specim高光譜成像技術對比三原色相機成像的優勢

機器視覺制造商廣泛使用紅綠藍(rgb)相機來識別物體，這些相機適用于根據物體的形狀和顏色來表征物體。然而，由于只有三個可見波段可用，它們的識別能力十分有限。
而高光譜技術可用于要求較高的應用，通過在寬光譜帶通上記錄數百個波段來測量物體或場景。這些波段是連續的，不**于光譜的可見光部分。
每種材料都有其*特的成分，因此會對電磁波譜產生*特的反應，高光譜成像(hsi)為用戶提供大量信息，允許根據其化學成分而非僅其尺寸、形狀和可見顏色來識別篩選材料，hsi相機提取這種單一的反應，然后將其用作識別，就像使用指紋識別每個人一樣。
以芬蘭specim的高光譜相機產品為例：
圖1：杏仁（fx10；紅色）和殼（fx10；洋紅色）的vnir光譜。杏仁（深藍色）和貝殼（青色）的rgb分量?？蓽y量的rgb相機波段由各自的垂直線表示。
上圖（圖1）說明了高光譜相機相對于普通彩色相機有著較大的光譜探測范圍。高光譜相機specim fx10可以測量完整的光譜特征，因此無論外殼或杏仁的顏色如何，它都可以準確測量杏仁與其殼之間的差異。
在此示例中，與堅果油相關的930nm光譜特征為準確分類提供了精確特征來幫助其選擇。rgb相機**于三個色帶，完全缺少較相關的分類標準。
除了將靈敏度擴展到近紅外（nir）光譜區域外，fx10測量的數百個波段所產生的彩色圖像的描述比rgb相機的三個波段所代表的圖像要準確得多（圖2）。**光譜相機追趕了可見光譜范圍，如specim fx17，涵蓋了900-1700納米的近紅外。
這些相機所提供擴展的光譜數據，適用于較強大的模型（取決于應用要求）。如圖2所示，fx17相機是將杏仁和開心果從其外殼和外來污染物中分揀出來的較佳儀器，其性能**rgb條件下的模型。值得注意的是，有部分應用可能需要在短波紅外（swir，1700-2500納米）、中波紅外（mwir，2.7-5.3微米）和長波紅外（lwir，8-12微米）光譜區域具有靈敏度的高光譜相機。
圖2：基于rgb高光譜相機、fx10和fx17數據的照片和模型預測。開心果和堅果是綠色的，貝殼是藍色的，木頭是黃色的。
機器視覺系統通常結合多個傳感器，這些傳感器進行缺口互補。下表**了高光譜技術相對于其他常用傳感器的優勢。
表1：綠色=好，橙色=差，紅色=不相關
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