Tecnologia hiperespectral vs. RGB

Os fabricantes de visão de máquina usam amplamente câmeras Red-Green-Blue (RGB). Essas câmeras são adequadas para caracterizar objetos com base em sua forma e cor. No entanto, como apenas três bandas visíveis estão disponíveis, sua capacidade de identificação é mínima. 

A tecnologia hiperespectral pode ser usada para aplicações mais exigentes para medir objetos ou cenas, gravando centenas de bandas em um largo espectro de passagem. Essas bandas são contíguas e não se limitam à parte visível do espectro.

Figura 1: Espectro VNIR de uma amêndoa (FX10; Vermelho) e casca (FX10; Magenta). Componentes RGB de amêndoa (azul escuro) e casca (ciano). As bandas mensuráveis ​​da câmera RGB são representadas pelas respectivas linhas verticais.

A imagem hiperespectral (HSI) fornece aos usuários uma grande quantidade de informações, permitindo identificar os materiais selecionados com base em sua composição química, em vez de apenas seu tamanho, forma e cor visível. Cada material tem sua composição única e, portanto, reage singularmente ao espectro eletromagnético. As câmeras HSI extraem essa reação singular e, por sua vez, a usam como uma assinatura para identificação, assim como se usa uma impressão digital para identificar um indivíduo.
A figura acima (Fig. 1) ilustra a limitação das câmeras RGB em relação às câmeras hiperespectrais. A câmera hiperespectral Specim FX10 mede as assinaturas espectrais completas, para que possa medir com precisão as diferenças entre as amêndoas e suas cascas, independentemente da cor da casca ou das amêndoas.

Neste exemplo, o recurso espectral em 930 nm relacionado ao óleo da noz fornece uma assinatura precisa e seletiva para uma classificação precisa. A câmera RGB é limitada a três bandas de cores, faltando completamente o critério de classificação mais relevante.

Além da sensibilidade estendida na região espectral do infravermelho próximo (NIR), as centenas de bandas medidas pelo FX10 produzem uma representação muito mais precisa das imagens coloridas do que aquela representada por apenas três bandas da câmera RGB (Fig. 2) . Câmeras hiperespectrais além da faixa espectral visível, como a Specim FX17, cobrem o NIR de 900 a 1700 nm. Essas câmeras oferecem dados espectrais estendidos adequados para modelos mais robustos (dependendo dos requisitos da aplicação). Como na Fig.2, a câmera FX17 seria o melhor instrumento para separar amêndoas e pistache de sua casca e contaminantes estranhos – superando um modelo baseado em RGB. É importante observar que outras aplicações podem exigir câmeras hiperespectrais com sensibilidade em IR de Ondas Curtas (SWIR, 1700 – 2500 nm), IR de Ondas Médias (MWIR, 2,7 – 5,3 um) e ou IR de Ondas Longas (LWIR)

Figura 2: Fotos e previsões do modelo com base na câmera RGB, dados FX10 e FX17. Os pistácios e as nozes são classificados em verde, as cascas em azul e a madeira em amarelo.

Os sistemas de visão de máquina geralmente combinam vários sensores, que são complementares entre si. A tabela abaixo destaca as vantagens da tecnologia hiperespectral sobre outros sensores normalmente empregados.