- Категория: Блог
- Просмотров: 60
Гиперспектральная камера и обычная камера — это два разных оборудования для получения изображений, они имеют существенные различия в принципе получения изображений, получении данных и областях применения. Различия между гиперспектральными камерами и обычными камерами подробно описаны ниже.
Принцип формирования изображения: Гиперспектральные камеры имеют другой принцип формирования изображения, чем обычные камеры. Обычные камеры фокусируют свет, отраженный или переданный видимым светом через оптическую линзу, на светочувствительный элемент для формирования цветного или черно-белого изображения. Гиперспектральные камеры, с другой стороны, используют многоканальные спектральные датчики, которые могут одновременно захватывать спектральные данные в сотнях полос в видимом и инфракрасном спектральном диапазоне. Это позволяет гиперспектральным камерам предоставлять более богатую спектральную информацию и идентификацию материалов.
Спектральная информация: Гиперспектральные камеры и обычные камеры различаются по спектральной информации, которую они предоставляют. Обычные камеры предоставляют трехканальную цветовую информацию, т. е. интенсивность красного, зеленого и синего цветов. Гиперспектральные камеры, с другой стороны, могут предоставлять сотни полос спектральных данных и могут более точно определять спектральные характеристики различных веществ. Это делает гиперспектральные камеры более точными в идентификации веществ, классификации признаков и мониторинге окружающей среды.
Сбор данных: Существуют также различия в методах сбора данных между гиперспектральными камерами и обычными камерами. Обычные камеры обычно используют однократную экспозицию для получения данных изображения, что подходит для мгновенной съемки сцены. Гиперспектральные камеры, с другой стороны, обычно используют непрерывное сканирование для получения непрерывных спектральных данных с более высокой скоростью. Это делает гиперспектральные камеры подходящими для мониторинга в реальном времени, обнаружения изменений и потребностей в непрерывном сборе данных.
Области применения: Гиперспектральные камеры и обычные камеры также различаются по областям применения. Обычные камеры в основном используются для фотографии, видеосъемки и общих нужд получения изображений, таких как портретная фотография, пейзажная съемка и реклама. В то время как гиперспектральные камеры в основном используются в дистанционном зондировании, сельском хозяйстве, мониторинге окружающей среды, медицинской диагностике и защите культурных реликвий и других областях. Многоспектральная информация и способность идентификации материалов гиперспектральных камер позволяют им предоставлять более подробную информацию о поверхности и более точный анализ данных.
Цена и сложность: Гиперспектральные камеры дороже и сложнее обычных камер из-за их более сложных оптических систем и требований к обработке данных. Гиперспектральные камеры обычно требуют больше оптики, спектральных датчиков, алгоритмов обработки данных и т. д., что приводит к более высоким затратам. В то же время эксплуатация и обработка данных гиперспектральных камер также более сложны и требуют специальных знаний и навыков.
Существуют значительные различия между гиперспектральными и обычными камерами с точки зрения принципа формирования изображения, спектральной информации, сбора данных, областей применения, а также цены и сложности. Гиперспектральные камеры играют важную роль в дистанционном зондировании, сельском хозяйстве, мониторинге окружающей среды и других областях благодаря своим возможностям получения мультиспектральной информации и идентификации материалов, в то время как обычные камеры больше подходят для общих нужд фотографии и получения изображений. Выбор подходящей камеры должен основываться на всестороннем рассмотрении конкретных потребностей применения и бюджета.
- Категория: Блог
- Просмотров: 59
Предисловие
Мультиспектральная съемка — это метод получения и анализа данных изображения из различных спектральных диапазонов. В отличие от традиционных цветных изображений, мультиспектральная съемка способна захватывать информацию в более широком спектральном диапазоне, включая диапазоны за пределами видимого света, такие как инфракрасный и ультрафиолетовый свет. Эти различные диапазоны соответствуют различным диапазонам длин волн, и различные вещества и материалы отражают, поглощают или пропускают свет по-разному в этих диапазонах.
Мультиспектральные камеры используют несколько оптических датчиков или оптических фильтров для разделения света с различными длинами волн и захвата изображений каждого диапазона одновременно, что делает их устройствами камер, которые захватывают спектральную информацию в различных диапазонах длин волн. Это отличается от обычных камер RGB, которые могут захватывать изображения только в видимом диапазоне света, в то время как мультиспектральные камеры могут захватывать более широкий спектральный диапазон, обычно включающий видимый свет, инфракрасный и ультрафиолетовый диапазоны. Это позволяет мультиспектральным камерам предоставлять более богатую информацию, чем обычные камеры RGB, и особенно подходит для многих областей применения, включая сортировку сельскохозяйственной продукции, инспекцию сельскохозяйственных угодий, безопасность пищевых продуктов, мониторинг окружающей среды и т. д.
Разработка мультиспектральных камер
В 1960-х годах появилась новая технология обнаружения — технология многоспектральной визуализации. Эта технология позволяет получать пространственную информацию о целях в разных спектральных диапазонах одновременно и может сочетать технологию визуализации со спектральной технологией посредством проектирования оптических систем.
Обычные аэрофотоаппараты, использовавшиеся в ранние годы, могли снимать только одну определенную спектральную полосу, но не могли нести информацию о цели. Разработанная многоспектральная камера может выполнять многоспектральную и многоспектральную съемку, а метод съемки в основном основан на эффекте фильтрации полосовых фильтров. Объединяя фильтры, можно одновременно получать информацию, переносимую одной и той же целью в разных полосах, тем самым реализуя съемку в широком спектральном диапазоне. Многоспектральные камеры можно разделить на призменную структуру расщепления, структуру колеса фильтров и структуру расщепления фильтров в соответствии с различными методами расщепления.
Классификация мультиспектральных камер
Призматическая спектрометрия
Призматические спектроскопические многоспектральные камеры обычно включают входную оптическую систему для направления падающего света. Эта система может включать линзы или другие оптические компоненты для фокусировки света на призму. Призматический светоделитель является основным компонентом камеры, который используется для рассеивания падающего света в спектр с различными длинами волн. Обычно камера использует одну или несколько призм, каждая из которых соответствует полосе. Несколько призм могут быть соединены последовательно для рассеивания нескольких полос света одновременно. Разделяя свет разных полос через призму, а затем разделенный свет поступает в разные камеры для выборки, можно получить изображения нескольких спектров.
Преимущества:
Высокая частота кадров: очень важно для приложений с высоким временным разрешением, таких как мониторинг динамических процессов
Полное разрешение: может захватывать все полосы в непрерывном диапазоне длин волн, недискретная энергия
Отсутствие потерь: работает на основе принципа преломления и дисперсии, не снижает интенсивность света
Недостатки:
Высокая стоимость: стоимость настройки оптических компонентов и оптических путей чрезвычайно высока
Большой размер: многоспектральные камеры, работающие на основе призматической спектрометрии, обычно требуют больших призм и оптических компонентов, что делает камеру слишком большой
Технология фильтрующего колеса
Камеры с колесом фильтров используют фильтры для вращения, чтобы получать многоканальные спектральные изображения. Эти фильтры обычно располагаются перед датчиком или объективом. Это колесо фильтров обычно поддерживает 8-12 полос, каждая из которых соответствует разному спектральному диапазону. Впоследствии спектральную отражательную способность каждого пикселя можно оценить путем обработки многоспектрального изображения. Одним из преимуществ камер с колесом фильтров является то, что они имеют полное пространственное разрешение в каждой полосе, при этом позволяя настраивать и заменять фильтры в соответствии с потребностями конкретных приложений. Однако эта камера должна постоянно переключаться между различными полосами, а скорость съемки низкая. Поэтому она подходит только для съемки неподвижных целей.
Фильтр массива
Мультиспектральные камеры на основе решеток фильтров могут получать мультиспектральные изображения за один снимок без увеличения размера или стоимости. Обычно они поддерживают несколько каналов видимого света, ближнего инфракрасного и коротковолнового инфракрасного диапазона. Они имеют широкий спектр применения в сельском хозяйстве, мониторинге окружающей среды, дистанционном зондировании и спутниковой съемке. Однако из-за ограниченного количества фильтров в решетке фильтров диапазоны, охватываемые этой камерой, ограничены.
Технология мультиспектральной камеры
Человеческое зрение трихроматично, что означает, что каждый видимый цвет является продуктом сигналов, генерируемых тремя типами фоторецепторных клеток, расположенных на нашей сетчатке, что ограничивает наше зрение трехмерным цветовым пространством. Теперь представьте, что у вас есть устройство, например, мобильный телефон, которое позволяет вам расширить свое зрение до многомерного цветового пространства, и подумайте обо всей скрытой информации, которую оно может раскрыть. Поэтому один из способов добиться этого — использовать мультиспектральную визуализацию. Получается серия узкополосных изображений объекта, которые затем объединяются в то, что называется «спектральным кубом». Таким образом, этот куб содержит много информации об объекте и позволяет проводить спектральный анализ каждого объекта, поэтому возникает вопрос: как нам получить это узкополосное изображение?
Когда свет проходит через несколько поверхностей с антибликовыми покрытиями, он резонирует и интерферирует в зазорах, разделяющих эти поверхности, что приводит к узкополосному спектру пропускания этой структуры. Теперь, если мы просто изменим оптический зазор в этом фильтре, этот спектр пропускания сместится. Пик пропускания тогда сместится в инфракрасный диапазон.
Еще в 1987 году Мелонсон реализовал этот принцип с помощью устройств MEMS. Однако современные фильтры Фабри-Перо на основе MEMS ограничены тем, что их диапазон настройки очень ограничен, и они могут уменьшить начальный зазор только на одну треть. Когда он превышает одну треть, возникает явление натяжения. Для получения многоспектральных изображений требуется очень широкий диапазон настройки фильтра, и явление натяжения можно избежать, просто развязав оптику и устройства MEMS.
В этой конструкции у нас есть подвижное зеркало с набором внешних электродов. На рисунке ниже представлена физическая картина настраиваемого фильтра. Он имеет толщину всего 1,05 мм и состоит из трех пластин. В этой концепции, когда мы применяем управляющее напряжение, оптический зазор больше не уменьшается, а увеличивается, и эта конструкция может достичь расширения зазора в 6 раз.
Эта совместимая снизу вверх мультиспектральная камера для мобильных телефонов широко используется в сельскохозяйственном инспекционном осмотре, автономном вождении, промышленной автоматизации, распознавании лиц, медицине и т. д. Испытания показали, что она может нормально работать в широком диапазоне температур и давлений, что значительно превышает стандарты допуска мобильных телефонов.
- Категория: Блог
- Просмотров: 53
Гиперспектральная визуализация (HSI) — это основанная на спектроскопии аналитическая техника, которая собирает тысячи изображений одной и той же пространственной области на разных длинах волн. В то время как человеческий глаз имеет только три цветовых рецептора: синий, зеленый и красный, HSI измеряет непрерывный спектр каждого пикселя в сцене с высоким разрешением по длине волны не только в видимом диапазоне, но и в ближнем инфракрасном (NIR) диапазоне. Свет, падающий на каждый пиксель, разбивается на множество различных спектральных диапазонов, чтобы предоставить больше информации о том, что отображается. Собранные данные образуют трехмерный гиперспектральный куб, где два измерения представляют пространственную протяженность сцены, а третье измерение представляет ее спектральное содержимое.
HSI обычно называют гиперспектральной визуализацией, которая также включает в себя мультиспектральную визуализацию (MSI). Основное различие между этими двумя системами визуализации заключается в том, что HSI использует непрерывный диапазон длин волн (например, от 400 до 1000 нм с шагом 5 нм), тогда как MSI использует подмножество целевых длин волн в выбранных местах (например, от 400 до 1000 нм с шагом 100 нм). Датчики MSI обычно имеют от 3 до 10 различных длин волн, измеренных в каждом пикселе, тогда как изображения HSI Датчики MSI обычно измеряют от 3 до 10 различных полос в каждом пикселе, тогда как изображения HSI могут содержать сотни более узких, но непрерывных спектральных полос. В результате датчики HSI содержат гораздо больше данных, чем датчики MSI. Например, MSI можно использовать для картирования областей леса, тогда как гиперспектральное изображение можно использовать для картирования видов деревьев в лесу.
Хотя MSI можно считать упрощенным подмножеством HSI, эти две технологии являются взаимодополняющими, и выбор между ними зависит от требований приложения. Например, в видимом канале MSI можно использовать для распознавания контуров фруктов и обнаружения трудноразличимых синяков на таких фруктах, как черника. Но если цель состоит в том, чтобы проанализировать содержание жира в авокадо в мельчайших подробностях, это можно сделать только с помощью технологии HSI.
Алгоритмы и методы обработки изображений, лежащие в основе MSI и HSI, восходят к 1970-м годам, когда Landsat 1 был первым спутником в программе США Landsat и первым, оснащенным многоспектральным сканером. Спектрометр аэросъемки (AIS) и AVIRIS от NASA появились в середине 1980-х годов, когда Джерри Соломон из Калифорнийского технологического института ввел термин «гиперспектральная съемка».
В то время микропроцессоров не существовало, и обработку изображений приходилось выполнять в крупных централизованных компьютерных центрах. С тех пор, и особенно за последние пять лет, технология HSI распространилась от наблюдения за Землей на многие области, такие как сельское хозяйство, промышленная сортировка, медицинские исследования, контроль качества продуктов питания и окружающая среда, благодаря достижениям в области микропроцессоров и датчиков на основе чипов. Мониторинг.
Гиперспектральные приложения
Каждый материал имеет определенные спектральные характеристики, которые могут использоваться в качестве «отпечатка пальца» для его уникальной идентификации. В результате HSI используется в широком спектре приложений благодаря своей способности неинвазивно, без маркировки и неразрушающе определять состав веществ. Они включают:
Медицина: для хирургии дополненной реальности и медицинской диагностики
Машинное зрение: для классификации практически любого материала — от продуктов питания и минералов до текстиля и пластика
Дистанционное зондирование: для классификации сельскохозяйственных почв, минералов, пластика, загрязнения и мониторинга
Сельское хозяйство: обнаружение ранних симптомов заболеваний, водного стресса и качества почвы для оптимального управления процессами роста
Анализ искусства и наследия: для рассказа о том, как, когда и где артефакты были изначально изготовлены или впоследствии изменены
Контроль качества продуктов питания: идентификация и количественная оценка химического состава продуктов питания, предоставление информации о
питательной ценности, процентном содержании жира, содержании сахара и свежести
Сортировка отходов: сортировка и разделение опасных материалов, таких как пластик, текстиль, металлы, стекло, бумага, картон и асбест
Фармацевтика: для обеспечения качества химического состава фармацевтических препаратов
Горнодобывающая и нефтяная промышленность: быстрый и надежный минеральный анализ кернов и других геологических образцов
Криминалистика: сбор доказательств преступления сцены, такие как кровь и остатки пороха
Коммерциализация гиперспектральных
Согласно недавнему отчету о рынке, ожидается, что глобальный рынок гиперспектральной визуализации будет расти с годовым темпом прироста (CAGR)
8,2% в период с 2020 по 2027 год и достигнет 3,52 млрд долларов к 2027 году. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа станут самыми
быстрорастущими регионами с CAGR 9,3% и 8,5% соответственно.
Ключевыми драйверами являются растущий спрос на точный и надежный анализ материалов, разработка новых технологий (например, искусственный
интеллект в сочетании с разработкой недорогих систем визуализации) и растущий спрос на приложения дистанционного зондирования. Основными
приложениями будут медицинская диагностика, промышленное машинное зрение, мониторинг окружающей среды и военное наблюдение.
Типы гиперспектральных
Гиперспектральные камеры могут захватывать информацию для формирования трехмерного куба данных пятью основными способами
Whiskbroom (точечное сканирование) захватывает один пиксель за раз. Изображение формируется, когда камера сканирует образец и содержит всю его спектральную информацию. Хотя процесс получения изображения занимает много времени, этот метод обеспечивает очень высокое спектральное разрешение.
Push-scan (линейное сканирование) измеряет непрерывные спектры, по одной строке пикселей за раз, что в настоящее время является наиболее зрелым и технологически основным путем к гиперспектральной технологии. Он широко используется в промышленном контроле качества и научно-исследовательском дистанционном зондировании и т. д. Технология стабильна и всеобъемлюща, а продукты являются высокозрелыми.
Спектроскопия с преобразованием Фурье (FT) — еще один метод измерения непрерывных спектров. Этот метод объединяет монохроматический датчик
изображения с интерферометром и имеет более высокий световой поток, чем системы push-scan, но подходит только для визуализации статических сцен.
Спектральное сканирование собирает всю пространственную информацию для заданной длины волны, по одной длине волны за раз. Хотя каждое
изображение быстрое, спектральное сканирование медленно генерирует кубы из-за времени, необходимого для изменения длины волны.
Гиперспектральные быстрые камеры снимают гиперспектральное видео. Обычно они предлагают ограниченное спектральное и пространственное
разрешение и являются скорее мультиспектральной камерой, но они быстрые и идеально подходят для съемки движущихся объектов.
Конечно, технологии быстро меняются, и появляются различные новые методы, такие как 2D-решетка, спектральная вычислительная визуализация,
все из которых обрабатываются многими алгоритмами постобработки, и все они так или иначе несовершенны или ограничены в своих текущих
областях применения.
Введение в производителей гиперспектрального оборудования
-
CHNSpec
-
Specim
-
Headwall
-
резонанс
Смотри вперед
Хотя HSI обеспечивает гораздо более высокое разрешение, чем системы MSI, у него есть недостатки в стоимости и сложности. Гиперспектральные кубы представляют собой большие многомерные наборы данных, а анализ гиперспектральных данных требует быстрой обработки, чувствительных детекторов и большой емкости для хранения данных. Эти факторы значительно увеличивают стоимость и сложность получения и обработки гиперспектральных данных. Например, в космических приложениях основная проблема заключается в том, как запрограммировать гиперспектральные спутники для самостоятельной классификации данных и передачи только важных изображений, поскольку передача и хранение больших объемов данных может быть сложной и дорогостоящей.
Аналогично, для промышленных приложений решение использовать локальное или удаленное хранилище изображений и вывод данных может повлиять на скорость приложения, которое должно идти в ногу с производством. Другие проблемные области включают определение правильной длины волны, выбор правильной камеры с правильным спектральным и пространственным разрешением и выбор освещения с достаточной интенсивностью на критических длинах волн. И поскольку HSI часто требует высокого уровня физического понимания, программное обеспечение должно быть максимально интуитивно понятным и поддерживать простое создание классификаций материалов.
Для решения этих проблем развитие технологии HSI на сегодняшний день преследует общую цель: снизить сложность и сделать промышленные приложения HSI проще, быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде.
В течение следующих нескольких лет, поскольку технология HSI становится менее сложной и более дешевой, она неизбежно перейдет в основные приложения визуализации, поскольку это единственная технология с достаточным спектральным и пространственным разрешением для удовлетворения растущего спроса на точный и надежный анализ материалов. Широкий спектр отраслей. Следующим шагом станет расширение приложений HSI в новые отрасли, такие как сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и биомедицина. Ожидается, что технология HSI будет играть важную роль на этих рынках, поскольку спрос на более точный анализ материалов продолжает расти. Кроме того, ожидается, что рост дистанционного зондирования и беспилотников будет стимулировать спрос на технологию HSI в приложениях мониторинга окружающей среды и картирования. Поскольку технология HSI продолжает развиваться, она может произвести революцию в том, как мы понимаем и анализируем материалы, предоставляя новые идеи и возможности для широкого спектра отраслей.
Гиперспектральная технология — это инструмент, который может оказать значительное положительное влияние на нашу продуктивную жизнь. Независимо от того, используется ли она для содействия устойчивому развитию, улучшения общественного здравоохранения или повышения безопасности, эта передовая технология помогает нам увидеть мир по-новому и вдохновляет нас на решение некоторых проблем, стоящих перед человечеством.
- Категория: Блог
- Просмотров: 74
Основное различие между гиперспектральными и многоспектральными камерами заключается в количестве диапазонов, которые они регистрируют, и ширине диапазона (то есть спектральном разрешении).
Согласно стандартному определению, гиперспектральная камера регистрирует более 100 диапазонов, в то время как многоспектральная камера регистрирует меньше диапазонов. Однако это определение не учитывает ширину спектрального диапазона или скорость отбора проб. Это означает, что если камера покрывает спектральный диапазон 400 - 600 нм и записывает 50 диапазонов, это не гиперспектральная камера, но если она покрывает 400 - 800 нм и имеет такую же скорость отбора проб (что означает, что на этот раз она записывает 100 диапазонов), то это гиперспектральная камера.
Эта статья предпочитает говорить о спектральном разрешении (FWHM, полная ширина полупиков *), подчеркивая способность камеры различать два последовательных спектральных пика.
Гиперспектральные и мультиспектральные данные
Гиперспектральная визуализация включает в себя захват и анализ большого количества данных в узком непрерывном диапазоне электромагнитного спектра, генерируя спектр высокого разрешения для каждого пикселя в изображении. Таким образом, гиперспектральная камера обеспечивает гладкий спектр. Спектр, предоставляемый многоспектральной камерой, имеет ступенчатую или зубчатую форму и не может точно изобразить спектральные характеристики.
Спектральная съемка обеспечивает получение более подробных данных, чем многоспектральная съемка, что позволяет проводить более конкретный анализ и более точную идентификацию различных материалов и веществ.
Мультиспектральная съемка может не различать близкородственные материалы из-за ограниченного спектрального разрешения. Для большинства мультиспектральных камер на рынке спектральный диапазон ограничен 400–1000 нм, с типичным числом полос от 4 до 5. Эти ограничения имеют важные последствия для многих приложений.
Чтобы проиллюстрировать преимущества гиперспектральных камер по сравнению с мультиспектральными камерами, мы изучили процесс сортировки миндальной скорлупы от миндаля. Это типичное приложение, требующее высокой степени точности при идентификации различных материалов, которые очень похожи по внешнему виду.
Преимущества гиперспектральных камер перед мультиспектральными камерами по спектральному диапазону
Спектр, образованный характеристиками отражения, поглощения и испускания, тесно связан с молекулярным составом испытываемого материала. Таблица 1 очень известна. Большинство молекулярных связей веществ имеют спектральные отпечатки, вызванные резонансными частотами (частотами спектрального резонанса).
Как показано в таблице, для многих приложений требуется спектральный диапазон 700–2500 нм. Особенно для приложений, связанных с оценкой качества продуктов питания и сортировкой пластика, необходим спектральный диапазон 1100–1700 нм. Мультиспектральные камеры, ограниченные диапазоном 400–1000 нм, не подходят для этих приложений.
Статья, сравнивающая гиперспектральную съемку с камерами RGB, показала, что камеры RGB плохо справились с сортировкой орехов и фисташек. CHNSpec FS13 справилась лучше, а CHNSpec FS17 показала самую высокую точность сортировки.
Преимущество гиперспектральных камер перед мультиспектральными камерами по количеству каналов
Принимая во внимание предыдущий пункт, миндаль и миндальная скорлупа сравнивались с использованием данных камеры CHNSpec FS17, охватывающей спектральный диапазон 900–1700 нм и регистрирующей 224 полосы в первом наборе данных. Во втором наборе данных для моделирования мультиспектральной камеры использовались только 28 объединенных полос (т. е. объединение непрерывных спектральных полос).
Как показано на рисунках 1 и 2, спектры, связанные с набором данных из 224 полос, намного более гладкие, чем те, которые изображены только с 28 полосами. В гиперспектральных данных также можно захватить небольшие, но важные спектральные различия, чтобы иметь возможность отделить миндаль от его скорлупы.
Другими словами, поскольку количество регистрируемых полос ограничено 28, спектральная информация, необходимая для различения миндаля от его скорлупы, теряется.
Кроме того, некоторые методы предварительной обработки не подходят для многоспектральных данных. Например, производные или сглаживающие алгоритмы, такие как Савицкий-Голей, требуют для хорошей работы непрерывных спектров, чего не могут обеспечить многоспектральные датчики.
Как упоминалось выше, путем построения двух моделей для иллюстрации этих моментов, связанных со способностью точно характеризовать спектральные особенности, гиперспектральная модель, охватывающая 224 полосы, более точна, чем мультиспектральная модель, охватывающая только 28 полос.
В гиперспектральных данных краевые эффекты исчезают, и даже самые мелкие фрагменты миндальной скорлупы могут быть правильно классифицированы.
В этом исследовании было выбрано 28 спектральных диапазонов для имитации многоспектральной камеры. Однако типичные многоспектральные камеры охватывают значительно меньше спектральных диапазонов, что еще больше снижает их способность отображать тонкие спектральные особенности.
Как выбрать между гиперспектральной и мультиспектральной съемкой?
Как гиперспектральная, так и мультиспектральная визуализация широко используются для захвата и анализа электромагнитного спектра в различных исследовательских, промышленных и дистанционных приложениях. Эти две технологии дополняют друг друга, и выбор зависит от требований приложения и уровня доступных данных.
Если приложение требует покрытия большего количества спектральных диапазонов, а требуемое спектральное разрешение выше, чем возможности технологии мультиспектральной визуализации, то естественным решением является гиперспектральная камера
Если приложение не требует покрытия всего спектрального диапазона, настраиваемая мультиспектральная камера, охватывающая определенные диапазоны, может работать так же хорошо, как и гиперспектральная камера. Однако для этого пользователю необходимо знать выбранное количество спектральных диапазонов, которые необходимо охватить для проверки или анализа. Если пользователь не знает спектральных требований приложения или они очень сложны, лучше использовать гиперспектральную камеру для сбора данных анализа.
Гиперспектральные камеры также обеспечивают большую гибкость, позволяя пользователям модернизировать машину в более позднее время для сортировки нового мусора или материалов. При использовании камеры CHNSpec FS пользователи могут свободно выбирать соответствующие диапазоны. Фактически, гиперспектральную камеру CHNSpec FS можно преобразовать в мультиспектральную камеру, в то время как мультиспектральную камеру никогда нельзя превратить в гиперспектральную камеру.
Наконец, еще один аспект, который следует учитывать при выборе между гиперспектральной и мультиспектральной камерами, — это цена. Обычно гиперспектральные камеры стоят дороже и требуют большей вычислительной мощности, чем мультиспектральные камеры, но это не всегда так, особенно когда для мультиспектральной камеры требуется большее количество диапазонов.
- Категория: Блог
- Просмотров: 57
В сегодняшнюю эпоху быстрого развития технологий продолжают появляться разнообразные передовые приборы и оборудование, предоставляя нам мощные инструменты для исследования мира. Среди них камера спектроскопии VNIR стала яркой звездой в областях научных исследований, промышленности и мониторинга окружающей среды благодаря своей уникальной производительности и широкому спектру применения.
Камеры спектроскопии VNIR, известные как камеры спектроскопии видимого ближнего инфракрасного диапазона, способны захватывать спектральную информацию от видимого до ближнего инфракрасного диапазона длин волн. Диапазон длин волн обычно относится к определенному интервалу, и в камерах спектроскопии VNIR диапазон длин волн в основном охватывает видимую и ближнюю инфракрасную области. Видимый свет имеет диапазон длин волн приблизительно от 380 нм до 780 нм и содержит семь цветов: красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, индиго и фиолетовый. Диапазон длин волн ближнего инфракрасного диапазона обычно простирается от 780 нанометров до приблизительно 2500 нанометров. Этот определенный диапазон длин волн дает камере спектроскопии VNIR уникальные возможности просмотра.
Принципы работы камер VNIR (видимого и ближнего инфракрасного диапазона) включают в себя следующее:
Оптический принцип: Оптическая линза используется для фокусировки света, отраженного или излучаемого целевым объектом, на светочувствительный элемент камеры. Конструкция и качество линзы оказывают значительное влияние на качество изображения.
Спектроскопический принцип: Падающий свет разделяется на спектральные компоненты с различными длинами волн с помощью спектроскопических элементов. Обычные элементы расщепления луча включают решетки, призмы и т. д.
Принцип светочувствительности: использование светочувствительных элементов для преобразования оптических сигналов в электрические. Обычные светочувствительные компоненты включают ПЗС (прибор с зарядовой связью, устройство с зарядовой связью) и КМОП (комплементарный металл-оксид-полупроводник, комплементарный металл-оксид-полупроводник) и т. д.
Принцип обработки сигнала: светочувствительные компоненты усиления выходного сигнала, фильтрации, аналого-цифрового преобразования и другой обработки для получения цифровых данных изображения.
Принцип системы управления: настройте и управляйте различными параметрами камеры, такими как время экспозиции, усиление, баланс белого и т. д., с помощью системы управления, чтобы получить наилучший эффект изображения.
В области научных исследований спектроскопия VNIR предоставляет ученым средства для глубокого изучения свойств вещества. Анализируя спектральный отклик различных объектов в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах длин волн, исследователи могут получить большой объем информации о составе, структуре и физических свойствах вещества. Например, в геологии ее можно использовать при идентификации минералов и геологических изысканиях, чтобы помочь определить тип горной породы и минеральный состав. В биологии камеры спектроскопии VNIR можно использовать в исследованиях физиологии растений для мониторинга состояния роста, здоровья и эффективности фотосинтеза растений. Анализируя спектры отражения листьев растений, ученые могут понять содержание воды, содержание хлорофилла и другие ключевые показатели растений, что является важной основой для сельскохозяйственного производства и экологической защиты окружающей среды.
В промышленной сфере камера спектроскопии VNIR также играет важную роль. Его можно использовать для проверки качества и контроля процесса, чтобы гарантировать качество и постоянство продукта. Например, в пищевой промышленности спектральные камеры могут быстро обнаруживать ингредиенты и загрязняющие вещества в пищевых продуктах, чтобы гарантировать безопасность пищевых продуктов. В фармацевтической промышленности его можно использовать для контроля качества и идентификации подлинности лекарств, чтобы гарантировать их эффективность и безопасность. Кроме того, камеры VNIR-спектроскопии имеют широкий спектр применения в материаловедении и производстве полупроводников, помогая инженерам оптимизировать производственные процессы и повышать производительность продукции.
Мониторинг окружающей среды является еще одной важной областью применения VNIR-спектроскопии. Его можно использовать для мониторинга загрязнения воздуха, контроля качества воды и обнаружения загрязнения почвы. Анализируя спектральные характеристики атмосферы, воды и почвы, ученые могут контролировать концентрацию и распределение загрязняющих веществ в окружающей среде в режиме реального времени, обеспечивая научную основу для защиты окружающей среды и управления ею. Например, при мониторинге загрязнения атмосферы спектральная камера может обнаруживать частицы в воздухе, вредные газы и другие загрязняющие вещества, чтобы помочь отделу охраны окружающей среды сформулировать эффективные меры управления. При мониторинге качества воды он может быстро обнаруживать органические вещества, тяжелые металлы и другие загрязняющие вещества в воде, чтобы обеспечить безопасность водных ресурсов.
В заключение, как передовой оптический прибор, VNIR-спектроскопическая камера имеет широкий спектр перспектив применения и большой потенциал развития. Она предоставляет нам совершенно новый способ наблюдения и анализа мира, помогая нам лучше понимать и защищать нашу планету. С непрерывным развитием технологий мы считаем, что VNIR-спектроскопическая камера будет играть более важную роль в большем количестве областей.
Страница 2 из 29