在本次研究中,我们深入探究了多模态光谱成像领域的分析策略,旨在充分挖掘两种光谱技术之间的协同潜力。具体而言,我们着重研究了两种各具特色与优势的方法。
第一种是传统的传感器融合方法。此方法将两种传感模式的数据在特征层面进行整合,随后在这个经过增强的特征空间中实施聚类操作,进而部署无监督分类器。
第二种则是创新性的知识蒸馏方法。该方法借助一种传感模态(教师)的准确性和稳定性,为训练数据集生成标签,之后利用第二光谱成像模态的数据集,开展监督训练过程(学生)。
为了验证这两种方法的有效性,我们引入了一个案例研究,运用激光诱导击穿光谱(LIBS)和高光谱成像(HSI,即近红外 - 短波红外,NIR - SWIR)技术来完成矿物识别任务。研究结果显示,当单独考量两种方法时,LIBS 在分类能力上表现出显著优势,而 NIR - SWIR 成像在准确识别目标矿物方面则面临较大挑战。
通过中级融合架构将两种传感模式的数据相结合,相较于单独使用 LIBS,性能确实有了一定程度的提升,尤其是在减轻边界伪影方面,并且通过对簇质心的直接分析,还可能提高了结果的可解释性。这表明,对于那些对准确度要求较高的应用场景,或者当像 LIBS 这样的技术因矩阵复杂性而难以施展时,这种传感器融合方法不失为一种吸引力的选择。
在推进多模态光谱知识蒸馏策略的过程中,我们成功运用这一创新方法训练出了一个模型。该模型在训练阶段以 LIBS 技术作为监督,而在输入时仅采用 NIR - SWIR 数据。这一方法,但却展现出了显著的优势。
一方面,与单独使用 NIR - SWIR 技术相比,它大幅提升了高光谱技术的分类精度,为将一种光谱成像技术作为另一种技术的自主监控手段提供了可能。
另一方面,这种方法能够有效地发挥多模态的优势,利用单模态系统的长处,构建出性能更优的解决方案。就本次讨论的示例而言,充分利用 NIR - SWIR 成像的多功能性和高吞吐量,最终的解决方案在保留 LIBS 高性能的同时,还具备了 HSI 解决方案的高分辨率和快速操作速度。
总体来说,这些研究成果在学术和技术层面都为光谱成像领域开辟了全新的视角。特别是在未来的研究中,可以借助知识蒸馏管道,开发出高效的工业应用,满足对高吞吐量和稳定性的需求。此外,鉴于仅在训练阶段需要多模态,还有可能降低此类系统的运行成本,使其在实际操作过程中仅需单一光谱成像模态即可。尽管本文主要聚焦于矿物鉴定程序,但所取得的研究成果能够直接推广至光谱成像这一广泛领域中的其他研究方向和分类任务。
以象科技由西安光机所光学博士团队,行业资深专家,光谱软件算法团队,光学应用博士等相关人员共同发起成立的科技型公司,目前投产市场可见光、近红外、短波中红外高光谱相机,实现国产化,突破进口技术壁垒,打破进口短波红外高光谱相机的技术限制。
以象科技是一家集研发、生产、销售于一体的科技型公司。目前经营产品有激光共聚焦,激光散斑血流成像仪,光谱仪,高光谱相机等光学产品。研发中心设立于西安,销售网络、完善售后服务机构设立覆盖全国。
以象科技作为一家由西安光机所光学博士团队、行业资深专家、光谱软件算法团队以及光学应用博士等多元专业力量共同发起创立的科技型企业,在光学技术领域展现出了非凡的潜力与强劲的实力,正逐步成为行业内的一颗璀璨新星。
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以象科技秉持着集研发、生产、销售于一体的全产业链运营模式,展现出了强大的综合实力与协同效应。其研发中心坐落于西安这座充满科技活力与创新氛围的城市,依托当地丰富的科研资源与人才优势,持续不断地投入大量资源进行技术研发与创新,为公司的产品迭代升级和技术突破提供了源源不断的动力源泉。
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