Im Gegensatz zur herkömmlichen Farbbildgebung, bei der das Licht in nur drei Farbbändern (rot, grün und blau) aufgezeichnet wird, unterteilt die Spektralbildgebung das Licht in Hunderte von Spektralbändern und sammelt detaillierte Informationen, die über das hinausgehen, was für das Auge sichtbar ist.
Zwei Pillen sehen vielleicht identisch aus, aber ihre chemische Zusammensetzung kann unterschiedlich sein.
Ein Apfel kann oberflächlich betrachtet in Ordnung sein, aber einen versteckten inneren Schaden aufweisen.
Ein Wassertropfen ist auf einem normalen Bild vielleicht nicht zu erkennen, aber mit der Spektralfotografie können Sie Wellenlängen im gesamten elektromagnetischen Spektrum erfassen und detaillierte Informationen über das untersuchte Material sammeln.
Hochentwickelte Algorithmen verarbeiten diese Daten und analysieren das Spektrum jedes einzelnen Pixels, um Abweichungen zu erkennen, was die Identifizierung bestimmter Materialien oder Merkmale ermöglicht, z. B. subtile Unterschiede in der chemischen Zusammensetzung, den Materialeigenschaften und den biologischen Merkmalen der untersuchten Gegenstände.
Bei der hyperspektralen Bildgebung werden Hunderte von schmalen Wellenbändern verwendet, die eine hohe Detailgenauigkeit und eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Materialien ermöglichen, die mit der multispektralen Bildgebung nicht möglich ist.
Der Nachteil ist die Komplexität der Datenverarbeitung und -auswertung.
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Bei der multispektralen Bildgebung werden weniger und breitere Bänder (oft 3-10) verwendet.
Dadurch wird die sehr detaillierte spektrale Auflösung zugunsten einer schnelleren und kostengünstigeren Lösung geopfert.
Die Verwendung bestimmter Wellenbereiche außerhalb des sichtbaren Spektrums ist eine weitere Form der spektralen Bildgebung.
Beispiele hierfür sind die Verwendung von ultraviolettem (UV), nahinfrarotem (NIR) oder kurzwelligem infrarotem (SWIR) Licht zur Erkennung bestimmter Materialien.
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Bei JLI haben wir Hyperspectral Imaging eingesetzt, um unerwünschte Wassertröpfchen auf der Oberfläche von Stahlwerkzeugen zu erkennen, die zur Sterilisation einen Autoklavprozess durchlaufen haben.
Mit Hilfe der hyperspektralen Bildgebung lassen sich die unsichtbaren Tröpfchen aufspüren, da sie andere elektromagnetische Wellenlängen absorbieren als der Stahl. Es ist sogar möglich, Wasser auf der Stahloberfläche zu erkennen, wenn das Werkzeug in einem Beutel verpackt ist.
Die hyperspektrale Bildgebung ist z. B. für die Sortierung von Kunststoffen nach bestimmten Kunststoffarten nützlich.
Auch wenn die Kunststoffe visuell gleich aussehen, ist ihre chemische Zusammensetzung - Polymerbasis, Füllstoffe und andere Zusätze wie Flammschutzmittel, Weichmacher usw. - unterschiedlich. - ist unterschiedlich, und dies kann mit einer Hyperspektralkamera erkannt werden.
Die hyperspektrale Bildgebung eignet sich gut für die Qualitätskontrolle in der Pharmaindustrie.
Dies kann von der Feststellung, ob die chemische Zusammensetzung eines Medikaments von der Norm abweicht, bis zur Messung der Dicke der Beschichtung einer Tablette reichen.
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Nur weil wir es nicht sehen können, heißt das nicht, dass es nicht da ist.
In diesem Video erklärt Martin Falk Jensen, Ingenieur für maschinelles Sehen, wie man die hyperspektrale Bildgebung nutzen kann, um das Unsichtbare zu sehen.
Er geht auf eine Reihe von Anwendungsfällen für die hyperspektrale Bildgebung ein, z. B. das Auffinden von Ästen in Holzbrettern.
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