ハイパースペクトルカメラ
明らかに同一の2つの材料を区別できるようにしたいですか？製品を袋詰めする前に石を検出しますか？ハイパースペクトルカメラを使用すると、これだけでなく、さらに多くのことが可能になります！
ハイパースペクトルテクノロジーとは何ですか？
ハイパースペクトル テクノロジーにより、さまざまな種類の材料を区別して、多数の波長をキャプチャして処理することができます。また、軍事分野や、環境モニタリングなどの農業でも使用されています。
ハイパースペクトル画像を使用すると、鉱物のマッピングを実行したり、鉱物の組成を区別したり、侵襲性の低い医療診断を行ったりすることができます。ハイパースペクトル画像は、私たちの目が見るものを超えて見ることを可能にし、それらは私たちが見ているものの物理的および化学的情報をリアルタイムで表します。したがって、実験室を通過することなく、材料の分類を実行することができます。
「植物の近距離ハイパースペクトルイメージング：レビュー。バイオシステム工学。 Puneet Mishra、Mohd Shahrimie、Ana Herreroetal」
ハイパースペクトルカメラは、人間のように10 nm〜380 nmの紫外線範囲で見ることができるため、私たちが蜂であるかのように同時に「見る」ことができます。これにより、380nmからの可視赤外線で見ることができます。 700 nmまで、そして金魚のように、700nmから1000nmまでの赤外線で見ることができるからです。
これは測定方法です：
–連絡なし ：カメラであるため、画像は物質的な接触なしにキャプチャされ、多くの場合、キャプチャと分析の両方でリアルタイムで実行できます。したがって、これは非常に効果的な特性評価および測定方法です。
–非破壊 ：同様に、材料との物理的相互作用がないため、非破壊的な測定システムであり、損傷することなく結果を得ることができます。
考慮すべき非常に重要な側面：
–私たちの材料と私たちが検出したい要素のための機器の校正。
–照明の選択：開始するアプリケーションの種類に応じて、適切な照明条件を検討する必要があります。たとえば、赤外線照明を追加したり、一定の照明を維持したりします。
–観察したい波長の選択：アプリケーションを定義したら、ニーズに最適な機器を選択するために、分析する材料または特性がどのバンドであるかを判断することも重要です。
他のビジョンテクノロジーとの違い
他のタイプのコンピュータビジョンとの違いは、システムがキャプチャできる波長とデータの数に基づいています。したがって、これらのタイプの画像を区別することができます：
–バイナリ画像 ：0または1の2種類の状態が含まれています。彼らが私たちに提供する情報は、コントラストの高いオブジェクト間の輪郭を知るだけでよいいくつかのアプリケーションには十分に限られています。
–グレースケール画像 ：グレートーンで255の状態（スケール）を持つことができます。彼らは私たちに前のものより多くの情報を提供します。色座標を知る必要のない多くのアプリケーションでは、これらで十分な場合があります。
–カラー画像 ：この場合、赤、緑、青の3つのチャネルがあるため、別の次元に移動します。したがって、各カラーピクセルを持つことができる位置の立方体があります。
–マルチスペクトルイメージング ：ここでも、色付きの立方体の情報がありますが、さまざまな波長であるため、別の次元で増加します。マルチスペクトルカメラは通常、互いに隣接していない、約2〜10波長の情報を受信します。それらは、組成のいくつかの違いを検出するのに役立ちます。
–ハイパースペクトルイメージング ：前のものとの違いは、それらが表す波長の数です。この場合、何百もの隣接するバンドに関する情報があるため、検出できる差異と構成範囲ははるかに大きくなります。
ハイパースペクトルテクノロジーのメリット
ハイパースペクトル画像には、とりわけ次のような利点があります。
–品質と信頼性： 異物を検出できるため、食品部門などの品質検査が向上します。
–高速でリアルタイムの検査 生産の100％であり、プロセスとの接触や侵襲はありません。
–既存のプロセスに適応可能 、検査と品質管理において顕著な改善とセキュリティを提供します。
ハイパースペクトルテクノロジーアプリケーション
ここでは、最も興味深いハイパースペクトル技術アプリケーションのいくつかについて説明します。
製品に含まれる不活性な異物を見つける
製品の有機元素の違いを見つける
シールコンテナの検査
食品の組成と栄養素を測定する
終了したプロセスの制御（ベイク処理）
水分モニタリング
ハイパースペクトルテクノロジーを適用しますか いずれかのプロジェクトで？
関連プロジェクト
- リモートプロセス監視のためのセンサー化
- グレーとブラックのパーツのビジョンシステムを使用した検査
自動制御システム