Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Система управления автоматикой

Откройте для себя гиперспектральные камеры: передовая идентификация материалов и точное обнаружение

Хотели бы вы иметь возможность отличать два кажущихся одинаковыми материала? Обнаружить камень перед упаковкой вашего продукта? Гиперспектральные камеры позволяют нам делать это и многое другое!

Что такое гиперспектральная технология?

Гиперспектральная технология позволяет нам захватывать и обрабатывать большое количество длин волн, дифференцируя между разными типами материалов. Она также используется в военном поле, и в сельском хозяйстве, например, для экологического мониторинга.

Гиперспектральное изображение позволяет нам выполнять картографирование минералов, отличать их состав и даже делать менее инвазивную медицинскую диагностику. Гиперспектральное изображение позволяет нам видеть за пределами того, что видят наши глаза, они представляют физическую и химическую информацию того, что мы смотрим, в реальном времени. Поэтому она позволяет нам выполнять классификацию материала, не проходя через лабораторию.

 

«Close range hyperspectral imaging of plants: A review. Biosystems Engineering. Puneet Mishra, Mohd Shahrimie, Ana Herrero et al»

Гиперспектральные камеры позволяют нам «видеть» одновременно как пчелы, так как они позволяют нам видеть в ультрафиолетовом диапазоне 10 нм до 380 нм, как люди, потому что позволяют видеть в видимом инфракрасном, от 380 нм до 700 нм, и как золотые рыбки, потому что позволяют видеть в инфракрасном от 700 нм до 1000 нм.

Это метод измерения:

– Без контакта: так как это камера, изображения захватываются без материального контакта и во многих случаях может быть сделано в реальном времени, как захват, так и анализ. Поэтому это очень эффективный метод характеристики и измерения.

– Неразрушающий: таким же образом, это неразрушающая система измерения, так как нет физического взаимодействия с материалом, поэтому мы получим наши результаты без повреждения его.

Очень важные аспекты для рассмотрения:

– Калибровка оборудования для нашего материала и элемента, который мы хотим обнаружить.

– Выбор освещения: в зависимости от типа применения, который мы хотим начать, будет необходимо изучить подходящие условия освещения, например, добавить инфракрасное освещение, поддерживать постоянное освещение и т.д.

– Выбор длин волн, которые мы хотим наблюдать: как только применение определено, также будет важно определить, в каких полосах находятся материалы или характеристики для анализа, чтобы выбрать оборудование, лучше всего подходящее для наших потребностей.

Различия с другими Технологиями Зрения

Различия с другими типами Компьютерного Зрения основаны на количестве длин волн и данных, которые система способна захватывать. Так мы можем дифференцировать между этими типами изображений:

– Бинарные изображения: они содержат два типа состояний, нули или единицы. Информация, которую они нам дают, очень ограничена, чтобы быть достаточной для некоторых применений, где нам нужно только знать контуры между объектами с высоким контрастом.

– Оттенки серого изображения: они могут иметь 255 состояний (шкала) в терминах тона серого. Они дают нам больше информации, чем предыдущий. Они могут быть достаточны во множестве применений, где нам не нужно знать цветовые координаты.

– Цветные изображения: в этом случае мы переходим к другому измерению, так как у нас есть 3 канала: красный, зеленый и синий, поэтому у нас есть куб позиций, где мы можем иметь каждый цветной пиксель.

– Мультиспектральное изображение: снова мы увеличиваем в другом измерении, так как здесь у нас есть информация цветных кубов, но в различных длинах волн. Мультиспектральные камеры обычно получают информацию около 2 до 10 длин волн, не смежных друг с другом. Они служат для обнаружения некоторых различий в составе.

– Гиперспектральное изображение: разница с предыдущими — количество длин волн, которые они представляют. В этом случае есть информация о сотнях смежных полос, так что различия, которые можно обнаружить, и диапазон состава намного больше.

Преимущества Гиперспектральной Технологии

Гиперспектральные изображения дают нам, среди прочих, следующие преимущества:

– Качество и надежность: дает нам способность обнаруживать посторонние тела, что улучшает инспекцию качества, например, в пищевом секторе.

– Быстрая, real-time инспекция 100% производства, без контакта и неинвазивная с процессами.

– Адаптируемая к существующим процессам, обеспечивающая заметные улучшения и безопасность в инспекции и контроле качества.

 

Применения Гиперспектральной Технологии

Здесь мы объясняем некоторые из самых интересных применений гиперспектральной технологии:

Нахождение инертного постороннего элемента в продуктах

Нахождение различий между органическими элементами в продуктах

Инспекция в запечатанных контейнерах

Измерение состава и питательных элементов в пище

Контроль процесса, который завершился (выпечка)

Мониторинг влажности

Хотите применить гиперспектральную технологию в любом из ваших Проектов? Свяжитесь с нами!

Связанные Проекты


Система управления автоматикой

  1. 3D-печать vs CNC обработка: Выбор правильного инструмента для вашего проекта
  2. Предотвращение ломания фрезеров: экспертные стратегии надежной обработки
  3. Как диагностировать и верифицировать систему аварийной остановки ЧПУ
  4. Что означает SFM в обработке на станках с ЧПУ?
  5. Выбор правильного СОЖ для ЧПУ: типы, преимущества и обслуживание
  6. Робототехника на базе ИИ: передовая интеллектуальная машина
  7. M2M (Machine-to-Machine) коммуникация: что это и почему это важно
  8. Термография: как инфракрасное изображения обнаружение температурных вариаций
  9. Исследование промышленной автоматизации: типы, преимущества и роль в Индустрии 4.0
  10. Революция в промышленности 4.0: как компьютерное зрение движет умное производство