CN202869652U - 一种显微超光谱成像*** - Google Patents
一种显微超光谱成像*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN202869652U CN202869652U CN 201220474608 CN201220474608U CN202869652U CN 202869652 U CN202869652 U CN 202869652U CN 201220474608 CN201220474608 CN 201220474608 CN 201220474608 U CN201220474608 U CN 201220474608U CN 202869652 U CN202869652 U CN 202869652U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unit
- charge
- control
- microscope
- image sensor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Microscoopes, Condenser (AREA)
Abstract
本实用新型公开了一种显微超光谱成像***,该***包括显微镜、物镜、电动载物台、多光路单元、光束分离器、电荷耦合器件(CCD)、分光单元、分光单元驱动器、透射光源、反射光源、载物台控制器、数据采集和控制单元、计算机。本实用新型能够通过计算机控制分光单元改变成像光束波长并通过CCD采集图像数据,通过连续采集获得样本的显微超光谱图像数据。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种超光谱成像装置,特别是一种显微超光谱成像***;用于临床诊断、新型材料分析等领域。
背景技术
超光谱成像技术起源于20世纪70年代的多光谱遥感技术,并随着对地遥感应用的需要而发展。研究表明,大部分的自然物质在与电磁波相互作用下,由于电子跃迁,原子、分子振动与转动等复杂的作用,会在某些特定的波长位置形成反映物质成份和结构信息的光谱吸收和反射特征,因此可以利用这些光谱特征进行物质成分的鉴别。但是,这些光谱特征的宽度一般比较小,用传统的多光谱遥感技术不能反映出这些细致的特征,成像光谱技术因此而被提出。成像光谱技术在对目标对象的空间特征成像的同时,对每个空间象元经过色散或分光形成几十个乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖。这样形成的遥感数据可以用“图像立方体”来形象描述,其中两维表征空间,另外一维表征光谱。它所获取的地球表面图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息,因而在地质、农业、植被、环境、城市、军事、水文、大气等方面都有良好的应用。
分析化学中很早就利用光谱分析技术进行物质化学成分鉴别,但是将超光谱成像技术与显微技术结合起来应用于生物、化学、材料等微观领域的检测,从图谱结合的角度对样本进行分析则是一个新的方法。从成像光谱技术的成像机理可以发现,将其与显微镜技术相结合构建显微超光谱成像***执行病理学分析,相对于传统的生化方法,能够提供更可靠的分析结果,而且可以实现生物组织细胞生理和病理变化的检测,因此显微超光谱成像***在生命科学、材料等领域有着巨大的应用潜力。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种新的微观检测手段。该显微超光谱成像***能够使用声光调谐滤波器(Acousto Optic Tunable Filter,AOTF)或者液晶可调谐滤波器(Liquid Crystal Tunable Filter,LCTF)等作为分光单元,可以实现快速成像;成像的光谱范围包括紫外、可见光和近红外;一次采集即可以同时获取样本的显微图像和光谱两方面的信息,再结合一定的智能识别分析算法,可以从形态和生化两个方面对样本进行分析,给出更为准确的结果。
本实用新型是通过以下技术方案实现的:
一种显微超光谱成像***,该***包括显微镜、物镜、电动载物台、多光路单元、光束分离器、第一电荷耦合器件、第二电荷耦合器件、分光单元、分光单元驱动器、反射光源、透射光源、载物台控制器、数据采集和控制单元及计算机,所述显微镜、反射光源、透射光源、物镜、多光路单元、光束分离器、第一电荷耦合器件、分光单元、第二电荷耦合器件分别成光路连接,其中,多光路单元固定在显微镜的成像端口上,多光路单元的一个端口耦合有第一电荷耦合器件,另一端口耦合分光单元,分光单元的另一端耦合第二电荷耦合器件;分光单元驱动器的控制输出端连接到分光单元的控制输入端;分光单元驱动器的控制输入端连接到数据采集和控制单元的控制输出端;载物台控制器的控制输出端连接到电动载物台的控制输入端,载物台控制器的控制输入端连接到数据采集和控制单元的控制输出端;数据采集和控制单元的控制输出端连接到反射光源和透射光源的控制输入端;数据采集和控制单元的数据采集输入端连接到第一电荷耦合器件和第二电荷耦合器件的数据输出端。
所述的分光单元为AOTF或LCTF分光元件。
所述光束分离器将成像光束分为两部分。
所述显微镜为普通光学显微镜、荧光显微镜或者倒置显微镜。
所述数据采集和控制单元与计算机的连接使用RS232、USB或者RJ45。
不同于普通光学显微镜和荧光显微镜,本实用新型的***所有的光路部分元件均由能够透过紫外和红外的材料构成,不会由于光路元件的原因而限制***采集数据的光谱范围;分光单元可以是光调谐滤波器或者液晶可调谐滤波器。显微镜的成像端口耦合了多光路单元,多光路单元内含有光束分离器,可以对显微镜成像进行1/2光束分离;多光路单元的一个接 口耦合彩色或者灰度CCD,用于采集普通显微镜图像,另一个接口耦合分光单元,分光单元后端耦合CCD,用于采集单波段图像;分光单元在分光单元驱动器的控制下,可以选择不同波长的光透过;载物台控制器可以控制电动载物台在XYZ三个方向移动;数据采集和控制单元可以根据计算机上软件设置控制载物台控制器、分光单元驱动器、透射光源、反射光源工作,并可以采集两个CCD的图像数据并上传给计算机。通过分光单元连续工作于不同波长,CCD进行连续的单波段图像采集,最后即可以获取样本的显微超光谱图像数据。
附图说明
图1为本实用新型结构示意图。
具体实施方式
实施例
下面以图1为实施例,说明本实用新型的结构特征,技术性能和效果。
本实施例中,显微镜1的反射光源8、透射光源9、物镜13、光束分离器4、第一CCD501、分光单元6、第二CCD502分别成光路连接,其中整个***所使用的光路元件均为能够透过从紫外到红外整个光谱范围的光学器件。光源显微镜1的反射光源8或者透射光源9照射到电动载物台2的样本上,经过物镜13成像后,进入耦合到显微镜1上的多光路单元3中的光束分离器4分为两路,一路成像到耦合到多光路单元3上的CCD501,另一路经过耦合到多光路单元3上的分光单元6,成像到CCD50上。载物台控制器10的控制端连接到电动载物台2上,控制电动载物台2的移动;分光单元驱动器7的控制端链接到分光单元6上,控制分光单元6工作于不同的波长;数据采集和控制单元11的控制端连接到反射光源8和透射光源9上,控制显微镜光源的工作;数据采集和控制单元11的控制端连接到分光单元驱动器7和载物台控制器10的控制输入端上;数据采集和控制单元11的数据输入接口连接到第一CCD501和第二CCD502的数据输出接口上,采集图像数据。数据采集和控制单元11与计算机12连接,接收计算机上软件的设置并将采集的图像数据上传到计算机。
本实施例中,显微镜1采用Nikon80i生物显微镜,分光单元6使用声光可调滤光器。 运行于计算机12上的数据采集和分析软件主要实现以下功能:***的定标、***数据采集参数设置、显微超光谱数据采集、实时图像显示、图像数据格式转换、图像配准、智能识别和分析等。
本实用新型可以获取样本的显微超光谱图像数据,并对样本从图像和光谱两个方面进行分析。在医学领域,这些显微超光谱图像数据可以为研究疾病的发病机理、早期诊断、治疗效果评价以及新药物开发提供新思路和实验依据。因此,显微超光谱成像***在生物医学和材料等领域具有重要的实际应用价值。
Claims (5)
1.一种显微超光谱成像***,其特征在于该***包括显微镜(1)、物镜(13)、电动载物台(2)、多光路单元(3)、光束分离器(4)、第一电荷耦合器件(501)、第二电荷耦合器件(502)、分光单元(6)、分光单元驱动器(7)、反射光源(8)、透射光源(9)、载物台控制器(10)、数据采集和控制单元(11)及计算机(12),所述显微镜(1)、反射光源(8)、透射光源(9)、物镜(13)、多光路单元(3)、光束分离器(4)、第一电荷耦合器件(501)、分光单元(6)、第二电荷耦合器件(502)分别成光路连接,其中,多光路单元(3)固定在显微镜(1)的成像端口上,多光路单元(3)的一个端口耦合有第一电荷耦合器件(501),另一端口耦合分光单元(6),分光单元(6)的另一端耦合第二电荷耦合器件(502);分光单元驱动器(7)的控制输出端连接到分光单元(6)的控制输入端;分光单元驱动器(7)的控制输入端连接到数据采集和控制单元(11)的控制输出端;载物台控制器(10)的控制输出端连接到电动载物台(2)的控制输入端,载物台控制器(10)的控制输入端连接到数据采集和控制单元(11)的控制输出端;数据采集和控制单元(11)的控制输出端连接到反射光源(8)和透射光源(9)的控制输入端;数据采集和控制单元(11)的数据采集输入端连接到第一电荷耦合器件(501)和第二电荷耦合器件(502)的数据输出端。
2.根据权利要求1所述的显微超光谱成像***,其特征在于所述显微镜(1)为普通光学显微镜、荧光显微镜或者倒置显微镜。
3.根据权利要求1所述的显微超光谱成像***,特征在于所述的分光单元(6)为AOTF或LCTF分光元件。
4.根据权利要求1所述的显微超光谱成像***,特征在于所述光束分离器(4)将成像光束分为两部分。
5.根据权利要求1所述的显微超光谱成像***,特征在于所述数据采集和控制单元(11)与计算机(12)的连接使用RS232、USB或者RJ45。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201220474608 CN202869652U (zh) | 2012-09-18 | 2012-09-18 | 一种显微超光谱成像*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201220474608 CN202869652U (zh) | 2012-09-18 | 2012-09-18 | 一种显微超光谱成像*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN202869652U true CN202869652U (zh) | 2013-04-10 |
Family
ID=48036362
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 201220474608 Expired - Fee Related CN202869652U (zh) | 2012-09-18 | 2012-09-18 | 一种显微超光谱成像*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN202869652U (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106248539A (zh) * | 2016-09-22 | 2016-12-21 | 中国矿业大学 | 一种旋转式铁谱仪谱片光密度测量分析***及方法 |
CN109489816A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-19 | 华东师范大学 | 一种显微高光谱成像平台及大区域数据立方体采集的方法 |
CN114689523A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-01 | 江苏省农业科学院 | 光学检测食源性致病菌的***和方法 |
-
2012
- 2012-09-18 CN CN 201220474608 patent/CN202869652U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106248539A (zh) * | 2016-09-22 | 2016-12-21 | 中国矿业大学 | 一种旋转式铁谱仪谱片光密度测量分析***及方法 |
CN109489816A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-19 | 华东师范大学 | 一种显微高光谱成像平台及大区域数据立方体采集的方法 |
CN114689523A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-01 | 江苏省农业科学院 | 光学检测食源性致病菌的***和方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Abdulridha et al. | Laboratory and UAV-based identification and classification of tomato yellow leaf curl, bacterial spot, and target spot diseases in tomato utilizing hyperspectral imaging and machine learning | |
Yao et al. | Early visual detection of wheat stripe rust using visible/near-infrared hyperspectral imaging | |
Kicherer et al. | Phenoliner: a new field phenotyping platform for grapevine research | |
Bannon | Cubes and slices | |
Kazemipour et al. | Microphytobenthos biomass mapping using the optical model of diatom biofilms: Application to hyperspectral images of Bourgneuf Bay | |
US9844334B2 (en) | System and method for intraoperative detection of cancer margins using conformal filters in a dual polarization configuration | |
CN107084790A (zh) | 基于智能手机的便携式光谱仪及其光谱检测方法 | |
Rundquist et al. | Elements of an integrated phenotyping system for monitoring crop status at canopy level | |
CN101936882A (zh) | 一种作物氮素和水分无损检测方法及装置 | |
Nichol et al. | Diurnal and seasonal solar induced chlorophyll fluorescence and photosynthesis in a boreal scots pine canopy | |
US20180018537A1 (en) | Non-spectroscopic imaging of plants | |
CN202869652U (zh) | 一种显微超光谱成像*** | |
CN104614321A (zh) | 一种基于光谱图像的作物长势实时监测方法 | |
Dvornikov et al. | The DIVER microscope for imaging in scattering media | |
CN101539456B (zh) | 通用超光谱成像组件 | |
CN109342328A (zh) | 一种内置扫描型显微高光谱成像***及成像方法 | |
Kim et al. | Nonspectroscopic imaging for quantitative chlorophyll sensing | |
Li et al. | Research on polarized multi-spectral system and fusion algorithm for remote sensing of vegetation status at night | |
Hadjimitsis et al. | Field spectroscopy for assisting water quality monitoring and assessment in water treatment reservoirs using atmospheric corrected satellite remotely sensed imagery | |
Le Gratiet et al. | Circular intensity differential scattering for label-free chromatin characterization: A review for optical microscopy | |
CN101285764B (zh) | 分子光谱成像仪 | |
Li et al. | Recent development and challenges in spectroscopy and machine vision technologies for crop nitrogen diagnosis: A review | |
CN103411901B (zh) | 含氧血红蛋白与脱氧血红蛋白光谱含量分布定量检测装置及方法 | |
Chen et al. | Estimation of winter wheat canopy chlorophyll content based on canopy spectral transformation and machine learning method | |
Mevy et al. | The optical response of a Mediterranean shrubland to climate change: hyperspectral reflectance measurements during spring |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20130410 Termination date: 20160918 |