植被水分評估等。

（3）中波紅外（MWIR, 3-5μm）

應用于工業熱成像、軍事目標識別，如偽裝探測等。

（4）長波紅外（LWIR, 8-14μm）

應用于天文觀測、大氣成分分析，如溫室氣體檢測等。

 結語

光譜的精細分類不僅揭示了物質與能量的本質聯系，更推動了從微觀粒子到宏觀宇宙的跨尺度探索，每一波段都是自然法則的獨特注腳。人類對光譜的解析，既是對物理規律的解碼，也是技術創新的源泉，光譜技術始終在科學探索與實際應用間架起橋梁。未來，隨著探測器靈敏度的突破與多波段融合技術的發展，光譜分析將繼續在生命科學、材料工程、氣候變化等前沿領域釋放無限可能，成為人類認知世界、改造世界的核心工具之一。

?文章轉載自CMOS相機技術與應用產業園，僅分享，侵權刪。

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