ハイパースペクトルイメージングセンサー技術は、可視光線の先を捉える能力により、農業、工業、医療、セキュリティなどの分野でますます注目を集めています。名前は複雑に聞こえるかもしれませんが、その動作は光学原理に基づいており、材料や物質をそのスペクトル特性から識別することができます。
この記事では、ハイパースペクトルイメージセンサーとは何か、マルチスペクトルセンサーなどの他の種類のセンサーとの違い、その技術的特徴、そして主な用途について詳しく解説します。また、この技術の利点と現在の課題についても考察します。
ハイパースペクトルイメージセンサーとは何ですか?
Un ハイパースペクトルセンサー これは、数百のスペクトルバンドから詳細な情報を含む画像を連続的に取得できる装置であり、通常は、 紫外線（350 nm） まで 近赤外線および中赤外線（最大2500 nm）.
この技術の特徴は 生成された画像の各ピクセルには完全なスペクトルが含まれているは、固有の「スペクトル特性」によって材料を識別できる技術です。これらのスペクトル特性は、観察対象物の物理的および化学的特性を反映しており、ハイパースペクトルセンサーは、材料、布地、または物体の詳細な識別と監視のための正確で非破壊的なツールとなります。
ハイパースペクトルイメージングはどのように機能しますか?
La ハイパースペクトルイメージング 物体から反射または放射される電磁スペクトルから情報を捕捉し、処理する技術です。センサーはスペクトルを多数の非常に狭い連続した帯域に分割し、3次元画像（別名： ハイパースペクトルキューブ2 つの空間次元と 1 つのスペクトル次元を持ちます。
この「キューブ」は、画像内の各ピクセルにおける異なる波長の光強度を分析することを可能にします。これにより、観測点ごとに固有のスペクトルプロファイルが生成され、肉眼では同一に見える物質間の識別力を大幅に向上させます。
明確な応用は 果物の腐った部分を検出する 健康な組織と損傷した組織のスペクトル特性は視覚的に確認できない場合でも異なるため、切断する必要はありません。
マルチスペクトルセンサーとどう違うのでしょうか?
マルチスペクトルセンサーもスペクトル情報を捕捉しますが、通常は限られた数のバンドで捕捉します。 5 10必ずしも連続しているわけではありません。これらのバンドには通常、可視光バンド（赤、緑、青）といくつかの近赤外線バンドが含まれます。
一方、ハイパースペクトルセンサーは 数百の非常に狭く連続した帯を提供します。 はるかに高いスペクトル分解能これにより、ハイパースペクトルセンサーは、 化学組成 あるいは、非常に類似した特性を持つ材料を識別することもできますが、これはマルチスペクトル センサーでは不可能です。
ハイパースペクトル技術の利点と技術的特徴
ハイパースペクトル システムは、高度なアプリケーションに特有の数多くの技術的利点を備えています。
- 非接触測定： カメラなので、対象物に触れることなく情報を取得できます。
- 非破壊的方法： 分析時にオブジェクトが変更または破損されない。
- 高い特異性： 区別することができます 非常に類似した材料間の差異が最小限高いスペクトル分解能のおかげです。
- リアルタイム測定の可能性： 産業環境でも、画像を即座にキャプチャして分析できるソリューションがあります。
- 照明条件の多様性: 赤外線や制御された光など、さまざまな種類の照明で動作するように構成できます。
として 使用される技術いくつかの代替手段があります。一部のカメラでは、ファブリ・ペロー型干渉フィルターをセンサーに直接取り付けることで、システムの小型化、コスト削減、携帯性の向上を実現しています。また、以下のような走査技術を使用するカメラもあります。 「押しほうき」これは、各瞬間にオブジェクトの線をキャプチャし、センサーを動かして完全な画像を構築するというものです。
スペクトルと空間分解能
ハイパースペクトルセンサーの最も強力な特徴の一つは、 スペクトル分解能これにより、わずかな間隔で波長を区別することが可能となり、 10～20 nmこれにより、スペクトル特性を認識する能力が向上します。
しかし、この利点には、 空間解像度が低いなぜなら、スペクトルバンドの数が増えると、センサーが取得する必要があるデータ量が増加するからです。対照的に、マルチスペクトルセンサーは通常、バンド数が少ないものの、より高い空間解像度で取得します。
サイズ、データ処理、複雑さ
ハイパースペクトル画像によって生成される情報量は膨大です。これは3次元データであり、 複雑な計算処理 および専用ソフトウェア。この分析には、多くの場合、 ケモメトリクス または、スペクトル特性のパターンを識別する機械学習アルゴリズム。
したがって、この技術の現在の課題の1つは、 データの効率的な保存と迅速な分析幸いなことに、産業や現場の環境でもこれらのツールをより使いやすくするソリューションがますます増えてきています。
ハイパースペクトル センサーとマルチスペクトル センサーはいつ使用すればよいですか?
これらのテクノロジの選択は、最終的な目的によって異なります。 マルチスペクトルセンサー 通常は より安価で、より早く実装でき、より複雑ではないそのため、極端なスペクトルの詳細を必要としないタスクに最適です。
しかし、分析に 高精度で材料間の微細な差別化バイオメディカル、品質管理、鉱物識別などの分野では、ハイパースペクトル センサーの方が明らかに適しています。
多くの場合、両方のテクノロジーを組み合わせて、それぞれの利点を生かすこともできます。
ハイパースペクトルイメージングの最も注目すべき用途
ハイパースペクトル センサーの用途は、以下を含め、ますます増えています。
- 農業と作物： 植物の健康状態の評価、病気や水ストレスの検出、栄養分析、種のマッピング。
- 食品業界： 非侵襲的品質管理、異物検出、栄養分析、自動分類。
- 医学と生物科学： 組織分析、非侵襲的診断、傷や細胞異常の検出。
- 鉱業と地質学: 正確な鉱物識別、鉱床マッピング、土壌分析。
- 環境管理: 水や空気中の汚染物質の検出、湿地や火災の監視。
- セキュリティと防御: 隠された物体、化学物質、または高度な監視の検出。
- 考古学と芸術： 顔料分析、作品の保存、贋作の検出。
- 製薬業界: プロセス制御と製品認証。
市場で注目されている技術
様々な用途に特化したソリューションを開発しているテクノロジーやブランドが数多く存在します。例えば：
- ニレオス・ヘラ: フーリエ変換 (FT) 分光法を使用し、振動する産業環境でも高いスペクトル精度と優れた安定性を実現します。
- HAIP-ブラック: これは、静的な環境や、ハンドヘルドカメラやドローンに組み込まれたシステムなどのポータブルシステムに適応した「プッシュブルーム」テクノロジーに依存しています。
- シリオス： CMOS または InGaAs センサー上のピクセル化フィルターにより複数のバンドを同時にキャプチャできるスナップショット型マルチスペクトル カメラを専門としています。
こうした進歩のおかげで、このテクノロジーはますます柔軟になり、適応性も高まり、複数の分野で利用できるようになります。
さまざまな分野でハイパースペクトル センサーを採用することで、より正確で詳細なデータ収集を可能にし、各セクターでより情報に基づいた最適な意思決定を促進するイノベーションの機会が生まれます。
