光学成像概述

光学成像利用光来捕捉物体、组织或材料的图像，以便在医疗诊断、材料科学和通信等各种应用中进行分析。

一、光学成像基础知识

光学成像依靠光与物质之间的基本相互作用（吸收、反射和透射）来生成图像。当光与物体相互作用时，它可以被吸收并转化为热能，或以不同波长的光重新发射。

为了利用这些相互作用生成图像，光学系统包含三个关键组件：用于照明的光源（如 LED 或激光）、用于选择性传输特定波长的专用滤光片，以及用于捕捉和记录由此产生的光相互作用的探测器。

然而，不同的应用对组件的选择也不尽相同，例如在医学成像中使用红外光穿透组织，或在显微镜中使用紫外光观察微小的细胞结构。

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二、光学成像的关键技术和工艺

照相机

先进的数码相机采用各种传感器技术，如互补金属氧化物半导体（CMOS）和电荷耦合器件（CCD），以提高图像质量、灵敏度和处理速度。这些进步使高分辨率成像技术在从摄影到医疗诊断的各种应用中得以实现。

光谱成像

光谱成像技术可捕捉材料的光谱信息进行化学分析。

例如，拉曼光谱利用激光与分子振动的相互作用来揭示化学特性。它对于识别化合物和分析材料，包括监测手术环境中的麻醉气体混合物至关重要。

医学成像技术

光学医学成像技术使用非电离辐射，可减少患者接触有害辐射的机会，并能安全地反复监测疾病进展和治疗效果。

例如，光学相干断层扫描（OCT）通过提供详细、非侵入性的组织表层下成像，为眼科带来了革命性的变化。这种技术将光线射入组织，测量反射光，从而生成高分辨率的横截面图像，便于精确观察内部结构。

光声成像结合了光学和声学方法，将激光脉冲发射到组织，引起局部加热和膨胀，产生可探测到的声波，从而进行成像。这种技术尤其适用于评估肿瘤血管生长情况、检测皮肤黑色素瘤和监测组织氧合水平。

弥散光学断层扫描（DOT）和成像（DOI）是一种非侵入性方法，利用近红外线来评估组织特性，如总血红蛋白浓度和血氧饱和度。这些技术在软组织成像方面表现出色，可应用于乳腺癌检测、脑功能评估、中风诊断以及光动力和放射治疗等疗法的监测。

显微成像技术

各种光学显微成像技术可提供亚微米级的高分辨率成像，实现细胞结构和过程的详细可视化。这种方法可使焦平面上的荧光结构呈现出高对比度，但焦外信号可能会影响图像质量。

共聚焦显微镜克服了这一限制，它可以对样本进行三维扫描，同时将检测范围限制在一个确定的焦平面内。这可以通过针孔孔径来实现，针孔孔径可以排除焦外光线，从而获得更高分辨率的图像。

三、光学成像的应用

工业应用

光学成像已成为制造业质量控制和流程优化不可或缺的一部分。这些技术可在具有挑战性的环境中提供非接触式遥感能力，具有高速响应和超高的空间分辨率。

现代制造系统采用光学探头进行在线过程控制和光谱分析，而光学计量技术则确保了对关键尺寸和布局的精确控制。

医疗应用

光学成像通过提供非侵入性技术来观察内部结构和监测疾病，从而改变了医疗诊断。它有助于跟踪癌症、神经系统疾病和心血管疾病等疾病的进展和治疗效果。

最近的技术进步使人们能够对泛素-蛋白酶体系统调控的蛋白质稳定性进行体内成像，从而深入了解细胞过程和癌症的潜在治疗目标。

农业应用

农业部门已将光学成像作为作物管理和疾病检测的有力工具。最近的研究表明，光学成像在识别芒果腐烂病方面取得了显著的成功，准确率高达 98%，而多光谱成像在预测葡萄枝腐病方面也被证明是有效的。

这些成像技术与无人驾驶飞行器（UAVs）相结合，促进了可扩展的作物监测，减少了对人工的依赖，使作物管理的干预更加精确和及时。

四、最新研究与发展

最近的进步提高了光学成像能力，增强了分辨率、速度和数字集成。

成像隐形物体

由于缺乏相位信息，传统相机难以捕捉透明物体。最近的突破性进展是引入了衍射成像仪，将相位信息转换为振幅数据，使标准相机无需复杂的后期处理即可对透明材料成像。

这项技术利用自干涉模式和机器学习来优化成像过程。

高速三维成像系统

微观尺度的地形光学成像对于工业和科学应用至关重要，包括生产线的光学检测、生物材料的三维表面测量以及增材制造部件的计量。然而，从连续的 Z 叠加图像生成地形图的速度可能很慢，尤其是对于大型物体或高分辨率需求而言，这限制了在动态环境中的有效性。

最近，巴塞罗那大学的研究人员开发出一种能快速捕捉三维图像的高分辨率光学轮廓测量系统。研究成果发表在《自然-通讯》上。

研究小组采用同步脉冲光和快速扫描技术，实现了每秒多达 67 次的测量。该系统通过同时检测多个平面，将精确分析所需的图像从数百张减少到八张，从而提高了对气体传感器行为等动态过程的表征能力。

人工智能增强光学成像系统

人工智能与光学成像的结合提高了诊断的精确度，能够更快、更准确地分析细胞结构。

最近的一项研究提出了超高分辨率成像系统，只需 10 秒钟就能完成高精度扫描，生成详细的细胞图像。研究人员采用深度学习架构 DeepTree 自动完成细胞计数和形态分析等任务，将病理学家从重复性工作中解放出来，提高了效率。

这一进步对于满足每天处理多达 5000 张病理切片的大型医院的需求，同时解决全国医疗资源分配不均的问题至关重要。

结论

随着光学成像技术的进步和普及，它们对研究、医疗保健和工业应用的影响将越来越大，这将促进我们的发现，并增强我们可视化和了解周围世界的能力。

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