【技術文章】高光譜相機 對比 RGB相機

在當今的機器視覺領域，傳統的紅綠藍(RGB)相機已被廣泛應用。它們通過捕捉物體的形狀和顏色，為我們提供了豐富的視覺信息。但是，RGB相機的能力僅限于三個可見光波段，這在某種程度上限制了它們的識別能力。

與此相反，高光譜技術的崛起正徹底改變這一局面。高光譜成像（HSI）技術不僅覆蓋了RGB相機的可見光范圍，而且延伸到了其他光譜區域，如近紅外（NIR）和可見近紅外（VNIR），中波MWIR和長波LWIR區域。這一創新技術通過在廣泛的光譜帶寬內記錄數百個連續光譜通道，為我們提供了前所未有的物質識別能力。

高光譜成像技術的核心在于其對每種材料獨特化學成分的敏感性。每種物質都會以其獨特方式對電磁頻譜產生反應，這就像每個人都有獨一無二的指紋一樣。利用這一原理，高光譜相機如Specim FX10和FX17，不僅能夠捕捉物體的形狀和顏色，還能提取出物體的“化學指紋”，從而實現更加精確和全面的識別。

圖 1：杏仁（Specim FX10；紅色）和殼（Specim FX10；洋紅色）的 VNIR 光譜。杏仁色（深藍色）和貝殼色（青色）的 RGB 分量。可測量的 RGB 相機波段由各自的垂直線表示。

在此示例中，與堅果油相關的 930 nm 光譜特征為準確分選提供了精確且選擇性的特征。RGB 相機僅限于三個色帶，完全缺少最相關的分選標準。

除了將靈敏度擴展到近紅外 (NIR) 光譜區域之外，Specim FX10 高光譜相機測量的數百個波段比僅由 RGB 相機的三個波段表示的彩色圖像能夠更準確地描繪彩色圖像。 超出可見光譜范圍的高光譜相機（例如 Specim FX17）涵蓋 900 – 1700 nm 的近紅外范圍。這些相機提供適用于更強大模型的擴展光譜數據（取決于應用要求）。如圖 2 所示，Specim FX17 相機將是從杏仁和開心果的外殼和外來污染物中分選的最佳儀器，其性能優于基于 RGB 的模型。值得注意的是，其他應用可能需要具有短波紅外（SWIR，1700 – 2500 nm）、中波紅外（MWIR，2.7 – 5.3 um）和長波紅外（LWIR）靈敏度的高光譜相機, 8 – 12 um) 光譜區域。

圖 2：基于 RGB 相機、Specim FX10 和 FX17 數據的照片和模型預測。開心果和堅果分類為綠色，貝殼分類為藍色，木材分類為黃色。

表 1：綠色 = 良好，橙色 = 較差，紅色 = 不相關

高光譜技術在食品質量監控、藥品檢測、工業分選等領域展示了巨大的潛力。例如，在食品安全檢測中，高光譜成像能夠識別出食品中的微小污染物和不同的化學成分，保障食品的安全和品質。

隨著人工智能和機器學習技術的不斷進步，高光譜成像的應用前景將更加廣闊。這種結合了先進成像技術和強大數據分析能力的創新解決方案，正開啟了物體識別和材料分析的新紀元。

在未來，我們可以期待高光譜成像技術在更多領域發揮其獨特的作用，從環境監測到宇航技術，從生物醫學到農業科技，它的應用潛力是無限的。

(來源:Specim高光譜成像)