Smile和keystone 是2种类型的光学像差，他们强烈的影响着推扫式高光谱相机的准确性和实用性。smile是一种光谱畸变，主要是光谱
仪的特性，而keystone是一种空间畸变，主要是前方物镜的特性。
Smile和keystone 是2种类型的光学像差，他们强烈的影响着推扫式高光谱相机的准确性和实用性。smile是一种光谱畸变，主要是光谱
仪的特性，而keystone是一种空间畸变，主要是前方物镜的特性。下面的图1说明了这一点:
图1:推扫式高光谱传感器上的Smile和keystone
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Smile如图1所示，Smile可以看作是传感器在整个视场(FOV)上的光谱位移。如果用户在其整个视场上对一个均匀的目标成像，在视场
中央和边缘位置测量的光谱会有偏移。这在排序应用中，可能会产生很大的影响。例如，如果一个排序模型是由“图像”中间的数据建立
的(例如:在传送带中间)，则则在其他位置数据就没必要工作(如:在传送带的边缘部分)。
图2显示了smile像差对安装在小像素相机探测器上的低性能光谱仪所获取数据的影响。我们可以看到大约2个像素的光谱偏移，从图像
中心到边缘位置。
图2:由于smile像差的光谱位移。每组颜色中，蓝色、红色和白色的的光谱上都非常是相似的
Specim为工业应用设计了specim FX相机，这需要稳定性和模型可转移性。一种自动图像增强(AIE)算法实时修正了smile像差。AIE校
正将一个像素smile像差降低到±15%以下(见图3)。对所有specim FX相机都是这样的，不论他们是什么型号(FX10, FX17，和FX50)。
我们建议在使用FX10相机时光谱融合（binning）设置为x2，这能减少一半的smile像差影响。
图3:经过AIE校正后的典型smile，这里是一个FX10样本(包含1024个空间像素)
Keystone与smile类似，keystone可以看做是光谱的空间匹配错误。它对光谱纯度有着显著的影响(传感器仅能在不受周围环境影响的
情况下测量物体或点的光谱)。在实际应用中，具有高keystone像差的光学系统测量光谱会到受环境影响。这对于排序应用来说，构建
稳健的模型是很有挑战性的。一个果壳的轮廓线不会像它在中心位置一样被分类，即使它是均匀的。这可能会导致对污染的错误标注。
在下图4中，用安装在小像素相机探测器上的低质量光谱仪测量一张均匀的白纸。在它的一侧，可以看到一条约2像素宽的红线，显示
着keystone像差的存在。
图4:keystone在锋利的纸张边缘上的效果
红、绿、蓝通道分别分配到900、550、450 nm。为了限制FX相机的keystone像差影响，我们在AIE算法中实现了实时校正。将所有FX
相机的keystone像差降到一个像素15%以下(见图）
图5:经过AIE校正后的典型keysonte像差，这里是一个FX10(包含448个光谱像素
结论
较大的smile像差和keystone变形严重影响了分类模型的稳定性、可移植性和效率。为了降低它们的影响，smile像差和keystone变形的
水平应该远低于探测器的像素大小，而探测器像素大小是高光谱系统的基础。Specim相机实时校正和限制了这些像差，不过这些影响
是看不见的。
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