高光谱成像落地难？听西工大仝赓拆解便携性、泛化能力与成本三大核心挑战

仝赓，西北工业大学机电学院微机电系统及纳米技术专业博士研究生，导师虞益挺教授。主要从事光电成像领域，硕博期间发表SCI论文12篇，申请发明专*12项，获西北工业大学一等学业奖学金、西北工业大学优秀研究生，法士特齿轮奖学金、互联网+省金奖等荣誉奖励。

第37期高光谱课堂荣幸邀请到西北工业大学—仝赓做线上讲座报告，以《看见不可见：高光谱成像的跨域应用探索》为题，本报告聚焦光谱成像技术在多领域的创新应用。针对水质检测，提出基于偏振多维特征的富营养化参数反演模型，显著提升复杂水体抗干扰能力；在图像处理层面，构建偏振与高光谱数据融合框架，突破单一模态信息瓶颈；面向国防与安全，利用高光谱成像，实现对伪*目标的精准非监督式探测；在农业领域，开发基于光谱特征迁移的水果糖度与含水量分级系统。相关研究发表SCI论文12篇，授权发明专*12项，为光电成像技术在环境、安防及农业领域的实用化提供了新范式。

为什么在常规的高光谱信息之外，还需要引入偏振信息？偏振光谱相比普通光谱最大的优势在哪里？

维度提升与解混能力：普通高光谱主要提供“物质成分"信息，而偏振光谱额外提供了“微观几何形态（如粗糙度、晶体取向）"的信息。两者结合可以实现光谱-偏振联合解混，解决单一维度无法区分的问题（例如区分光谱相似但表面结构不同的人造材料）。抗干扰能力强：偏振态对光照条件、大气散射的敏感度与普通光强不同，在复杂背景（如云雾、水面）下能更好地提取目标信号。

在开展跨域应用（例如从实验室遥感探测转向工业检测或生物医学成像）时，偏振光谱技术面临的最大挑战是什么？

数据获取的信噪比（SNR）瓶颈：偏振信号通常非常微弱（往往只占总量的一小部分），在非受控环境（如自然光照下的工业现场）中，极易被环境杂散光淹没。

标定与几何校正复杂：正如前面提到的，偏振对观测角度极度敏感。跨域应用时，每次换场景都需要重新进行严格的几何标定和去噪，算法的泛化能力是目前最大的工程难点。

设备成本与便携性（现实门槛）：成本高昂，高精度的偏振探测通常需要搭载像旋转波片、特种偏振分光棱镜等高精度光学元件，加上需要严格标定和同步采集的多通道探测器，整套系统的硬件成本远高于普通的RGB或高光谱相机。体积庞大，为了保证光路的稳定性和测量的准确性，传统偏振光谱仪往往需要复杂的机械转动部件和严格的减震环境，导致设备体积大、重量沉，难以集成到无人机、机械臂或便携式检测终端上。所以才开展了相关光谱重建以及微小化系统研究，致力于降低成本和采集效率。

结合目前AI大模型的发展趋势，“偏振光谱"与“人工智能"结合的*具潜力的研究方向是什么？

端到端的智能反演，利用深度学习直接从高维的偏振光谱数据立方体中，挖掘出人类难以直观理解的物理特征，实现目标分类或参数反演，减少人工特征工程的依赖。物理可解释性AI，将物理定律（如辐射传输模型）嵌入神经网络，让AI不仅能“拟合"数据，还能像物理学家一样理解偏振产生的底层逻辑，从而在数据稀缺的场景下也能保持高精度。

目前光谱成像应用中存在哪些难题？

便携性与实时性的矛盾。传统的高光谱设备为了保证精度，往往需要复杂的分光和机械扫描结构，导致设备体积庞大、成本高昂，且成像速度较慢。如果追求小型化和低成本（如做成便携设备或装到无人机上），往往就得牺牲光谱分辨率或成像帧率。如果要满足工业流水线上高速、实时的检测需求，传统的推扫式设备又往往力不从心。如何在空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率之间找到完*的平衡，是硬件设计的难题。不过目前随着AI的发展，AI+硬件是解决这一问题的趋势。

泛化能力与跨域融合的挑战。光谱数据极度依赖特定的光照、观测角度和物理环境。一套在实验室标定的完*模型，一旦换个场景（比如换了种水果、换个工厂流水线），往往因为光照变化或背景干扰而失效。此外，单一依靠光谱信息有时难以完*确定目标，如何将光谱信息与空间几何信息、偏振信息等进行深度的多模态跨域融合，并建立具有*大泛化能力的通用模型，是真正走向产业化落地的关键门槛。

目前多项实验来看，光谱成像检测不能很好推广还是受限于精度问题，定性检测可以有很好的结果，但定量检测还是收环境影响较大，这方面需要进一步结合大模型来进行优化迭代。