等离子体光谱-图像融合，AI驱动的自监督探测新方法｜Adv. Photon. Nexus

本文介绍了华中科技大学郭连波研究团队提出的一种基于自监督等离子体建模的光谱-图像融合探测光谱方法SISTIFD。该方法通过同步采集等离子体发射的光谱和图像，利用PISA-Net网络准确计算等离子体参数，显著提高了定量分析的精度（误差降低两个数量级），分析频率达到143 Hz。SISTIFD方法无需人工预处理或干预，具有自动检测功能，为等离子体光谱领域带来了新的启发。研究结果表明，SISTIFD在激光诱导击穿光谱（LIBS）和辉光放电光谱（GD-OES）中均表现出显著的提升效果，有效克服了各类干扰因素，展示了强大的准确性、有效性、鲁棒性和抗干扰性。该方法有望推动多光谱通用分析框架的发展，促进光谱学在工业生产中的应用。