Iluminación avanzada para visión artificial: imágenes multiespectrales e hiperespectrales
Les damos la bienvenida de nuevo a nuestra serie de blogs sobre iluminación en visión artificial. En la última entrega de esta serie, esta semana exploraremos el uso de técnicas de imagen multiespectral e hiperespectral para sistemas de visión artificial, y cómo la iluminación juega un papel clave en estos complejos enfoques para resolver problemas de visión artificial.
Tanto si está interesado en construir su propio sistema de visión artificial para un proyecto o una aplicación comercial, como si simplemente desea aprender más sobre la iluminación para visión artificial, esta entrada de blog es para usted.
En última instancia, la iluminación es fundamental para todas las aplicaciones de visión artificial, y esta lista incluye, por supuesto, la impresión y el embalaje, la robótica, la automatización industrial, la medicina, las ciencias de la vida y la industria automotriz, por nombrar solo algunas. Esperamos que disfrute de la lectura.
Imágenes multiespectrales e hiperespectrales
Las técnicas de imagen multiespectral e hiperespectral han ganado popularidad en los últimos años; esto se debe a que el costo de la tecnología ha disminuido, y también a que han surgido nuevas aplicaciones que se benefician de estos enfoques.
¿Qué es la imagen multiespectral? ¿Qué es la imagen hiperespectral?
Las técnicas de imagen multiespectral e hiperespectral permiten obtener imágenes de un objeto con múltiples longitudes de onda.
Ambos enfoques permiten distinguir y detectar fácilmente las variaciones en los objetos (que, a simple vista, parecerían muy similares).
Por ejemplo, en la clasificación de frutas, es posible identificar diferentes grados de madurez con imágenes hiperespectrales. Este es el siguiente nivel de detección temprana de calidad y clasificación y selección óptimas.
Definición de imágenes multiespectrales e hiperespectrales
Aunque no existen definiciones estrictas sobre las distinciones precisas entre las imágenes multiespectrales e hiperespectrales, el consenso general sobre lo que las separa es el número de bandas de detección utilizadas en cada técnica.
La imagen hiperespectral generalmente tiene muchas más bandas de detección que la imagen multiespectral; el filtrado se usa comúnmente en la imagen multiespectral junto con un sistema de iluminación RGB-IR estándar con 4 bandas de detección.
Por otro lado, en la imagen hiperespectral, se puede usar un elemento dispersivo como un prisma o una rejilla para extender la luz a través de una matriz de sensores, lo que resulta en cientos de bandas de detección.
Ejemplos de imágenes multiespectrales e hiperespectrales
Con las imágenes multiespectrales, podemos inspeccionar un solo producto en múltiples longitudes de onda. Si tomamos un billete como ejemplo, este es un objeto complejo y para realizar una inspección completa al 100 %, necesitaríamos inspeccionar al menos 4 bandas diferentes: rojo, verde, azul e infrarrojo (IR).
Tomemos la clasificación de granos como un ejemplo diferente. Si tuviéramos muchos tipos diferentes de granos, eso podría requerir un número mucho mayor de longitudes de onda diferentes —o bandas espectrales, como también las llamamos—, por lo que la imagen hiperespectral es probablemente un enfoque más adecuado.
Principales aplicaciones de la imagen multiespectral e hiperespectral
En algunas aplicaciones, se requieren muchos datos espectrales para determinar la naturaleza exacta del material. Aquí es donde las técnicas de imagen multiespectral e hiperespectral pueden sobresalir.
Algunas de las principales aplicaciones donde estas técnicas son significativamente ventajosas son:
- Clasificación de alimentos
- Inspección de billetes
- Clasificación de material reciclable
- Inspección de impresión
Estas botellas de plástico en la planta de reciclaje parecen muy similares, pero sus composiciones moleculares son diferentes y, por lo tanto, deben separarse. Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales nos ayudarán a distinguirlas más fácilmente.
Izquierda: imagen visible de arroz infestado de gusanos. Derecha: color aplicado a la misma imagen mediante algoritmos de procesamiento de imagen para distinguir fácilmente los materiales. 
Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales pueden utilizarse para diferenciar entre materiales sintéticos como el poliéster, y materiales de origen vegetal o animal como el algodón o la seda.
Lista de verificación del sistema multiespectral o hiperespectral
Todos los sistemas de imagen multiespectral e hiperespectral comprenderán cuatro elementos clave:
- Fuente de luz
- Objeto de destino (como se describió anteriormente, lo más probable es que esté compuesto por diferentes composiciones moleculares, pero aparecerá uniformemente similar).
- Sistema de visión artificial: ya sea una cámara hiperespectral, o una cámara (generalmente) monocromática y una lente combinadas con una serie de filtros, o una cámara con un prisma y dos o tres sensores dentro de la cámara.
- Procesamiento de imágenes: SDK de visión artificial para procesar la diferenciación de materiales dentro de los objetos de destino.
Beneficios de la iluminación LED para una iluminación avanzada de visión artificial
Los LED son la mejor forma de iluminación para prácticamente todas las aplicaciones de visión artificial debido a su bajo precio, eficiencia energética y amplia disponibilidad, lo que hace que sea mucho más práctico lograr una iluminación de banda ancha precisa con una combinación de fuentes de luz LED de diferentes longitudes de onda.
Con los LED, también es posible aumentar rangos espectrales específicos si la aplicación lo requiere. Esta capacidad es particularmente ventajosa en aplicaciones donde el sistema de iluminación debe coincidir con un perfil espectral específico.
Consideraciones para la selección de LED
A la hora de elegir el sistema LED adecuado para una aplicación hiperespectral o multiespectral, hay cuatro consideraciones principales:
- Tamaño de la luz
El perfil físico de su luz afectará la densidad de la matriz. Esto tendrá efectos indirectos en la salida de luz y en las ópticas que elija. - Potencia
La iluminación LED está ampliamente disponible en una gran cantidad de opciones de corriente y voltaje diferentes, así como en diferentes polaridades que se aplican a esta amplia variedad de luces. Debe considerar si su entorno puede soportar los requisitos de potencia de su sistema de iluminación. - Cámara y lentes
Su elección de ópticas puede afectar la eficiencia de salida, el rango espectral admitido y las características de la longitud de onda máxima. - Vida útil y longitud de onda
La vida útil de sus luces LED se verá directa y enormemente afectada por la tensión general a la que estén sometidas, así como por la longitud de onda elegida a la que operarán, ya que esto diferirá mucho en todo el espectro.
ProPhotonix COBRA MultiSpec e HyperSpec
ProPhotonix tiene más de 25 años de experiencia en el diseño de iluminación LED. Su COBRA es configurable tanto para imágenes multiespectrales como hiperespectrales.
Se puede apilar hasta 5 m en incrementos de módulos de 100 mm y ofrece control discreto de hasta 12 longitudes de onda de 365 a 1700 nm.
Para obtener más información sobre la iluminación en imágenes multiespectrales e hiperespectrales, consulte el documento técnico de ProPhotonix. Si tiene alguna pregunta sobre COBRA MultiSpec o HyperSpec, sobre su aplicación específica o sobre cualquier otra cosa relacionada con la visión artificial, no dude en contactarnos para obtener más información.
Elección de una cámara para imágenes multiespectrales o hiperespectrales
Ambas técnicas de imagen, multiespectral e hiperespectral, pueden funcionar en bandas espectrales visibles y no visibles. La parte clave ahora es elegir una cámara que opere dentro de estos rangos.
Las luces de línea multiespectrales funcionarán, por ejemplo, con cámaras de color de exploración de línea de cuatro canales (R, G, B e IR), o con una cámara con tres sensores CMOS, separando el rojo, el verde y el azul por cada sensor CMOS.
La cámara XCM3C4080T3 de NED (Nippon Electro-Sensory Devices) es una excelente opción para una cámara de color de escaneo lineal con tres sensores CMOS.
Por otro lado, la MV1-D2048x1088-HS05-96-G2 de PhotonFocus está diseñada para aplicaciones exigentes de imagen hiperespectral.
MV1-D2048x1088-HS05-96-G2 de PhotonFocus
Construida con un sensor especialista de barrido lineal IMEC CMV2K-LS150-VNIR, esta cámara puede usarse para detectar 150 bandas de paso dentro del rango espectral de 470nm-900nm. Su obturador global también hace que esta cámara sea óptima para aplicaciones de alta velocidad de línea. Y con una interfaz GigE compatible con GenICam, se integrará perfectamente en muchos sistemas de imágenes existentes.
Soluciones de iluminación y luz para visión artificial de ClearView Imaging
Esto es todo para nuestra serie de entradas de blog sobre técnicas de iluminación y luz para aplicaciones industriales. Asegúrese de consultar nuestra gran variedad de luces y filtros de visión artificial en nuestra sección de productos.
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Ofrecemos una amplia gama de componentes, y nuestros expertos están encantados de ayudarle sin importar cuál sea su pregunta o problema. No dude en ponerse en contacto con nosotros y uno de nuestros expertos en visión artificial estará listo para ayudarle a poner en marcha su proyecto.