高光譜成像Hyperspectral imaging代表了光學感測領域的重大進步，超越了人類視覺和傳統成像技術的限制。
與僅使用三個主要波長檢測顏色的傳統方法不同，高光譜成像捕獲並處理電磁頻譜上的數百個窄光譜帶，這種細緻的方法能夠識別獨特的光譜特徵，從而能夠區分視覺上相似的物質，否則這些物質在肉眼或標準相機下看起來是相同的。
透過將高解析度空間數據與詳細的光譜資訊相結合，高光譜成像在各個領域提供了無與倫比的功能，從環境監測和農業評估到工業檢查和藝術品修復，其應用多種多樣且具影響力。

高光譜成像：傳統機器視覺的強力增強技術

高光譜成像（HSI）正迅速成為自動檢測、分類和品質控制領域的重要技術補充，為各行業帶來更加精確的解決方案。

機器視覺技術已經徹底變革了工業自動化和品質控制，並且隨著高光譜成像的出現，這一技術的應用得到了進一步拓展。HSI 不僅能偵測材料的表面特徵，還能提供傳統機器視覺無法實現的深層材料分析能力。

高光譜成像如何運作？

HSI 技術能夠捕捉整個電磁頻譜範圍的資訊，突破了人眼和標準 RGB 相機的限制。與傳統的三色通道（紅、綠、藍）不同，HSI 從數百個窄頻帶中獲取數據，提供物體化學成分與特性的豐富資訊。這使得高光譜機器視覺系統能夠檢測出微小的細節，例如：

• 分辨視覺上相似的不同材料
• 檢測化學成分和污染物
• 透視物體內部特徵
• 在近紅外線 (NIR) 或短波紅外線 (SWIR) 等光譜中進行檢測

高光譜成像的應用

HSI 已廣泛應用於食品、農業、製藥、回收以及醫學等行業。例如：

• 食品和農業：用於檢測農產品的成熟度、腐敗狀況，分類食品品質，並排除異物。
• 製藥行業：能夠檢測藥品成分、發現製造缺陷，並提升包裝品質。
• 回收與廢物管理：幫助識別塑膠和其他材料，促進精準回收分類。
• 醫學成像：可用於檢測隱藏的癌症、異常病灶，分析腫瘤內生物標記。

HSI 實施的挑戰

儘管 HSI 的精確度和效率優勢明顯，但它的實施也面臨一些挑戰。專用硬體與軟體需求較高，且所產生的大量數據需要強大的計算能力來即時處理。幸而，隨著傳感器、嵌入式視覺系統和 AI 演算法的進步，這些挑戰正在逐步克服。

HSI 與傳統機器視覺的協同工作

高光譜成像並非取代傳統機器視覺，而是作為一種補充，為檢測與分類提供更深層次的洞察：

• 擴展光譜範圍：HSI 可捕捉紫外線、紅外線等範圍內的數據，提供更多無法被人眼或傳統相機偵測的資訊。
• 材料識別與分類：能夠根據不同材料的光譜特徵進行更精確的分類。
• 非破壞性分析：HSI 可以在不損害材料的情況下，進行深入分析，適用於製藥和食品行業。
• 化學成分分析：HSI 能夠提供材料的化學成分資訊，對製藥、食品生產及回收行業至關重要。

透過結合傳統機器視覺的快速檢測能力和 HSI 的光譜深度分析，各行業將能實現更精確的決策和效率提升。

真實案例展示

• 農業：HSI 在精準農業中用於分析作物健康狀況、葉綠素含量，並輔助作物管理。
• 食品業：它幫助檢測異物並保證產品的一致性。
• 採礦與地質學：HSI 可精確識別礦物成分，支持礦業勘探。
• 生物醫學：它能夠識別癌前細胞，並應用於基因研究和細胞顯微鏡分析。

 

文章參考來源:https://www.photonicsonline.com/doc/machine-vision-applications-of-hyperspectral-imaging-0001