機器視覺對于許多應(yīng)用越來越重要，例如對象分類。然而，依賴傳統(tǒng)的 RGB 成像有時是不夠的——無論算法的復(fù)雜程度如何，輸入圖像都太相似了。

高光譜成像為傳統(tǒng)圖像增加了額外的波長維度，提供了更豐富的數(shù)據(jù)集。高光譜相機不是在每個像素位置使用紅色、綠色和藍(lán)色 (RGB) 值來表示圖像，而是在每個點記錄完整的光譜以創(chuàng)建 3D 數(shù)據(jù)集，有時稱為高光譜數(shù)據(jù)立方體。

額外的光譜維度有助于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，這些算法可以表征視覺上無法區(qū)分的對象——這些能力在多個應(yīng)用領(lǐng)域都是非常需要的。將高光譜成像與能夠檢測 1000 nm 以上光的傳感器相結(jié)合，可以獲得更多信息，進一步增強區(qū)分不同材料的能力。

農(nóng)業(yè)測量

通過高光譜成像可以深入了解植物和土壤的健康狀況。不同的波段或頻譜部分對各種輸入(水、氮等)敏感，可以在早期階段識別和糾正氮和水缺乏等問題。

對于農(nóng)業(yè)測量，高光譜相機經(jīng)常安裝在無人飛行器(UAV，即無人駕駛飛機)上，以創(chuàng)建農(nóng)場的空間和時間地圖。機器視覺算法將高光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為氮、水和葉綠素水平、作物和雜草密度、產(chǎn)量估計等。該信息與支持GPS 的機器相結(jié)合，使農(nóng)民能夠針對特定地點采取行動。

工業(yè)檢驗

在線檢查是一種常見的安裝方法，其中線掃描高光譜相機記錄在傳送帶上從其下方通過的物品。攝像頭速度可調(diào)，與產(chǎn)線速度同步，確保100%實時檢測覆蓋物品。

處理后的數(shù)據(jù)輸出，例如分類結(jié)果，可以集成到現(xiàn)有的機器視覺系統(tǒng)中，類似于現(xiàn)有的線掃描技術(shù)。具體檢測相關(guān)應(yīng)用包括識別異物、分類回收對象、區(qū)分巖石類型，甚至根據(jù)光學(xué)干涉圖案確定薄膜厚度。

高光譜成像的工業(yè)部署面臨的挑戰(zhàn)之一是將數(shù)據(jù)極其豐富的高光譜數(shù)據(jù)立方體(右上圖)轉(zhuǎn)換為有形的見解可能很棘手，需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析/機器學(xué)習(xí)技能。為了解決這個問題，制造商越來越多地將機器視覺算法納入他們提供的包中，以便系統(tǒng)輸出分類對象的坐標(biāo)而不是原始的高光譜數(shù)據(jù)立方體。

消費者應(yīng)用

或許出乎意料的是，高光譜成像也可用于消費領(lǐng)域，用于分析皮膚健康狀況。更具體地說，不同皮膚特征(水、血紅蛋白等)的空間分布可以根據(jù)它們的特征反射光譜進行映射。因此，該技術(shù)可用于皮膚護理診所甚至化妝品柜臺，以更好地了解哪些產(chǎn)品最適合特定客戶。最終，高光譜相機可能最終會出現(xiàn)在智能手機中，使定制化妝品和護膚品能夠在家中訂購。