Видеоспектрометр ближнего инфракрасного диапазона с использованием двойного акустооптического фильтра

Баландин И.А., Шарикова М.О., Батшев В.И., Варнавская Д.В., Козлов А.Б.

Ссылка для цитирования:

Баландин И.А., Шарикова М.О., Батшев В.И., Варнавская Д.В., Козлов А.Б. Видеоспектрометр ближнего инфракрасного диапазона с использованием двойного акустооптического фильтра // Оптический журнал. 2024. Т. 91. № 7. С. 37–44. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2024-91-07-37-44

Balandin I.A., Sharikova М.O., Batshev V.I., Varnavskaya D.V., Kozlov A.B. Short-wave infrared imaging spectrometer based on tandem acousto-optical tunable filter [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2024. V. 91. № 1. P. 37–44. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2024-91-07-37-44

Ссылка на англоязычную версию:

Аннотация:

Предмет исследования. Методы расчета оптических схем акустооптических видеоспектрометров для прикладных задач. Цель работы. Разработка видеоспектрометра с двойной акустооптической фильтрацией излучения в ближнем инфракрасном диапазоне длин волн 0,85–1,6 мкм. Метод. Расчет оптической системы видеоспектрометра выполнен в системе автоматизированного проектирования ZEMAX с использованием оригинального программного модуля. Подтверждение результатов моделирования выполнено экспериментально. Основные результаты. Разработан и изготовлен акустооптический видеоспектрометр ближнего инфракрасного диапазона спектра (0,85–1,6 мкм). В приборе использован сенсор InGaAs и реализована двойная акустооптическая фильтрация с целью повышения пространственного и спектрального разрешений. Благодаря использованию афокальной оптической системы на входе угловое поле составляет 8ґ12°. Прибор позволяет получать спектральные изображения объектов, расположенных на дистанции съемки от 1 м и более, и обеспечивает пространственное разрешение около 200ґ150 разрешимых элементов в пределах поля зрения. Ширина спектральной полосы пропускания составляет 12 нм (на длине волны 1,06 мкм). Практическая значимость. Видеоспектрометр разработан для сельскохозяйственных приложений, однако данный класс приборов находит широкое применение во множестве других задач: в дистанционном зондировании, для биомедицинской диагностики, в неразрушающем контроле технических объектов.

Ключевые слова:

акустооптика, акустооптический видеоспектрометр, двойная акустооптическая фильтрация, ближний инфракрасный диапазон

Благодарность:

работа выполнена в рамках Государственного задания НТЦ УП РАН (проект FFNS-2022-0010). Результаты получены с использованием оборудования Центра коллективного пользования НТЦ УП РАН.

Коды OCIS: 130.3120, 230.1040, 120.6200, 110.4234

Список источников:

1. Chang C.-I. Hyperspectral data exploitation: Theory and applications. Wiley-Interscience, 2007. 440 p.

2. Пустовойт В.И., Пожар В.Э., Отливанчик Е.А. и др. Современные средства и методы акустооптической спектрометрии // Успехи современной радиоэлектроники. 2007. № 8. С. 48–56.

3. Мартынов Г.Н., Гапонов М.И., Фомин Д.С. и др. Изображающий спектрометр на базе перестраиваемого акустооптического фильтра для полевой съемки // Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации. Сб. тр. МНТК. 2019. С. 156–158.

4. Пожар В.Э., Пустовойт В.И. Возможности создания новых систем видения на основе акустооптических видеоспектрометров // Радиотехника и электроника. 1996. Т. 41. № 10. С. 1272–1278.

5. Мазур М.М., Судденок Ю.А., Шорин В.Н. Двойной акустооптический монохроматор изображений с перестраиваемой шириной аппаратной функции // Письма в ЖТФ. 2014. Т. 40. № 4. С. 56–62.

6. Golovynskyi S., Golovynska I., Stepanova L.I., et al. Optical windows for head tissues in near-infrared and short-wave infrared regions: Approaching transcranial light applications // J. Biophotonics. 2018. V. 11. № 12. P. e201800141. https://doi.org/10.1002/jbio.201800141

7. Hennessy A., Clarke K., Lewis M. Hyperspectral classification of plants: A review of waveband selection generalisability // Remote Sens. 2020. № 12. P. 113. https://doi.org/10.3390/rs12010113

8. Batshev V., Machikhin A., Martynov G., et al. Polarizer-free AOTF-based SWIR hyperspectral imaging for biomedical applications // Sensors. 2020. V. 20. P. 4439. https://doi.org/10.3390/s20164439

9. Мазур М.М. Критерий одинаковости АО ячеек для двойных монохроматоров // Сб. науч. тр. ВНИИФТРИ-М. 2005. С. 48–52.

10. Епихин В.М., Визен Ф.Л., Никитин Н.В. и др. Неколлинеарный акустооптический фильтр с оптимальными угловыми характеристиками // ЖТФ. 1982. Т. 52. № 12. С. 2405–2410.

11. Мачихин А.С., Батшев В.И., Пожар В.Э. и др. Минимизация аберраций акустооптического видеоспектрометра ближнего инфракрасного диапазон путем оптимизации параметров перестраиваемого фильтра // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 12. С. 59–64. https://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-12-59-64

12. Пожар В.Э., Пустовойт В.И., Мазур М.М. и др. Акустооптический видеомонохроматор для фильтрации оптических изображений // Патент РФ № RU2258206C1. Бюл. 2005. № 22.

13. Епихин В.М., Кияченко Ю.Ф., Мазур М.М. и др. Акустооптические спектрометры изображений видимого и ближнего ИК диапазонов // Физические основы приборостроения. 2013. Т. 2. № 4. С. 116–125. https://doi.org/10.25210/jfop-1304-116125

14. Machikhin A., Batshev V., Pozhar V. Aberration analysis of AOTF-based spectral imaging systems // JOSA. A. 2017. V. 34. № 7. P. 1109–1113. https://doi.org/10.1364/JOSAA.34.001109

15. Шарикова М.О., Баландин И.А., Батшев В.И. и др. Пространственно-спектральная коррекция акустооптического видеоспектрометра // Оптический журнал. 2023. Т. 90. № 11. С. 79–89. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2023-90-11-79-89