Technologia czujników obrazowania hiperspektralnego zyskuje coraz większą popularność w sektorach takich jak rolnictwo, przemysł, medycyna i bezpieczeństwo, dzięki swojej zdolności widzenia poza widzialnym. Chociaż jej nazwa może brzmieć skomplikowanie, jej działanie opiera się na zasadach optycznych, które umożliwiają identyfikację materiałów i substancji poprzez ich właściwości widmowe.
W tym artykule zagłębimy się w to, czym dokładnie jest hiperspektralny czujnik obrazu, czym różni się od innych typów czujników, takich jak czujniki multispektralne, ich charakterystyki techniczne i ich główne zastosowania. Przyjrzymy się również zaletom tej technologii i jej obecnym wyzwaniom.
Czym jest hiperspektralny przetwornik obrazu?
Un czujnik hiperspektralny Jest to urządzenie umożliwiające ciągłe rejestrowanie obrazów zawierających szczegółowe informacje z setek pasm widmowych, zwykle w zakresie widma elektromagnetycznego rozciągającego się od ultrafiolet (350 nm) do bliska i średnia podczerwień (do 2500 nm).
To, co wyróżnia tę technologię, to fakt, że Każdy piksel w wygenerowanym obrazie zawiera pełne spektrum, który umożliwia identyfikację materiałów na podstawie ich unikalnego „sygnatury widmowej”. Te sygnatury widmowe odzwierciedlają fizyczne i chemiczne właściwości obserwowanego obiektu, dzięki czemu czujnik hiperspektralny jest precyzyjnym i nieniszczącym narzędziem do szczegółowej identyfikacji i monitorowania materiałów, tkanin lub obiektów.
Jak działa obrazowanie hiperspektralne?
La obrazowanie hiperspektralne Polega ona na przechwytywaniu i przetwarzaniu informacji z widma elektromagnetycznego odbitego lub emitowanego przez obiekty. Czujnik dzieli to widmo na wiele bardzo wąskich, sąsiadujących pasm, generując trójwymiarowy obraz znany również jako sześcian hiperspektralny, z dwoma wymiarami przestrzennymi i jednym wymiarem widmowym.
Ta „kostka” umożliwia analizę intensywności światła o różnych długościach fal dla każdego piksela na obrazie. Daje to unikalny profil widmowy dla każdego obserwowanego punktu, zapewniając ogromną moc rozróżniania między materiałami, które mogą wydawać się identyczne gołym okiem.
Jasnym zastosowaniem może być wykryć zgniłą część owocu bez konieczności jej przecinania, gdyż właściwości spektralne zdrowej i uszkodzonej tkanki są różne, nawet jeśli nie da się tego ocenić wizualnie.
Czym różni się od czujników multispektralnych?
Czujniki multispektralne również przechwytują informacje widmowe, ale robią to w ograniczonej liczbie pasm, zwykle 5 10 się, które niekoniecznie są ciągłe. Te pasma zazwyczaj obejmują pasma widzialne (czerwony, zielony i niebieski) i niektóre pasma bliskiej podczerwieni.
Z drugiej strony czujniki hiperspektralne rejestrują setki bardzo wąskich i przylegających pasm, który zapewnia znacznie wyższa rozdzielczość widmowaDzięki temu czujniki hiperspektralne mogą dokładniej identyfikować składy chemiczne lub identyfikować materiały o bardzo podobnych właściwościach, co nie byłoby możliwe przy użyciu czujników multispektralnych.
Zalety i parametry techniczne technologii hiperspektralnej
Systemy hiperspektralne oferują szereg korzyści technicznych, które czynią je wyjątkowymi w zaawansowanych zastosowaniach:
- Pomiar bezkontaktowy: Ponieważ są to kamery, informacje można przechwytywać bez dotykania obiektu.
- Metoda nieniszcząca: obiekt nie ulega zmianie ani uszkodzeniu podczas analizy.
- Wysoka specyficzność: pozwala odróżnić nawet minimalne różnice między bardzo podobnymi materiałami, dzięki wysokiej rozdzielczości widmowej.
- Możliwość pomiaru w czasie rzeczywistym: Dostępne są rozwiązania pozwalające na natychmiastowe przechwytywanie i analizowanie obrazów, nawet w środowiskach przemysłowych.
- Wszechstronność w warunkach oświetleniowych: Można je skonfigurować do pracy z różnymi typami oświetlenia, takimi jak podczerwień lub światło kontrolowane.
W technologie użyteIstnieje kilka alternatyw. Niektóre kamery wykorzystują filtry interferometryczne typu Fabry-Perot nakładane bezpośrednio na czujniki, co pozwala na miniaturyzację systemu, obniża koszty i czyni go bardziej przenośnym. Inne wykorzystują techniki skanowania, takie jak „miotła”, która polega na przechwytywaniu linii obiektu w każdym momencie i przesuwaniu czujnika w celu utworzenia pełnego obrazu.
Rozdzielczość widmowa i przestrzenna
Jedną z najpotężniejszych cech czujników hiperspektralnych jest ich wysoka rozdzielczość widmowa, co pozwala na rozróżnianie długości fal przy bardzo małym rozdzieleniu, nawet 10 do 20 nmPrzekłada się to na większą zdolność rozpoznawania sygnatur widmowych.
Jednakże tej zalecie często towarzyszy niższa rozdzielczość przestrzenna, ponieważ ilość danych, które czujnik musi uchwycić, wzrasta wraz z dodaniem tak wielu pasm widmowych. Natomiast czujniki multispektralne zazwyczaj mają mniej pasm, ale przechwytują je z większą rozdzielczością przestrzenną.
Rozmiar, przetwarzanie danych i złożoność
Ilość informacji generowanych przez obrazy hiperspektralne jest ogromna. Są to dane trójwymiarowe, które wymagają złożone przetwarzanie obliczeniowe i specjalistycznego oprogramowania. Ta analiza często obejmuje techniki chemiometria lub algorytmów uczenia maszynowego w celu identyfikacji wzorców w sygnaturach widmowych.
Dlatego jednym z obecnych wyzwań tej technologii jest wydajne przechowywanie i szybka analiza danychNa szczęście pojawia się coraz więcej rozwiązań, które sprawiają, że narzędzia te są łatwiejsze w użyciu, nawet w zastosowaniach przemysłowych lub terenowych.
Kiedy stosować czujniki hiperspektralne, a kiedy multispektralne?
Wybór pomiędzy tymi technologiami zależy od końcowego celu. czujniki multispektralne są zwykle tańsze, szybsze do wdrożenia i mniej skomplikowane, co czyni je idealnymi do zadań, w których nie jest wymagana ekstremalna szczegółowość widmowa.
Jeśli jednak analiza wymaga wysoka precyzja i dokładne rozróżnianie materiałów, jak to ma miejsce w biomedycynie, kontroli jakości czy identyfikacji mineralogicznej, wówczas czujnik hiperspektralny jest zdecydowanie bardziej odpowiedni.
W wielu przypadkach można połączyć obie technologie, aby wykorzystać ich zalety.
Najbardziej znaczące zastosowania obrazowania hiperspektralnego
Czujniki hiperspektralne mają coraz szerszą listę zastosowań, obejmującą:
- Rolnictwo i uprawy: ocena stanu zdrowia roślin, wykrywanie chorób lub stresu wodnego, analiza składników odżywczych i mapowanie gatunków.
- Przemysł spożywczy: nieinwazyjna kontrola jakości, wykrywanie ciał obcych, analiza wartości odżywczych i automatyczna klasyfikacja.
- Medycyna i nauki biologiczne: analiza tkanek, diagnostyka nieinwazyjna, wykrywanie ran lub nieprawidłowości komórkowych.
- Górnictwo i geologia: dokładna identyfikacja minerałów, mapowanie złóż i analiza gleby.
- Kontrola środowiska: wykrywanie zanieczyszczeń w wodzie i powietrzu, monitorowanie terenów podmokłych lub pożarów.
- Bezpieczeństwo i obrona: wykrywanie ukrytych obiektów, substancji chemicznych lub zaawansowany nadzór.
- Archeologia i sztuka: analiza pigmentów, konserwacja dzieł sztuki i wykrywanie fałszerstw.
- Przemysł farmaceutyczny: kontrola procesów i uwierzytelnianie produktów.
Polecane technologie na rynku
Istnieje wiele technologii i marek, które opracowały konkretne rozwiązania dla różnych zastosowań. Na przykład:
- Nireos HERA: Wykorzystuje spektroskopię transformaty Fouriera (FT), zapewniającą wysoką dokładność widmową i doskonałą stabilność, nawet w wibracyjnych środowiskach przemysłowych.
- HAIP-Czarny: Opiera się na technologii „push-broom” z dostosowaniami do środowisk statycznych i systemów przenośnych, takich jak kamery ręczne lub systemy wbudowane w drony.
- SILIOSY: Specjalizujemy się w kamerach multispektralnych typu snapshot, które pozwalają na jednoczesne rejestrowanie wielu pasm dzięki pikselowym filtrom na przetwornikach CMOS lub InGaAs.
Dzięki tym postępom technologia ta staje się coraz bardziej elastyczna, łatwa do dostosowania i dostępna dla wielu sektorów.
Wprowadzenie czujników hiperspektralnych w różnych dziedzinach stwarza okazję do innowacji, które pozwolą na dokładniejsze i dokładniejsze zbieranie danych, ułatwiając podejmowanie bardziej świadomych i zoptymalizowanych decyzji w każdym sektorze.
