什么是高光谱相机？

高光谱相机可以扫描物体并确定该物体的组成材料。例如，它可以确定一块牛排中的水、脂肪或蛋白质含量。它的工作原理是测量每种材料与光的相互作用方式。通过这种方式，可以创建特定于该材料的特殊特征。

高光谱相机如何工作？

相机测量数千或数十万个光谱。光谱描述不同波长的光量。测量的波长取决于相机，因此应选择合适的相机进行正确的测量。
它显示从目标发射、反射或透射的光量。它显示光包含多少某种颜色。光谱特征可用于识别材料。
相机检查光在目标中的行为方式，并根据不同的光谱特征识别材料。可以从材料的光谱中识别光谱特征。

高光谱相机有何用途？

高光谱相机有多种用途，可用于各行各业，以下是一些示例：

食品行业：食品行业有多种用途，可实现自动化和强大的质量控制流程。例如，测量肉类的化学成分以确定脂肪和蛋白质含量或识别骨骼、软骨或其他材料。还可以测量水果、浆果和蔬菜的瑕疵、成熟度、颜色和大小。
回收和废物管理：回收工厂需要能够以最有效的方式识别材料的成分。通过使用高光谱成像，可以根据光谱指纹识别和分类材料。
制药行业：使用光谱相机可以评估产品的化学成分，以确保使用正确的成分浓度。
颜色： 光谱相机可以精 确测量显示和数字印刷。高光谱彩色扫描仪可以提供速度和准确性，以实现在线印刷质量控制。
艺术分析：检查艺术家使用的材料成分，以检查它们是否与时期一致，从而确定艺术品的年代。
采矿和石油：光谱成像可以从样品中快速高效地勘探矿物，并可用于采矿现场的加工。

几十年来，遥感、使用无人驾驶飞行器 (UAV) 和卫星对地球表面进行航空成像一直依赖于 HSI 和 MSI。光谱摄影可以穿透地球大气层和不同的云层，从而清晰地看到下面的地面。这项技术可用于监测人口变化、观察地质变化和研究考古遗址。此外，HSI 和 MSI 技术在环境研究中变得越来越重要。可以收集有关森林砍伐、生态系统退化、碳循环和越来越不稳定的天气模式的数据。研究人员利用收集到的信息创建全球生态预测模型，从而推动许多旨在对抗气候变化和人类对自然影响的负面影响的环境举措。

医疗领域也是如此。现在，医生可以借助高光谱成像技术对皮肤进行非侵入性扫描，以检测患病或恶性细胞。某些波长更适合深入皮肤，从而更详细地了解患者的病情。现在，癌症和其他患病细胞很容易与健康组织区分开来，因为它们会在正确的刺激下发出荧光并吸收光线。医生不再需要根据他们所看到的内容和患者的症状描述做出有根据的猜测。先进的系统可以记录并自动解释光谱数据，从而大大加快诊断速度并快速治疗需要的确切部位。

生命科学和遥感只是这些技术发挥巨大作用的几个主题。更具体的市场领域包括农业、食品质量和安全、制药和医疗保健。3农民发现这些工具特别有用，可以让他们确定农作物的生长情况。拖拉机和无人机可以配备光谱成像仪，在进行低空遥感的同时扫描田地。然后，农民分析所捕获图像的光谱特性。这些特性有助于确定植物的总体健康状况、土壤状态、用某些化学品处理过的区域，或者是否存在感染等有害物质。所有信息都有独特的光谱标记，可以捕获、分析和使用，以确保农产品的最 佳产量。

用于医疗和工业机器视觉系统的多光谱成像

正如机器视觉系统从传统的单色相机发展到现在利用全彩色成像信息的众多系统一样，机器视觉系统也从仅捕获可见光谱中的宽带图像的系统发展到可以利用可见和不可见光谱区域中的目标光谱带执行更复杂的检查和分析的系统。

如今，机器视觉行业中使用的相机的彩色输出主要基于拜耳模式或三线传感器技术。但成像已经远远超出了传统色彩的范围，标准 RGB 不足以执行检查任务。一些应用需要非常规 RGB 波长带，而其他应用则需要可见波长和不可见波长的组合。其他应用则仅需要不可见波长，例如 UV、NIR 或 SWIR，而没有可见光谱中的波段。

复杂的计量和成像应用开始要求更高的光谱通道数量，或者在高检测吞吐量下选择特定应用的光谱过滤的可能性。随着传统机器视觉行业与复杂的测量技术的融合，一致、可靠、高保真度的彩色和多光谱成像在工业质量控制中发挥着关键作用。

多光谱相机可捕获电磁频谱中特定频率的图像数据。波长可以通过滤光片或对特定波长敏感的仪器分离，包括超出我们可见光频率的光，例如红外线。光谱成像还可以提取人眼无法捕捉的额外信息。

什么是多光谱成像？

“多光谱”一词经常被误解或曲解。这完全是因为物理教科书中没有“多光谱”的固定定义。字面意思是使用多个光谱带进行成像。根据此定义，即使是 RGB 相机也可以归入多光谱成像类别。双波段 RGB-NIR 相机也可以称为多光谱相机，因为它同时覆盖可见光和 NIR 光谱带。

成像界有一种不言而喻的共识，即 2 到 15 个波段的成像可以称为多光谱成像。话虽如此，但成像行业中有些公司将多光谱扩展到具有多达 25 个波段的系统。尽管情况有些模糊，但科学文献中有一个观点已经得到很好的定义，那就是：多光谱成像可以由彼此离散定位的光谱带组成。它们不必是连续的。

例如，多光谱成像系统可以在可见光谱内具有两个光谱波段，彼此分离（例如，一个波段在蓝色区域，第二个波段在红色区域），第三个波段在 NIR 区域，第四个波段在 SWIR 区域。因此，多光谱成像在定义的光谱范围内的选定位置使用目标波长的子集。

多光谱成像应用

多光谱成像增强了农业、医疗和其他使用机器视觉相机的工业应用等多种应用的检测能力。随着世界人口的增加和可预见的自然资源短缺，高效且质量可控的农业生产已成为当务之急。

如今，大多数农民都使用目视检查作为控制作物生长和品质的评估方法。但人眼所能感知的内容是有限且主观的。许多品质评估不仅超出了人类视觉的范围，也超出了传统 RGB 彩色成像的范围。

采用精准农业策略和智能耕作方法的农场使用多光谱相机来帮助实现高效率，显著降低劳动力成本并获得更准确的结果。多光谱图像是评估土壤生产力和分析植物健康状况的非常有效的工具。用肉眼观察土壤和农作物的健康状况非常有限，而且是被动的。多光谱传感器技术使农民能够比肉眼看得更远。

除了估算作物产量外，多光谱成像还可以帮助农民查看受损作物并对作物生长管理做出必要的调整。使用多光谱成像识别杂草、疾病和害虫越来越受欢迎，因为早期检测有助于优化方法和资源，促进植物良好生长。多光谱成像还可以帮助计数植物和确定农场人口密度。它不仅有助于提供土壤肥力数据，而且在与作物生产相关的土地管理方面也具有巨大潜力。

除了与植物生长相关的辅助之外，多光谱成像结合深度学习和人工智能还可以帮助控制和测量作物灌溉以及监测牲畜。

对于水果和蔬菜产品的检验，多光谱成像可以提供可见波长和不可见波长的组合，以同时测量和分析外在特征（如颜色、纹理、表面损伤、形状和大小）和内在特征（如干物质含量、成熟度、水分含量、糖和脂肪含量）。

同样，在肉类和鱼类检查中，多光谱成像有助于分析切口、脂肪和骨骼含量，检查皮肤表面的损伤以及肉的颜色。

多光谱成像可以为医疗应用带来巨大价值，尤其是在外科手术中。将彩色成像与 NIR 波段相结合有助于定位和区分肿瘤和周围组织。多光谱设置可以通过多种方式实现，但一种非常高效且经济实惠且可降低系统复杂性的方法是使用基于棱镜的多传感器相机。

对于内窥镜手术成像应用，可以同时捕获不同波段的两到三幅图像。这些图像将被“融合”，使得不可见 NIR 通道的元素叠加在可见 RGB 图像上，为外科医生提供其正在手术的组织或血管的“增强”视图。

多光谱成像还可以帮助制药片剂的制造和包装，从制粒到片剂条的填充和密封。将 RGB 颜色与 NIR 波长相结合，不仅可以对包装和泡罩进行表面检查，还可以帮助通过泡罩包装进行成像。这有助于识别、计数和分析多个单个药片的质量，这些药片可以在任何给定的包装中同时确定。

在 PCB 检查等工业应用中，RGB 和 NIR 波段同时成像非常有帮助，不仅可以检查电容器、晶体管和其他元件等表面元件，还可以检查埋藏的铜或金导线。特别是在电子产品回收方面，对贵金属和元件的精 确检查非常有帮助。

在纺织品和印刷检测中，多光谱相机有助于重现和测量准确的颜色。不仅可以对样品进行准确的颜色匹配，还可以准确识别各种服装材料，例如皮革、乙烯基、塑料、线、金属和聚酯。

一般来说，所有需要可见光谱内离散波段的应用，或者需要从可见光谱扩展到 NIR 波段或 SWIR 的应用，都将受益于使用多光谱成像。

高光谱和多光谱成像的未来

用于测量物体光谱分布的传统光谱仪已经经过了几十年的试验和测试。这些光谱仪非常准确，但无法提供更大的视野，而且点测量技术近年来发展不大。

基于相机的成像技术是光谱成像的未来。然而，众所周知，高光谱成像在所有成像和图像处理领域都具有巨大的潜力。这是因为光谱成像或光谱分析是任何材料的最终物理足迹。在寻找这种光谱足迹的过程中，高光谱成像作为一种技术将继续发展。事实上，它已经从太空和卫星成像发展到现在可用于许多机器视觉应用。它在实验室和研究应用中取得了巨大进展。但是，尽管这项技术具有潜力，但它在工业应用方面尚未取得许多突破。我们确实看到工业成像的一些领域使用了高光谱成像，我们也确实听到了很多关于这项技术可能性的炒作，然而它仍然非常复杂、昂贵，而且在技术上还达不到大多数工业检测应用的标准。

从商业角度来看，为了获得较大的市场份额，公司希望实施利基技术，但同时也希望市场能够承受得起。而如今，高光谱成像无法做到这一点。鉴于当今高光谱成像的局限性，多光谱成像可作为工业化批量生产商品检测的桥梁技术，具有高吞吐量、高分辨率、高稳健性、有竞争力的价格、易于使用和集成等特点，且基于有限数量的光谱波段。