Hyperspektrale Bildgebung im Vergleich zur Standard-Bildverarbeitung, lohnt sich die Investition?

Die hyperspektrale Bildgebung ist eine der beeindruckendsten und am meisten überverkauften Technologien der Bildverarbeitung. Sie kann etwas, das keine gewöhnliche Kamera kann, nämlich die Chemie eines Materials sehen und nicht nur seine Farbe oder Form. Sie ist außerdem teuer, datenintensiv und leicht zu kaufen, obwohl etwas viel Günstigeres die Aufgabe erledigt hätte. Die eigentliche Frage ist also nicht, was die hyperspektrale Technik leisten kann. Sie lautet, ob Ihr Problem sie tatsächlich braucht.

Im Folgenden lesen Sie, wie die Technik funktioniert, wo sie ihre Kosten wirklich rechtfertigt und wie sie im Vergleich zu den Alternativen RGB und Nahinfrarot abschneidet, mit denen die meisten Aufgaben besser bedient sind.

Was hyperspektrale Bildgebung tatsächlich ist

Eine normale Farbkamera sieht die Welt in drei breiten Bändern, Rot, Grün und Blau. Ihr Auge macht es ganz ähnlich. Die hyperspektrale Bildgebung geht viel weiter. Sie zerlegt das Licht jedes einzelnen Pixels in Dutzende oder sogar Hunderte schmale, zusammenhängende Wellenlängenbänder und erfasst an jedem Punkt das vollständige Spektrum. Das Ergebnis ist kein flaches Bild. Es ist ein Datenwürfel, zwei Raumdimensionen und eine dritte für die Wellenlänge, in dem jedes Pixel seinen eigenen spektralen Fingerabdruck trägt.

Das ist wichtig, weil Materialien Licht in Mustern absorbieren und reflektieren, die für ihre Chemie spezifisch sind. Zwei Objekte können für das Auge und für eine RGB-Kamera identisch aussehen und dennoch völlig unterschiedliche Spektren haben. Ein hyperspektrales System liest diese Spektren und unterscheidet die Materialien. Ein großer Teil der nützlichen Information liegt im kurzwelligen Infrarot, jenseits dessen, was Siliziumsensoren sehen können, weshalb viele industrielle hyperspektrale Kameras spezialisierte SWIR-Sensoren verwenden.

Die meisten industriellen hyperspektralen Kameras sind Zeilenkameras. Sie erfassen jeweils eine Linie quer über das Produkt und bauen das vollständige Bild auf, während das Produkt auf einem Förderband vorbeiläuft, was gut zu einer Produktionslinie passt. Der Nachteil ist, dass ein hyperspektrales System eine enorme Datenmenge erzeugt und eine leistungsfähige Software im Hintergrund braucht, um all diese Spektren in eine einfache Gut-, Schlecht- oder Sortierentscheidung umzusetzen.

Wo sich die hyperspektrale Technik auszahlt

Die hyperspektrale Technik ist kein Allzweck-Upgrade. Sie zahlt sich bei einer bestimmten Gruppe von Problemen aus, nämlich dort, wo das, was Sie erkennen müssen, ein Unterschied im Material oder in der Chemie ohne verlässlichen visuellen Hinweis ist. Drei Branchen zeigen das Muster deutlich.

Lebensmittelsortierung und -sicherheit

Hier kommt die hyperspektrale Technik voll zur Geltung. Sie kann ein Fragment aus Kunststoff, Karton oder Stein erkennen, das dieselbe Farbe wie das Produkt hat und an einer Farbkamera glatt vorbeiginge. Sie kann den Gehalt an Feuchtigkeit, Fett, Zucker oder Trockenmasse über den gesamten Produktstrom hinweg messen und nicht nur an einer Laborprobe. Sie kann Druckstellen und beginnenden Verderb erkennen, bevor sie sichtbar sind. Für Lebensmittellinien mit hohem Durchsatz, in denen Fremdmaterial sowohl ein Sicherheits- als auch ein Markenrisiko ist, ist diese Sicht auf chemischer Ebene bares Geld wert.

Recycling und Abfallsortierung

Recycling ist die klassische hyperspektrale Anwendung. Verschiedene Kunststoffe, PET, HDPE, PVC und Polypropylen, sehen für eine Farbkamera gleich aus, haben aber im kurzwelligen Infrarot deutlich unterschiedliche Signaturen. Ein hyperspektraler Sortierer liest den Polymertyp jedes Objekts, während es die Linie entlangläuft, und löst einen Luftstoß aus, um es abzulenken, mehrere hundert Mal pro Sekunde. Das ist das Rückgrat der modernen automatisierten Materialrückgewinnung. Es lohnt sich, auch die wichtigste Einschränkung zu kennen. Sehr dunkle und schwarze Kunststoffe absorbieren den größten Teil des Infrarotlichts und sind ein bekannter schwieriger Fall, nach wie vor ein aktives Entwicklungsgebiet und kein gelöstes Problem.

Pharmazeutische Prüfung

In der Pharmazie liegt der Wert in der chemischen Gewissheit. Die hyperspektrale Bildgebung kann bestätigen, dass eine Tablette den richtigen Wirkstoff enthält, prüfen, ob eine Pulvermischung gleichmäßig ist, eine Beschichtung messen oder eine Fälschung melden, und das alles, ohne das Produkt zu berühren oder zu zerstören. Weil sie die Zusammensetzung prüft und nicht das Aussehen, unterstützt sie die Inhalts- und Qualitätsprüfung, die die regulierte Fertigung zunehmend verlangt.

Was ein hyperspektraler Aufbau tatsächlich braucht

Ein hyperspektrales System verlangt jedem Bauteil mehr ab als ein Standard-Bildverarbeitungssystem, und das macht einen großen Teil der Kosten aus. Vier Dinge müssen zusammenwirken.

Die Kamera ist das Herzstück. Eine Kamera wie die Teledyne Kaleido vereint Sensor, Spektrograf und Schnittstelle in einer einzigen SWIR-Einheit, erfasst bis zu 1.280 Punkte quer über die Linie bei Zeilenraten über 2,3 kHz und läuft über 10 GigE. Funktionen wie die integrierte Auswahl der Spektralbänder und die interessierenden Bereiche sind wichtiger, als sie klingen, denn sie reduzieren die Datenflut auf das, was Sie wirklich benötigen, und verkürzen die Integrationsarbeit.

Die Beleuchtung muss hell und spektral breit sein, denn die Kamera kann nur die Wellenlängen messen, die das Licht tatsächlich liefert. Eine breitbandige oder konfigurierbare Quelle wie die ProPhotonix COBRA MultiSpec, die mit bis zu zwölf Wellenlängen vom Sichtbaren bis ins kurzwellige Infrarot aufgebaut werden kann, sorgt für eine gleichmäßige Ausleuchtung entlang der Linie. Eine gleichmäßige Ausleuchtung ist entscheidend, wenn jedes Pixel eine Messung ist.

Das Objektiv ist ein Bauteil, das viele unterschätzen. Ein gewöhnliches Objektiv fokussiert unterschiedliche Wellenlängen auf leicht unterschiedliche Ebenen, was genau die Spektren verschmiert, die Sie auslesen wollen. Ein hyperspektrales Objektiv ist so korrigiert, dass es den Fokus über den gesamten Bereich hält. Das Kowa LM-HC-VIS-SWIR deckt als breitbandiges hyperspektrales Objektiv 450 bis 2000 Nanometer ab. Das Computar ViSWIR Hyper APO deckt 400 bis 1700 Nanometer ab, wobei sein Fokusversatz vollständig korrigiert ist. Das sind die richtigen Werkzeuge, statt ein Standardobjektiv zweckzuentfremden.

Die Software ist der Posten, in den das Geld unauffällig fließt. Einen Datenwürfel in eine Entscheidung zu verwandeln, erfordert Chemometrie und Klassifikationsmodelle, keinen einfachen Schwellenwert. Plattformen wie die von EVK, mit ihrer chemometrischen Software SQALAR und ihrer ALPHA-Verarbeitungshardware, sind darauf ausgelegt, Materialien in wenigen Millisekunden zu klassifizieren und einen Sortierer direkt anzusteuern. Bei vielen Projekten ist die Modellentwicklung der größte einzelne Posten im Budget, nicht die Hardware.

Der Kostenaufschlag und wo er sich versteckt

Daran führt kein Weg vorbei, die hyperspektrale Technik kostet weit mehr als die Standard-Bildverarbeitung. Eine Standard-Flächenkamera für die Prüfung reicht von einigen hundert Euro bis zu rund 18.000 € am oberen Ende. Eine hyperspektrale SWIR-Kamera mit ihrem spezialisierten InGaAs-Sensor und integrierten Spektrografen liegt typischerweise im Bereich von 36.000 € bis 84.000 €, mit noch mehr für die breitesten Spektralbereiche. Hyperspektrale Kameras für den sichtbaren Bereich kosten weniger als SWIR. So oder so liegen Sie eine Größenordnung über einer Standardkamera, bevor Sie überhaupt etwas anderes gekauft haben.

Die Kamera ist nur ein Teil der Rechnung. Die Beleuchtung, die korrigierte Optik, die Software und die Verarbeitung schlagen typischerweise weitere 30 bis 50 Prozent obendrauf. Ein vollständiges hyperspektrales Prüf- oder Sortiersystem erreicht, sobald die Integration eingerechnet ist, ohne Weiteres die Zehntausende Euro und mehr, dieselbe Kategorie wie unsere kundenspezifischen und maßgeschneiderten Bildverarbeitungssysteme. Der größte Einzelposten ist oft gar nicht die Hardware. Es ist die Anwendungsentwicklung, die Arbeit, das Klassifikationsmodell aufzubauen und zu validieren, das die Sortier- oder Gut-Schlecht-Entscheidung an Ihrem realen Produkt zuverlässig macht. Nichts davon macht die hyperspektrale Technik zu einer schlechten Investition. Es macht sie zu einer Investition, bei der Sie sich sicher sein wollen, bevor Sie sich festlegen, und genau deshalb ist die Frage im Titel die richtige.

Wie sie sich mit RGB und Nahinfrarot vergleicht

Die meisten Prüfaufgaben brauchen keine hyperspektrale Technik. Sie zuerst heranzuziehen, ist eine teure Gewohnheit. Die sinnvolle Reihenfolge ist, das Werkzeug auf den Unterschied abzustimmen, den Sie sehen wollen.

Wenn der Unterschied sichtbar ist, ist eine Farb- oder Monochromkamera schneller, günstiger und besser. Farbe, Form, Druck, Oberflächenfehler, Montageprüfungen, all das ist gewöhnliche Bildverarbeitung, und die hyperspektrale Technik verursacht Kosten ohne Nutzen.

Wenn der Unterschied ein einfacher Material- oder Feuchtigkeitskontrast ist, offenbart ihn oft ein einziges Nahinfrarotband. Eine einfache NIR-Kamera oder eine Standardkamera mit dem richtigen Filter kann Feuchtigkeit sehen, durch manche Verpackungen hindurchsehen oder zwei Materialien trennen, für einen winzigen Bruchteil der Kosten eines vollständigen hyperspektralen Systems.

Wenn Sie mehrere Materialien trennen oder eine chemische Eigenschaft auslesen müssen und bereits wissen, welche wenigen Wellenlängen zählen, gibt Ihnen ein multispektraler Aufbau aus einer Handvoll ausgewählter Bänder den größten Teil der Leistungsfähigkeit der hyperspektralen Technik zu einem Bruchteil der Kosten, oft einige tausend Euro statt Zehntausende.

Die hyperspektrale Technik rechtfertigt ihren Platz, wenn das unterscheidende Merkmal rein chemischer Natur ist und keinen visuellen Hinweis bietet, wenn Sie viele Materialien auf einmal auseinanderhalten müssen oder wenn Sie noch nicht wissen, welche Wellenlängen zählen, und das vollständige Spektrum brauchen, um sie zu finden. Dieser letzte Punkt ist der nützliche. Ein verbreiteter und kostengünstiger Weg ist, die hyperspektrale Technik in der Machbarkeitsphase einzusetzen, um die zwei oder drei Bänder zu ermitteln, die Ihr Produkt trennen, und dann in der Produktion eine weit günstigere multispektrale oder gefilterte Kamera einzusetzen, die genau auf diese Bänder abgestimmt ist. Die Echtzeitsortierung wirklich gemischter Ströme, etwa im Recycling, ist der Fall, in dem das vollständige hyperspektrale System dauerhaft an der Linie bleibt.

Lohnt sich die Investition also?

Die Antwort lautet, dass es ganz vom Problem abhängt. Wenn das, was Sie sehen müssen, chemischer Natur und für eine gewöhnliche Kamera unsichtbar ist, kann die hyperspektrale Technik Dinge leisten, die sonst nichts kann. Für Lebensmittelsicherheit, Recycling und pharmazeutische Verifizierung ist sie oft das einzige Werkzeug, das funktioniert. Wenn Ihr Unterschied sichtbar ist oder wenn ein einziges Nahinfrarotband ihn offenbaren würde, ist die hyperspektrale Technik ein teurer Weg, ein günstigeres Problem zu lösen. Das schlimmste Ergebnis ist, ein hyperspektrales System für eine Aufgabe zu kaufen, die es nicht brauchte, oder es für eine Aufgabe zu verwerfen, die es sehr wohl brauchte. Beides vermeiden Sie, indem Sie Ihr tatsächliches Produkt testen, bevor Sie Geld ausgeben, und genau dafür ist eine Machbarkeitsstudie da.

Buchen Sie eine hyperspektrale Machbarkeitsstudie

Wenn Sie ein Sortier- oder Prüfproblem haben, das hyperspektrale Technik brauchen könnte, finden Sie es am schnellsten heraus, indem Sie Ihr Produkt vor die richtige Kamera stellen und es sich ansehen. Wir führen eine Machbarkeitsstudie durch, prüfen, ob der spektrale Kontrast, den Sie brauchen, tatsächlich vorhanden ist, und kommen mit einer klaren Empfehlung und einem passenden System zurück, hyperspektral oder nicht. Wenn ein weit einfacherer Aufbau die Aufgabe erledigt, sagen wir Ihnen das klar und deutlich.

Um eine hyperspektrale Machbarkeitsstudie zu buchen, nehmen Sie Kontakt mit unserem Team auf

Melden Sie sich unter info@clearview-imaging.com oder rufen Sie an unter +49 89 12085456

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