Las imágenes hiperespectrales son la más completa de las tres tecnologías de procesamiento de imágenes comunes. Las otras dos tecnologías son las imágenes rojo, verde y azul (RGB) y las imágenes multiespectrales. Los tres son no invasivos ni destructivos y brindan a los ingenieros y científicos diferentes formas de analizar objetos.
Las imágenes RGB pueden ser rápidas y económicas de implementar y proporcionan información básica sobre un objeto. Las imágenes multiespectrales capturan más matices en las distintas longitudes de onda que componen el espectro visible. Las imágenes hiperespectrales capturan información detallada sobre cada píxel en un espectro mucho más amplio, típicamente de 250 nanómetros (nm) a 15,000 nm e infrarrojo térmico (Figura 1 y XNUMX).
Multiespectral versus hiperespectral
Las imágenes multiespectrales son un refinamiento y una extensión de las imágenes RGB que utilizan más bandas de espectro. Los datos resultantes pueden ser lo suficientemente detallados como para permitir el análisis de las características físicas y químicas básicas de un objeto.
Las imágenes hiperespectrales son diferentes. Combina imágenes con espectroscopia. Con las imágenes hiperespectrales, el espectro de cada píxel se captura en detalle. Produce datos sobre el contenido espacial y espectral de una imagen. Las imágenes hiperespectrales apoyan la caracterización detallada de la composición de un objeto.
Una cámara hiperespectral típica captura cientos de miles de espectros para crear un cubo hiperespectral donde dos dimensiones representan la estructura espacial de una imagen y la tercera dimensión es el contenido espectral. Además, la información capturada es lo suficientemente detallada como para presentarse como una representación continua y no en grupos espectrales discretos como los utilizados para imágenes RGB y multiespectrales (Figura 2 y XNUMX).
El desarrollo comercial de imágenes hiperespectrales ha sido posible gracias a los avances en imágenes, incluida la capacidad de separar rápidamente la luz reflejada de un objeto en sus componentes espectrales utilizando técnicas como escaneo espacial, escaneo espectral, imágenes instantáneas y escaneo espacio-espectral. La disponibilidad de sensores CMOS de alta resolución que funcionan a velocidades de vídeo, junto con los avances en los sistemas de procesamiento de imágenes de alto rendimiento, también son factores clave.
¿Cómo es una cámara hiperespectral?
Hay varias formas de hacer una cámara hiperespectral. Una realización mostrada en Figura 3 y XNUMX comienza con una lente que enfoca una imagen del objeto en una rendija estrecha que define la línea de imagen. La estrechez de la lista hace que la luz se difracte y la lente colimadora se utiliza para alinear el haz y eliminar el efecto de la difracción. Luego, la luz pasa a través de la estructura prisma-rejilla de difracción-prisma que la separa en sus componentes espectrales. Finalmente, una lente enfoca la luz resultante en un sensor CMOS (no mostrado) que produce el cubo de hiperdatos. Tampoco se muestra la estructura de espejo que se utiliza para escanear la escena y producir escaneos de líneas individuales.
¿Para qué sirven las imágenes hiperespectrales?
Se pueden identificar diferentes materiales por su firma espectral. Si bien comenzó con imágenes multiespectrales, el mayor nivel de detalle permitido por las imágenes hiperespectrales ha elevado esa capacidad para la identificación y el análisis remotos de materiales. Las imágenes hiperespectrales se pueden implementar en líneas de producción, aviones, drones y satélites. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, que incluyen astronomía, agricultura, geología, imágenes biomédicas, monitoreo ambiental y más.
Las cámaras hiperespectrales están disponibles de varios proveedores y han sido optimizadas para usos específicos, que incluyen:
- Las imágenes hiperespectrales se utilizan para evaluar la salud y los niveles de nutrientes en los cultivos, lo que permite a los agricultores aplicar fertilizantes y medidas de control de insectos de forma selectiva, reduciendo costos y maximizando los resultados.
- Análisis de arte. Verificar el contenido químico de los materiales en un objeto de arte puede garantizar que sean consistentes con el período y puede respaldar la datación de obras de arte recién descubiertas.
- Procesamiento de alimentos. En la industria cárnica, las imágenes hiperespectrales se utilizan para medir la composición química para determinar el contenido de proteínas o identificar huesos, cartílagos y otros materiales. También se utiliza para procesos generales de control de calidad, como determinar la madurez de frutas y verduras.
- La capacidad de identificar materiales mediante imágenes hiperespectrales respalda la clasificación y gestión automatizadas de artículos reciclados.
Resumen
Las imágenes hiperespectrales capturan y procesan información sobre un objeto en una amplia gama de longitudes de onda, que a menudo se extienden desde 250 a 15,000 nm e infrarrojos térmicos. Produce información mucho más matizada que las imágenes multiespectrales y permite un análisis más detallado de materiales y procesos. Las cámaras hiperespectrales comerciales se han diseñado para una variedad de aplicaciones específicas.
Referencias
Aplicaciones hiperespectrales y estudios de casos, RESONON
Marco de imágenes hiperespectrales de escaneo lineal para plataformas de código abierto de bajo costo, detección remota MDPI
¿Qué son las imágenes hiperespectrales?, NIREOS
¿Qué son las imágenes hiperespectrales?, SPECIM
¿Por qué no se implementan ampliamente las imágenes hiperespectrales y cómo cambiar eso?, Netguru