1 上海建桥学院珠宝学院, 上海 201306
2 中国地质大学(武汉)珠宝学院, 湖北 武汉 430074
3 中国地质大学(武汉)地球科学学院, 湖北 武汉 430074
近期市场出现一种形似铁线绿松石的玉石品种, 商家称之为“中东绿松石”, 困扰了珠宝市场的正常秩序。 对“中东绿松石”进行显微岩相学、 X射线粉晶衍射、 红外光谱、 拉曼光谱、 显微紫外可见光谱和微量元素分析, 确定其矿物学特征和谱学特征并命名。 结果表明: “中东绿松石”是一种多晶质集合体, 以透明-微透明蓝色和白色球状矿物组成的条带为主, 外部具有不透明褐红色矿物, 玻璃光泽, 折射率为1.53~1.54, 相对密度约为2.48~2.60, 紫外荧光灯短波和长波下, 蓝色部分均呈蓝白色荧光。 显微岩相学分析表明, 蓝色和白色的环带区域多为隐晶质放射状玉髓, 部分玉髓表面分布有少量铁氧化物而呈褐红色; 环带的中心区域为0.05~0.3 mm它形粒状的单晶石英。 X射线粉晶衍射分析发现“中东绿松石”中还含有结晶程度不高的针铁矿。 红外光谱显示, “中东绿松石”的红外光谱特征吸收峰与石英质玉石和玉髓一致, 为1 179、 1 104、 798、 781、 690、 540和488 cm-1, 由Si-O非对称伸缩振动、 Si-O-Si对称伸缩振动和Si-O弯曲振动导致。 拉曼光谱分析表明, 样品蓝色环带部分和中心部分具有石英的拉曼位移466和210 cm-1, 样品褐红色部分不仅具有石英的拉曼位移, 还具有针铁矿的拉曼位移302和551 cm-1。 显微紫外可见光谱和微量元素分析表明, “中东绿松石”的蓝色与Cu元素含量呈正相关关系, 表现为600~700 nm吸收带。 尽管“中东绿松石”的外形特点和某些铁线绿松石相似, 但其矿物成分是显晶质石英和玉髓的集合体, 含少量针铁矿, 根据GB/T 16552-2017, 其正确的珠宝玉石名称应为“石英质玉”。
“中东绿松石” 矿物成分 X射线粉晶衍射 石英质玉 颜色成因 “Middle East turquoise” Mineral composition X-ray powder diffraction Quartzite jade Color origin 光谱学与光谱分析
2023, 43(9): 2862
1 上海建桥学院珠宝学院, 上海 201306
2 上海建桥学院珠宝学院, 上海 201306 中国地质大学（武汉）珠宝学院, 湖北 武汉 430074
3 中国地质大学（武汉）地球科学学院, 湖北 武汉 430074
4 中国地质大学（武汉）珠宝学院, 湖北 武汉 430074
我国四川绵阳平武县虎牙乡雪宝顶矿区产出一种晶形完整、 颗粒大, 颜色稀少的橘黄色调白钨矿, 受到宝石及矿物晶体收藏者们的青睐。 以5颗雪宝顶白钨矿样品为研究对象, 采用常规宝石学仪器、 傅里叶变换红外光谱仪、 紫外-可见分光光度计、 激光显微共聚焦拉曼光谱仪、 荧光光谱仪等进行测试, 旨在厘清该产地白钨矿的主要宝石学特性。 测试结果表明, 白钨矿的指纹区红外吸收处于440 cm-1处和800~900 cm-1范围内（806、 817、 856、 867 cm-1）——分别归属于［WO4］2-四面体基团的面外弯曲振动和反对称伸缩振动, 此外在2 000~3 000 cm-1的官能团区可见和水相关的明显吸收峰。 拉曼光谱测试表明, 位于911 cm-1的主峰归属于［WO4］2-的ν1对称伸缩振动; 位于797 cm-1处的峰归属于［WO4］2-的ν3非对称伸缩振动; 位于332 cm-1的峰和400 cm-1附近的弱峰归属于［WO4］2-的ν2面外弯曲振动; 位于211 cm-1附近的弱峰是由（Ca—O）的平移模式导致。 紫外-可见分光光度计测试结果表明, 该产地白钨矿深橘黄色调与584、 588、 682、 743、 750、 803和874 nm处的吸收有关, 可能与稀土元素Pr和Nd的混合物“didymium”的存在有关。 三维荧光光谱表明无色与深橘黄色调白钨矿样品的荧光主峰数量相同, 峰位相近, 均位于λex235 nm/λem455 nm, λex250 nm/λem490 nm和λex265 nm/λem523 nm附近。 浅橘黄色调样品除了上述荧光主峰以外还出现λex250 nm/λem425 nm附近荧光峰。
白钨矿 红外吸收光谱 紫外-可见吸收光谱 拉曼光谱 荧光光谱 Scheelite Infrared Spectrum Raman spectrum Ultraviolet-visible spectrum Fluorescence spectrum 光谱学与光谱分析
2023, 43(8): 2550
1 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081
2 北京理工大学重庆创新中心，重庆 401120
3 北方自动控制技术研究所军种指控系统研发部，山西 太原 030006
4 北京印刷学院印刷与包装工程学院，北京 102600
压缩感知高光谱计算成像技术是当前高光谱计算成像领域的研究热点之一，其能够在保持系统元器件物理特性不变的前提下，有效地提升成像质量。本文概述了高光谱计算成像的研究背景和基本概念，详细介绍了压缩感知高光谱计算成像系统的发展现状，重点阐述了本团队提出的基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像技术，并对其系统组成、数理模型以及最新进展进行了说明。通过总结压缩感知高光谱计算成像的背景知识以及空-谱编码压缩感知高光谱计算成像的研究工作，力求为科研人员探索压缩感知高光谱计算成像新体制带来新的思路，促进高光谱计算成像技术的发展。
成像系统 高光谱成像 计算成像 压缩感知 编码技术 光学学报
2023, 43(15): 1511003
Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
2 Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center, Chongqing 401151, China
3 Department of Engineering Science, Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford, Oxford OX3 7DQ, UK
4 School of Printing & Packaging Engineering, Beijing Institute of Graphic Communication, Beijing 102600, China
Polarized hyperspectral imaging, which has been widely studied worldwide, can obtain four-dimensional data including polarization, spectral, and spatial domains. To simplify data acquisition, compressive sensing theory is utilized in each domain. The polarization information represented by the four Stokes parameters currently requires at least two compressions. This work achieves full-Stokes single compression by introducing deep learning reconstruction. The four Stokes parameters are modulated by a quarter-wave plate (QWP) and a liquid crystal tunable filter (LCTF) and then compressed into a single light intensity detected by a complementary metal oxide semiconductor (CMOS). Data processing involves model training and polarization reconstruction. The reconstruction model is trained by feeding the known Stokes parameters and their single compressions into a deep learning framework. Unknown Stokes parameters can be reconstructed from a single compression using the trained model. Benefiting from the acquisition simplicity and reconstruction efficiency, this work well facilitates the development and application of polarized hyperspectral imaging.
full-Stokes single compression deep learning reconstruction polarized hyperspectral imaging Chinese Optics Letters
2023, 21(5): 051101
1 中国地质大学（武汉）地球科学学院，湖北 武汉 430074
2 上海建桥学院珠宝学院，上海 201315
为对比研究中国山东昌乐方山矿区与缅甸抹谷Le-shuza-kone矿区所产暗蓝色刚玉的光谱学特征, 并确定方山矿区和Le-shuza-kone矿区刚玉中铁元素的价态及致色机理, 采用X射线粉晶衍射(XRD)、 显微拉曼光谱(RAMAN)、 显微傅里叶红外光谱(FTIR)测试、 电子探针(EPMA)及穆斯堡尔谱(CEMS)等方法, 对产于方山矿区和Le-shuza-kone矿区暗蓝色刚玉的物相、 光谱学特征及成分开展深入研究。 X射线衍射结果表明, 两个矿区所产的刚玉在2θ=25°~45°之间以3.408 8 ?(012), 2.551 8 ?(104), 2.380 7 ?(110)和2.085 0 ?(113)四个衍射峰为特征。 缅甸抹谷Le-shuza-kone矿区刚玉在2θ=22°~23°之间有3.981 5 ?(110)的弱衍射峰, 在2θ=38°~40°之间有2.314 9 ?(111)的弱衍射峰, 分别为硬水铝石和勃姆矿(一水软铝石)的特征。 拉曼光谱散射峰主要分布于350~450和550~850 cm-1两个区间。 416和378 cm-1为刚玉的特征峰, 测试结果中415和377 cm-1的强峰属于内部结构变形导致的拉曼位移, 749 cm-1处的拉曼散射峰归属于Al-O伸缩振动。 方山矿区刚玉的793和811 cm-1拉曼峰和Le-shuza-kone矿区刚玉707, 793, 1 239和1 247 cm-1拉曼峰可作为区分产地的依据。 红外光谱表现为两个矿区样品共有指纹区451, 603, 640, 779和1 088 cm-1的吸收峰, 缅甸抹谷Le-shuza-kone矿区刚玉在官能团区有结构水(—OH)1 981, 2 110和3 311 cm-1的吸收峰, 可作为特征峰与中国山东昌乐方山矿区刚玉相区别。 缅甸抹谷Le-shuza-kone矿区暗蓝色刚玉含结构水, 其形成过程中有水的参与, 而山东昌乐方山矿区的刚玉中没有结构水。 经电子探针测试和电价差法计算, 中国山东昌乐方山矿区刚玉中铁元素的存在形式为Fe2+, Fe3+的含量为0, Le-shuza-kone矿区刚玉中Fe2+占Fe总量的91.9%, Fe3+占Fe总量的8.1%。 创新性的在刚玉中铁元素的研究中引入了穆斯堡尔谱仪测试测得中国山东昌乐方山矿区刚玉内铁的赋存形式为Fe2+, 而非Fe2++Fe3+, 其深蓝色的体色是由Fe2+致色的, 而非前人推测的Fe2++Fe3+或Fe2++Ti4+价间电荷转移致色。
提出了一种基于MEMS技术的红外动态图像生成技术。利用热传导方程，建立了可见光/红外图像转换膜的理论模型；介绍了可见光/红外图像转换膜制作的工艺流程，制作了一张像元数为512×512、像元尺寸为35 μm的可见光/红外图像转换膜。并利用转换膜构造了红外动态图像生成装置，通过实验对红外动态图像生成装置的性能进行了研究。利用MEMS技术制作的可见光/红外图像转换膜可以工作在红外3~5 μm和8~12 μm两个波段。根据实验测得红外图像生成装置的空间分辨率为14 lp/mm，在3～5 μm波段，所生成红外图像的温度范围为250~440 K，在8～12 μm波段，所生成红外图像的温度范围为250~400 K。
红外动态图像生成 微机电系统 可见光/红外图像转换膜 仿真 infrared dynamic scenes generation micro-electro-mechanical systems(MEMS) visible/infrared image film transducer simulation 红外与激光工程
2016, 45(2): 0204002
