一、研究背景與技術價值

在材料科學與工業檢測領域，金屬材料的快速精準鑒別至關重要。傳統鑒別方法如化學分析法、X 射線熒光光譜法等，雖能實現定性定量分析，但存在檢測周期長、需接觸樣品等局限性。高光譜成像技術憑借其 “圖譜合一” 的特性，可同時獲取目標的空間信息與連續光譜數據，為金屬材料的非接觸式、高通量鑒別提供了新路徑。本文基于顯微高光譜相機 FS-23 的實驗數據，探究金屬鋅與銀在 400-1000nm 光譜范圍內的成像差異，驗證該技術在金屬鑒別中的可行性。

二、實驗設計與方法

（一）實驗目的

通過高光譜成像技術，檢測金屬鋅與銀的表面光譜特征差異，驗證該技術對兩種金屬的有效區分能力。

（二）實驗設備

本實驗采用彩譜顯微高光譜相機 FS-23作為核心檢測設備，其關鍵參數如下：

設備名稱	型號	配置明細	備注
顯微高光譜相機	FS-23	光譜范圍：400-1000nm；光譜分辨率：2.5nm

（三）實驗流程

1. 樣品準備：選取表面平整的金屬鋅與銀樣本，確保無明顯氧化層或污染物干擾檢測結果。

2. 光譜采集：將樣品置于顯微高光譜相機載物臺上，設置相機參數（如曝光時間、增益等），對樣品表面進行掃描成像，獲取 400-1000nm 范圍內的高光譜數據。

3. 數據處理：通過配套分析軟件對原始光譜圖像進行校正（如暗電流校正、反射率校準），提取特征波段光譜曲線，對比金屬鋅與銀的光譜差異。

三、實驗結果與分析

（一）光譜成像差異

實驗采集的高光譜圖像顯示，金屬鋅與銀在可見光（400-760nm）及近紅外（760-1000nm）波段呈現出明顯的反射率差異。

· 鋅：在 450-600nm 波段反射率較低，光譜曲線相對平緩；進入近紅外波段后，反射率逐漸上升，在 800-1000nm 處達到較高水平。

· 銀：全波段反射率均較高，尤其在可見光波段（如 550nm 附近）反射率顯著高于鋅，光譜曲線整體呈 “高平臺” 特征。

（二）特征波段分析

通過軟件提取樣品表面不同區域的光譜曲線（如圖 1 所示），進一步驗證了兩種金屬的光譜特征差異：

· 鋅的特征波段：在 480nm、650nm 處存在弱吸收峰，可能與鋅的電子躍遷特性相關。

· 銀的特征波段：全波段無明顯吸收峰，反射率均勻且高于鋅，符合銀作為高反射金屬的物理特性。

圖 1 高光譜相機采集的金屬表面光譜曲線對比

四、結論與應用前景

（一）核心結論

本實驗表明，顯微高光譜相機 FS-23 能夠通過 400-1000nm 光譜成像有效區分金屬鋅與銀。兩者的光譜差異主要體現在反射率水平及波段分布特征上，銀的全波段高反射率與鋅的波段選擇性反射形成鮮明對比，為金屬鑒別提供了可靠的光譜依據。

（二）技術優勢與展望

高光譜成像技術在金屬鑒別中具有以下顯著優勢：

1. 非接觸式檢測：避免樣品損傷，適用于貴重或易損金屬材料。

2. 快速高通量：一次成像可覆蓋大面積區域，提高檢測效率。

3. 多維數據融合：結合空間與光譜信息，可實現對金屬表面缺陷、成分分布的精細化分析。

未來，隨著高光譜相機技術的不斷升級（如更高光譜分辨率、更小體積），該技術有望在貴金屬檢測、廢舊金屬分揀、文物保護等領域實現更廣泛的應用，為材料鑒別領域帶來革命性突破。