Гиперспектральные камеры

Хотели бы вы иметь возможность различать два, казалось бы, идентичных материала? Обнаружить камень перед упаковкой продукта? Гиперспектральные камеры позволяют нам делать это и многое другое!

Что такое гиперспектральная технология?

Гиперспектральный технологии позволяют нам захватывать и обрабатывать большое количество длин волн, различая разные типы материалов. Он используется и в военной сфере, и в сельском хозяйстве, например, для мониторинга окружающей среды.

Гиперспектральное изображение позволяет проводить картографирование минералов, различать их состав и даже ставить менее инвазивный медицинский диагноз. Гиперспектральные изображения позволяют нам видеть дальше того, что видят наши глаза, они представляют физическую и химическую информацию о том, что мы видим, в режиме реального времени. Таким образом, это позволяет нам проводить классификацию материала без посещения лаборатории.

«Гиперспектральная визуализация растений с близкого расстояния:обзор. Биосистемная инженерия. Пунит Мишра, Мохд Шахрими, Ана Эрреро и др.»

Гиперспектральные камеры позволяют нам «видеть» одновременно, как если бы мы были пчелами, поскольку они позволяют нам видеть в ультрафиолетовом диапазоне от 10 нм до 380 нм, как человеку, потому что они позволяют нам видеть в видимом инфракрасном диапазоне, от 380 нм. до 700 нм, и как у золотых рыбок, потому что позволяют нам видеть в инфракрасном диапазоне от 700 до 1000 нм.

Это метод измерения:

– Нет контакта :поскольку это камера, изображения снимаются без материального контакта, и во многих случаях это можно делать в режиме реального времени, как захват, так и анализ. Таким образом, это очень эффективный метод характеристики и измерения.

– Неразрушающий :точно так же это неразрушающая система измерения, так как нет физического взаимодействия с материалом, поэтому мы получим наши результаты, не повредив его.

Очень важные аспекты, которые следует учитывать:

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

– Выбор освещения:в зависимости от типа приложения, которое мы хотим запустить, необходимо будет изучить соответствующие условия освещения, например, добавить инфракрасное освещение, поддерживать постоянное освещение и т. д.

– Выбор длин волн, которые мы хотим наблюдать:после определения области применения также важно определить, в каких диапазонах находятся материалы или характеристики, которые необходимо анализировать, чтобы выбрать оборудование, которое наилучшим образом соответствует нашим потребностям.

Отличия от других технологий машинного зрения

Различия с другими типами компьютерного зрения основаны на количестве длин волн и данных, которые система способна захватывать. Таким образом, мы можем различать эти типы изображений:

– Бинарные изображения :они содержат два типа состояния, нули или единицы. Информация, которую они нам предоставляют, очень ограничена, чтобы быть достаточной для некоторых приложений, где нам нужно знать только контуры между объектами с высокой контрастностью.

– изображения в оттенках серого :они могут иметь 255 состояний (шкалы) с точки зрения тона серого. Они предоставляют нам больше информации, чем предыдущий. Их может быть достаточно в большом количестве приложений, где нам не нужно знать координаты цвета.

– Цветные изображения :в этом случае мы переходим в другое измерение, поскольку у нас есть 3 канала:красный, зеленый и синий, поэтому у нас есть куб позиций, где мы можем иметь каждый цветной пиксель.

– Мультиспектральная визуализация :опять же, мы увеличиваем в другом измерении, так как здесь у нас есть информация о цветных кубах, но с разными длинами волн. Мультиспектральные камеры обычно принимают информацию примерно от 2 до 10 длин волн, не смежных друг с другом. Они служат для обнаружения некоторых различий в составе.

– Гиперспектральная визуализация :разница с предыдущими заключается в количестве длин волн, которые они представляют. В данном случае имеется информация о сотнях смежных полос, поэтому различия, которые можно обнаружить, и диапазон составов намного больше.

Преимущества гиперспектральной технологии

Гиперспектральные изображения дают нам, среди прочего, следующие преимущества:

– Качество и надежность: это дает нам возможность обнаруживать инородные тела, что улучшает контроль качества, например, в пищевой промышленности.

– Быстрая проверка в режиме реального времени 100% производства, без контакта и без вмешательства в технологические процессы.

– Адаптируется к существующим процессам , что обеспечивает заметные улучшения и безопасность при проверке и контроле качества.

Применения гиперспектральных технологий

Здесь мы объясняем некоторые из наиболее интересных применений гиперспектральных технологий:

Найти инородный элемент в продуктах

Находите различия между органическими элементами в продуктах

Проверка в герметичных контейнерах

Измерение состава и питательных элементов пищи

Контроль завершенного процесса (выпечка)

Контроль влажности

Вы хотите применить гиперспектральную технологию в любом из ваших проектов? Свяжитесь с нами!

Связанные проекты

<сильный>

• Сенсоризация для удаленного мониторинга процессов
• Проверка серых и черных деталей с помощью системы машинного зрения


Дополненная реальность и ее использование в обслуживании Компьютерное зрение