以光斑為基礎並結合深度學習之單像素SWIR光譜影像系統;Single-Pixel Infrared Spectral Imaging System Based on Speckle and Deep Learning

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題名:	以光斑為基礎並結合深度學習之單像素SWIR光譜影像系統;Single-Pixel Infrared Spectral Imaging System Based on Speckle and Deep Learning
作者:	陳思妤
貢獻者:	國立中央大學光電科學與工程學系
關鍵詞:	短波紅外光;光譜影像;單像素影像;深度學習;光斑;SWIR;spectral imaging;single-pixel imaging;deep learning;speckle
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:00:25 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫預計開發一套SWIR波段的單像素光譜影像系統，應用目的普及化食品成分分析及食安管理所需的工具，相較於現有技術，本系統預期將具有較低的系統複雜度、較高的系統穩定性及較高的取像速率，且在單像素偵測器的架構下，能大幅降低系統的成本。在學術研究上，此系統之架構為國際上首度提出的做法，本計畫之執行可證實此架構之可行性，並探討其優缺點，若能取得良好的系統表現，可將此技術進一步拓展至各領域的應用上。完成此階段的系統開發及概念的驗證後，下一階段會加入陣列透鏡的設計將影像系統的視野做進一步的擴展，讓SWIR影像技術能逐漸走入日常生活中，提升民眾對食材的挑選及對食物的營養分析的能力，並改善層出不窮的食安問題。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[光電科學與工程學系] 研究計畫

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