高光谱成像和深度学习 高光谱成像技术发展历程

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高光谱成像 (HSI) 是一种尖端成像技术，可实现准确的材料识别。 HSI 可以利用可见光、红外光和紫外光，除了拉曼光谱等模式之外，还可以产生无数有趣的应用。其中一些包括各种食品的质量控制、材料缺陷检测、视觉相似物体的分类以及先进的遥感和显微镜应用。

给出的光谱可以可视化给定图像的像素的光含量。 RGB 相机只能知道图像中有多少红色、绿色和蓝色，但高光谱相机可以看到更多。

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常规 RGB 相机就像人眼一样，收集三个色带的信息：红色、绿色和蓝色。高光谱相机可以将光谱分成更多波段，从而可以使用从材料反射的光进行化学识别。因此，高光谱成像在材料分类方面的功能要强大得多。与标准光谱仪相比，高光谱相机的优点是不仅可以使用光谱信息，还可以使用空间信息。高光谱相机拍摄的图像中每个像素都包含详细的光信息，而经典光谱仪可以视为只有一个像素的高光谱相机。

高光谱数据被记录为由一堆图像层组成的立方体，每个图像层代表光谱的一个片段。左侧显示一个像素的值，右侧您可以看到图像堆栈。

高光谱成像和深度学习

高光谱成像与深度学习和机器学习可以很好地协同作用。可以在详细的光谱信息中找到有趣的模式，而这些模式在更常见的 RGB 成像中通常是不可用的。在高光谱分类中，需要卤素或专门的 LED 照明来覆盖较宽的光谱，同时应限制环境光和反射。可以使用多个高光谱相机来增加光谱范围。

广泛应用于多个领域

高光谱成像在一系列领域都有应用，包括：

1.质量控制（例如拒绝变质食品或检查材料质量）

2.作物检查（例如识别受霉菌感染的作物以避免种植园作物大量损失）

3.分选机（例如织物/纺织品、回收、食品、建筑材料）

4.水分检测

5.获取地质样品中的矿物成分

6.生物医学

7.遥感

8.监视

9.天文学

许多实际例子说明了 HSI 支持的应用程序。

一个示例涉及检测各种水果和蔬菜上的霉菌，这对于防止这种作物疾病的传播至关重要。配备高光谱相机的无人机可以在早期阶段识别受感染的农作物，以便及时采取纠正措施。这可以避免种植生菜、甜菜、菠菜、葡萄树等的种植园出现大量农作物损失。

另一个典型的应用是塑料回收。该过程从传送带上运输的小塑料碎片开始。高光谱相机用于识别每个碎片的主要材料。稳健的基于材料的分类对于正确供给多个并行回收流至关重要。

应用示例：分级扫描仪

在食品生产中，标准和期望不断发展，质量控制和分级发挥着关键作用。确保产品符合严格的质量标准对于消费者安全和食品相关企业的成功至关重要。然而，人类的解释可能会在分级和质量控制过程中引入不准确性，从而可能导致产品质量和安全性的不一致。在这种情况下，自动化和技术变得非常宝贵，可以提供更加一致和客观的食品分析。

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HSI 适合您的应用吗？

然而，高光谱成像并不总是最适合您的特定应用的技术。有时最好使用常规 RGB 甚至单色成像。 HSI 具有比这些模式更高的分类准确率的潜力，但也存在缺点。高光谱成像通常比 RGB/单色成像慢，生成更多数据，需要更多计算能力，并且需要稳定的照明才能可行。另外，由于生成的数据比较复杂，需要更多的开发工作。 HSI 在许多应用中都很有价值。

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当您遇到如下问题，撸陆建议使用高光谱成像：

1.分离颜色非常相似的材料

2.非常准确地识别材料

当您的应用需需求如下实收，我们建议不要使用高光谱成像：

1.低成本

2.照明控制困难的环境

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