Obrazowanie hiperspektralne

Fot. Pixabay

Rozwój oprogramowania uczynił obrazowanie hiperspektralne mniej kosztownym, co pozwala na wykorzystanie tej technologii w przemyśle spożywczym i farmaceutycznym w celu kontroli jakości i pakowania.

Obrazowanie hiperspektralne było niechętnie stosowane w aplikacjach przemysłowych z uwagi na skomplikowane procesy analizy danych. Technologia ta wykorzystuje zjawisko polegające na absorbowaniu przez materiały organiczne światła o różnych długościach w obszarze widma podczerwieni, w zależności od własności materiału. Każdy materiał organiczny ma więc swój wzorzec pochłaniania światła, na podstawie którego może być zidentyfikowany.

W tej technologii przy użyciu wiązek promieniowania podczerwonego padających na czujnik budowane są serie obrazów. Obrazy te są połączone do postaci trójwymiarowych hiperspektralnych sześcianów i zawierają wszystkie informacje niezbędne do określenia składu chemicznego każdego piksela, z których najwięcej jest wykorzystywanych przez chemików lub matematyków do obróbki danych. Cały proces był do niedawna niezwykle kosztowny i miał zastosowanie jedynie w niewielu aplikacjach, takich jak sortowanie odpadów do recyklingu.

Nowe otwarcie

Obecnie technika ta prężnie się rozwija dzięki nowej generacji szybkiego i wydajnego oprogramowania. Spektrograf wykorzystuje kamerę czułą na promieniowanie podczerwone. Umożliwia on sortowanie odbitego światła na poszczególne składniki według długości fali. Takie sortowanie określane jest jako „obrazowanie chemiczne kolorem” i umożliwia badanie własności chemicznych materiałów przez inżynierów wizji maszynowej.

Oprogramowanie przejmuje w czasie rzeczywistym dane z sześcianów hiperspektralnych, wymagane do stworzenia obrazu, w którym każdy piksel jest zakodowany zgodnie z chemicznym składem rozpatrywanego punktu obrazu. Jest to niezwykle cenne, gdyż system dostarcza informacje niedostępne przy użyciu innych technologii wizji maszynowej.

Zamiast analizować pełne spektrum danych, można skoncentrować się na kilku długościach fal specyficznych dla określonego materiału lub identyfikować specyficzne zanieczyszczenia, które mogą się pojawić podczas procesu produkcji. Ograniczenie ilości danych do analizy zwiększa szybkość działania systemu, a co za tym idzie – skraca czas analizy.

Nowoczesne oprogramowanie umożliwia nastawienie kamery na intuicyjnie oczekiwane kolory. Oferuje interfejs użytkownika, w którym można zdefiniować kluczowe parametry i otrzymać dane początkowe. Od tego momentu dane hiperspektralne są szczegółowo analizowane w celu zdefiniowania najlepszego modelu obiektu. Następnie obrazy z zakodowanymi kolorami są przekształcane w standardowe obrazy wizji maszynowej. Proces w czasie rzeczywistym wykorzystuje takie techniki wizyjne, jak analiza poziomu szarości czy wykrywanie obszarów obrazu o specyficznych własnościach (blob detection) i wykonuje odpowiednie sortowanie kolorów.

Zastosowanie kolorów chemii w praktyce

Dużą zaletą obrazowania hiperspektralnego jest to, że wiele materiałów opakowaniowych jest niewidocznych dla światła podczerwonego, co umożliwia dokonanie inspekcji materiałów wewnątrz zamkniętego opakowania. Taka technika może mieć szerokie zastosowanie w przemyśle spożywczym i farmaceutycznym, w których zanieczyszczenia produktu na linii pakowania mogą mieć poważne konsekwencje dla zdrowia konsumentów. Skutki takich zanieczyszczeń mogą również podważyć reputację producenta, spowodować masowy zwrot produktu, a nawet konieczność zamknięcia całej linii produkcyjnej, przynajmniej do czasu wyjaśnienia przyczyn powstałej sytuacji.


Rob Webb jest specjalistą technicznym w firmie Stemmer Imaging.