北京理工大学，Nature！

主要观点总结

本文介绍了一种片上高光谱图像传感器技术——HyperspecI，该技术通过集成BMSFA和宽带单色传感器芯片获取编码的高光谱信息，并利用深度学习重建高光谱图像。实验表明，该传感器具有高空间-光谱-时间分辨率、宽光谱响应范围和高光通量等优越性，并在智能农业监测和实时人类健康监测等方面具有广泛应用潜力。此外，文章还介绍了研理云服务器的业务内容，包括定制化的硬件配置、一体化的软件服务、完善的售后服务等。

关键观点总结

关键观点1: HyperspecI技术的工作原理和优势

HyperspecI传感器由BMSFA掩模和宽带单色图像传感器芯片组成。BMSFA在光谱域中编码目标场景的高维高光谱信息，底层的图像传感器芯片获取耦合的二维测量数据。通过混合神经网络SRNet，可以从每一帧以高效率和高保真度重建多通道HSI。该技术与传统的扫描方案相比，保持了底层传感器芯片的全部时间分辨率，并具有更轻量化和紧凑尺寸的增强集成能力。

关键观点2: HyperspecI传感器在高光谱成像中的应用

HyperspecI传感器在智能农业、血氧和水质监测、工业自动化、天文学等领域有广泛应用。例如，在智能农业中，它可以用于叶绿素和糖分定量；在血氧和水质监测中，它可以用于检测手指的透射光谱；在工业自动化中，它可以用于纺织品分类和苹果瘀伤检测等。

关键观点3: 研理云服务器的业务介绍与产品特色

研理云是专门针对科学计算领域的高性能计算解决方案提供者。他们提供服务器硬件销售与集群系统搭建与维护服务，并具有定制化的硬件配置、一体化的软件服务、完善的售后服务等特点。此外，他们还可以参与招投标，并提供课程学习机会。

文章预览

第一作者：Liheng Bian, Zhen Wang, Yuzhe Zhang 通讯作者：Liheng Bian，Jun Zhang 通讯单位：北京理工大学 DOI： https://doi.org/10.1038/s41586-024-08109-1     研究背景 高光谱成像捕捉了物理世界的空间、时间和光谱信息，表征了每个位置的内在光学属性。与多光谱成像相比，高光谱成像获取了大量波长通道，从数十个到数百个不等，并且与光谱测量相比保持了更优越的空间映射能力。这种高维信息使得能够精确区分颜色相似但材料不同的物体，赋予其比人眼视觉更高光谱分辨率和更宽光谱范围的智能检测能力。凭借这些优势，高光谱成像在遥感、机器视觉、农业分析、医学诊断和科学监测等各个领域得到了广泛应用。高光谱成像提供了高维的空间-时间-光谱信息，展示了物质的内在特性。     研究问题 本文开发了一种具有高空间和时间分辨率的片上计算高光谱成像 ………………………………