从实验室仪器到实用微系统
光携带了关于其相互作用材料的丰富信息。高光谱成像通过将光分成数十或数百个窄光谱带，为场景中的每个像素创建数据丰富的指纹来捕获这些信息。几十年来，该技术在从遥感到生物医学诊断等领域一直至关重要。但产生这些图像的系统一直笨重、缓慢，并且仅限于实验室或卫星平台。发表在《科学》杂志上的一种新微系统旨在改变这一状况，将高光谱能力封装到片上设备中，该设备可以以视频速率成像，同时实时运行计算算法。
什么是Hypervision？
这项工作发表在《科学》杂志2026年8月期（第393卷，第6814期，第888-894页）上，介绍了作者所称的用于在线视频率计算成像的片上高光谱微系统。这个名字暗示了目标：赋予普通相机高光谱传感的能力，同时使过程足够快以观察和分析实时场景。
Hypervision不是依赖单独的光谱传感单元，而是将关键组件直接集成到芯片上。该微系统实时捕获光谱信息并执行计算重建，以视频速度产生连续的光谱图像流。实际上，传感器不仅记录光和颜色；它记录每个时刻的丰富光谱立方体，然后实时处理数据。
计算成像的作用
新系统的关键推动因素之一是计算成像。在传统相机中，原始传感器数据直接映射到图像。在计算成像中，传感器捕获的数据仅是中间表示，高级算法重建最终图像。Hypervision利用这一原理，将一些光谱分离和分析转移到软件中。光学前端可以收集精心编码的光谱和空间信息的混合，而片上处理将该混合解码为清晰的高光谱视频帧。
这种方法有助于规避物理光学的限制。通过将计算层集成在同一芯片或封装上，系统不仅更紧凑，而且更快，因为光谱成像产生的大量数据可以在传输到设备之前减少。
在科学和医学中的潜在应用
视频率高光谱成像开辟了全新的用例。在生物医学环境中，它可以让外科医生实时查看组织氧合、灌注或病理标记，在手术期间指导决策，而无需将样本送到实验室。高光谱反射模式可以揭示肉眼不可见的组织结构和化学成分的细微差异，为临床医生提供强大的视觉辅助。
工业检测是另一个可能的受益者。一种可以对传送带上的材料进行分类或检测污染物的微系统将是无价的质量控制工具。农业和环境监测可以使用无人机或手持设备动态跟踪植物健康、水质或土壤成分。
研究实验室也可以受益于直接安装在显微镜或机器人手臂上的紧凑型仪器，从而在实验实时展开时进行光谱分析。该系统的小型化意味着它可以集成到其他仪器中，将高光谱能力扩展到其传统领域之外。
挑战与未来之路
虽然这篇论文可能会因其展示的内容而受到关注，但关于光谱分辨率和准确性的问题仍然存在。片上高光谱系统通常必须在光谱带数量与灵敏度和像素数之间取得平衡。视频率能力表明该系统正在有效利用可用光，但实际性能将取决于场景、照明以及片上算法的泛化程度。
还有制造和成本的问题。任何有望从实验室演示走向广泛采用的微系统都需要与现有的半导体制造工艺兼容。如果Hypervision建立在可制造的平台上，它可能为消费相机、医疗设备和工业传感器铺平道路，这些设备可以像视频一样轻松捕获光谱细节。
一种新的视觉
Hypervision微系统代表了光学、传感和计算长期承诺的融合又一步。当传感器能够在视频帧速率下测量跨多个光谱带的光相互作用，并且在足够小的芯片上实现以适合紧凑型设备时，相机和光谱仪之间的界限开始消失。结果是超越人眼所能看到的视觉类型。
Hypervision为普通图像添加了实时光谱维度。其全部影响才刚刚开始探索，但现在足以认识到视频率高光谱成像时代正接近实际现实。
本文基于Science (AAAS)的报道。阅读原文。
Originally published on science.org