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MV.C機(jī)器視覺高光譜成像系統(tǒng)及其應(yīng)用

作者: 時(shí)間:2024-02-29 來源:中國機(jī)器視覺網(wǎng) 收藏

高光譜成像技術(shù)是近些年來迅速發(fā)展起來的、一種全新的影像分析技術(shù),它是集圖像傳感器、精密光學(xué),精密機(jī)械、計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)于一體的綜合性技術(shù)。在高光譜數(shù)據(jù)采集過程中,成像光譜儀以納米級(jí)的光譜分辨率,以幾十或幾百個(gè)波段對(duì)目標(biāo)成像,形成海量數(shù)據(jù)的數(shù)字影像集(也稱數(shù)據(jù)立方體Data Cube),實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的光譜信息、空間信息及輻射信息的同步獲取,因而在目標(biāo)和目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的發(fā)展前景。

本文引用地址:http://2s4d.com/article/202402/455855.htm

高光譜成像相比傳統(tǒng)的影像技術(shù)有以下的優(yōu)點(diǎn)

在相應(yīng)的光譜范圍內(nèi),具有上百個(gè)光譜通道的影像數(shù)據(jù),影像上每一個(gè)像元的灰度值,按照波長排列都可以得到一條相應(yīng)的光譜曲線,真正實(shí)現(xiàn)了圖譜合一。較高的光譜分辨率,可反映目標(biāo)細(xì)微的光譜特征,使得對(duì)目標(biāo)的定量分析和化學(xué)分析成為可能。海量的光譜數(shù)據(jù),配合以特定光譜分析算法,可實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)影像分析技術(shù)無法達(dá)及的分析結(jié)果。

當(dāng)前,高光譜成像及其應(yīng)用呈現(xiàn)如下發(fā)展態(tài)勢:成像光譜范圍從最初的可見光向近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍拓展,其應(yīng)用領(lǐng)域從最初的礦物識(shí)別、環(huán)境監(jiān)視、植被分類、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、軍事偵察逐漸向星球探測、天體物理以及食品安全、文物保護(hù)、法庭科學(xué)等領(lǐng)域拓展。高光譜圖像包含了豐富的光譜、空間和輻射等信息,且具有光譜接近連續(xù)、圖譜合一的特性,為復(fù)雜目標(biāo)分類識(shí)別和精細(xì)分析提供了可能。

高光譜成像技術(shù)想要在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用存在諸多的門檻,比如高光譜數(shù)據(jù)的獲得方式,以及三維影像立方體的海量數(shù)據(jù),對(duì)分析算法、過程控制、計(jì)算機(jī)性能都有很高的要求,導(dǎo)致多年來高光譜成像技術(shù)多局限于實(shí)驗(yàn)室的應(yīng)用。眾所周知,機(jī)器視覺領(lǐng)域常用的黑白、彩色相機(jī)以及3D相機(jī),它們都能實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測目標(biāo)的實(shí)時(shí)分析和分類。但是,這對(duì)于具有海量信息的高光譜數(shù)據(jù)來講,無論是從它的數(shù)據(jù)傳輸,還是從它的分析算力方面,都是巨大的挑戰(zhàn)。

美國Headwall Photonics公司首次將光譜成像技術(shù)與機(jī)器視覺應(yīng)用結(jié)合起來,MV.C 實(shí)時(shí)分類的高光譜成像儀(如下圖)是美國Headwall公司專為生產(chǎn)流水線的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)高光譜檢測應(yīng)用,打造的一套完整的解決方案。

通過MV.C 內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用戶可先采集檢測樣品的高光譜數(shù)據(jù),與檢測樣品對(duì)應(yīng)的理化指標(biāo)建立對(duì)應(yīng)的關(guān)系,并對(duì)各類檢測樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),以交互的方式獲得監(jiān)督分類模型后,上傳分類模型到高光譜儀的模型庫中,MV.C 高光譜儀便能利用已有模型對(duì)流水線上的產(chǎn)品進(jìn)行快速的實(shí)時(shí)分析和分類。

在產(chǎn)業(yè)制造領(lǐng)域,MV.C 實(shí)時(shí)分類的高光譜成像儀將會(huì)開拓出嶄新的應(yīng)用市場,并為中國工業(yè)制造4.0添磚加瓦。

MV.C高光譜實(shí)時(shí)分類系統(tǒng)具有如下優(yōu)勢

1)   像差校正型的凸面反射光柵,反射式光學(xué)設(shè)計(jì),完全消色差,是高質(zhì)量光譜數(shù)據(jù)的保障;2)   嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng),內(nèi)置高性能中央處理器(CPU)和圖形處理器 (GPU),系統(tǒng)集成各個(gè)復(fù)雜功能于一體,配備專有的機(jī)器學(xué)習(xí)及實(shí)時(shí)分類軟件,將復(fù)雜的原始影像立方體,轉(zhuǎn)化為可操作的數(shù)據(jù),配有雙網(wǎng)線接口可直接共享數(shù)據(jù);3)   擁有IP67防護(hù)等級(jí),能適應(yīng)嚴(yán)苛的工業(yè)環(huán)境,具有更高的可靠性和穩(wěn)定性。4)   Gig-E接口,Web UI,支持遠(yuǎn)程部署,可通過局域網(wǎng)共享分類模型。

以下是高光譜成像儀在實(shí)際生產(chǎn)過程中的應(yīng)用

示例一:如下圖,先進(jìn)行對(duì)樣本的學(xué)習(xí),建立分類模型。然后導(dǎo)入分類模型后,把不同含糖量的柑橘用不同顏色標(biāo)記。

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在線監(jiān)測不同含糖量的柑橘

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示例二:組氨酸含量過高魚類,被食用后會(huì)導(dǎo)致中毒,所以在線檢測魚類中組氨酸的含量并加以區(qū)分就顯得非常重要。如下圖,是我們對(duì)一些含不同含量組氨酸的樣本魚進(jìn)行檢測后建立的模型,將該分類模型導(dǎo)入MV.C中后,即可對(duì)傳送帶上的大量魚肉進(jìn)行在線檢測和分類。

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示例三:化妝品攪拌調(diào)和程度的過程監(jiān)控

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圖中綠色光譜范圍是化妝品配方比例正確時(shí)的光譜區(qū)間,紅色譜線是正在攪拌中的化妝品配方比例反演的曲線,通過將測得的結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的反饋,不斷調(diào)控不同化學(xué)成分添加的比例,當(dāng)紅色的光譜曲線落入綠色的光譜范圍內(nèi)時(shí),即是配方比例正確的時(shí)候。

根據(jù)不同的應(yīng)用需求,我們可建立各類的學(xué)習(xí)模型,如:肉制品評(píng)級(jí),藥品組份比例,高分子材料分析分類,煙草品質(zhì)評(píng)級(jí)等模型,以及中藥劑攪拌混合的過程控制等。




關(guān)鍵詞: MV.C機(jī)器視覺 檢測 測量

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