Qu'est-ce qu'un filtre de dégradé linéaire ?

Le terme « linéaire » dans un filtre à gradient linéaire fait référence au fait que ses caractéristiques spectrales varient différemment selon les endroits et évoluent de manière linéaire en fonction de la position spatiale. Les filtres à gradient linéaire offrent des avantages tels qu'une variation continue de la longueur d'onde, des canaux sélectionnables et une performance stable. Grâce à des procédés comme le dépôt assisté par ions ou la pulvérisation par faisceau d'ions, qui consistent à déposer sur la surface du substrat des couches multicouches d'épaisseur variable afin de former des couches de film en forme de coin, les caractéristiques spectrales du filtre présentent une variation linéaire.

Par rapport aux filtres traditionnels à bande étroite, les filtres à gradient linéaire offrent des canaux spectraux quasi continus ; ainsi, l'utilisation de filtres à gradient linéaire en spectroscopie permet d'obtenir une résolution spectrale supérieure. Comparés aux dispositifs d'imagerie spectroscopique tels que les prismes et les réseaux, les systèmes d'imagerie spectroscopique basés sur des filtres à gradient linéaire se caractérisent par une intégration élevée, une stabilité accrue et une résolution améliorée. Ces systèmes présentent une structure globale compacte, une taille réduite et un poids léger, tout en affichant des coûts de recherche, de développement et de fabrication inférieurs, ce qui les rend particulièrement prometteurs pour des applications pratiques. Les filtres à gradient linéaire peuvent également être utilisés dans des domaines tels que les spectromètres portables, la séparation ou la coupure optique de second ordre à l'aide de réseaux, ainsi que dans la conception de miroirs laser.

Un filtre à variation linéaire (FVL) est un nouveau composant spectroscopique apparu après le développement des prismes, des réseaux et de divers éléments de séparation spectrale récemment mis au point. Par rapport aux composants spectroscopiques traditionnels tels que les prismes et les réseaux, les FVL offrent des avantages tels qu'une taille compacte, plusieurs bandes de transmission et une réglage flexible des positions des bandes. Étant donné qu'il est possible de combiner les FVL avec des matrices de détecteurs CCD/CMOS pour former des détecteurs capables de reconnaître le spectre, ces filtres simplifient considérablement les systèmes spectroscopiques et améliorent la fiabilité, la stabilité et l'efficacité optique des instruments, attirant ainsi de plus en plus l'attention. Les spectromètres intégrant des FVL comme élément spectroscopique central ont été appliqués avec succès dans de nombreux domaines, notamment l'aérospatiale, l'exploration sur le terrain, la surveillance atmosphérique, l'inspection de la sécurité alimentaire, l'analyse des biofluides et l'imagerie multi/hyperspectrale.

Application :

Technologie d'imagerie spectrale

Par rapport aux imageurs spectraux basés sur des prismes et des réseaux, les imageurs spectraux utilisant des filtres à gradient linéaire présentent des avantages tels qu'une forte intégration, une grande stabilité et une résolution élevée. Leur conception globale est compacte, avec une taille réduite et un poids léger, tout en bénéficiant de coûts de recherche, de développement et de fabrication plus faibles, ce qui les rend particulièrement prometteurs pour des applications pratiques.

Les filtres à gradient linéaire peuvent également être utilisés dans les spectromètres portables, la séparation/coupure de la lumière de deuxième ordre basée sur des réseaux, la conception de miroirs laser et d'autres domaines connexes.

Page précédente

Aucun

Explication des termes connexes relatifs aux paramètres du filtre (Partie 2)

Page suivante

Page précédente

Aucun

Page suivante

Explication des termes connexes relatifs aux paramètres du filtre (Partie 2)

Champion Optics est une entreprise de haute technologie intégrant la recherche et le développement de films optiques minces, le développement de nouveaux instruments spectraux ainsi que le traitement et l'application d'images spectrales.

Langue

Chinois

Anglais

Français

Russe

Allemand