北京理加联合科技有限公司

LICA United Technology Limited

服务热线: 010-51292601
企业邮箱
新闻资讯 News
News 新闻详情

高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛

日期: 2018-06-25
浏览次数: 127

高光谱成像技术是一项令人振奋的新技术,非常有前景,尤其是结合现代机器学习软件和执行器(如:机器人或空气喷气机)使用时,高光谱成像技术有能力革新工业分类方法,使机器能够执行人类难以完成的复杂任务。

高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛

图1:农场的高光谱假彩色图像(左),指定区域的反射光谱曲线(右)

什么是高光谱成像仪?

高光谱成像技术指的是测量二维图像中每个像素的高分辨率光谱数据。标准相机在每个像素上提供三个光谱数据通道:红、绿、蓝(RGB),视觉者的大脑输入了这三种颜色的混合颜色,并将它们解释为一种独特的颜色。在高光谱图像中,材料的反射光谱是连续的波长曲线,每个像素上有数百个光谱数据点,它是光谱学的一种,标准光谱仪只提供一个“像素”的光谱测量-没有成像信息。多光谱成像仪指的是每个像素提供几个光谱数据通道的照相机,通道数通常在4-12之间。“高光谱”这个术语指的是:许多光谱数据点,它们产生一个近乎连续的光谱曲线,通常在每条曲线上有数百个光谱数据通道。然而,高光谱成像仪的设计和制造要比非成像光谱仪复杂得多,因为二维图像中每个像素点都需要有连续的光谱曲线,而且最小化光谱失真一直是一个非常困难的光学问题。

图1显示了一个农场的高光谱假彩色图像以及指定区域像素的高光谱曲线;图2显示了相同的高光谱数据,但是光谱通道数降低至4个,4个光谱通道的数据类似于Landsat卫星获得的数据,可以直观的看出图1的数据比图2包含了更多的光谱信息,从而能够对场景中的对象进行更加精准、可靠的分类。

高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛

图2:与图1相同像素区域的多光谱数据,光谱波段与Landsat卫星影像波段一致 

高光谱成像仪越来越受欢迎的主要原因:

1.    随着科技发展,相机越来越普及,而且拍照速度越来越快;

2.    计算机可以提供足够的计算能力来处理大量数据;

3.    结合现代的机器学习算法,科学家可以利用高光谱数据准确识别材料,甚至那些看起来非常相似的材料。

基于不同的材料具有不同的反射光谱这个事实,使得这项技术具有很强的实用性,在研究和工业应用中发展迅速。

 

高光谱成像技术的应用:

农业应用

农业方面,不同植物有不同的光谱,相同植物在不同条件下光谱也有差异。例如,高光谱数据可以用来提醒农民作物胁迫或有害杂草的早期迹象,也可以确定成熟度。高光谱成像技术在精准农业和环境监测方面的应用越来越多,相信在不久的将来,会有质的飞跃。

确定光谱特征和植物生理特征参数的准确关系是全球性研究的一部分,这使定点使用除草剂、农药和化肥成为可能。这种作物管理技术会让农民有针对性的定量使用化肥,节省成本,并获取更大收益。因此,高光谱技术获得了强有力的体制支撑,尤其是将食品供应和环境保护作为核心问题的亚洲。  

工业应用

相比于野外农田和森林,工厂的环境更好控制,因此,高光谱成像在工业分类中的应用越来越广泛。传统的视觉系统很难对具有相似颜色或外观的物体进行分类,如:很难辨别具有相似颜色的果实、蔬菜或与组成其可见颜色无关的材料(如再生塑料)。当标准视觉系统分类失败时,这些分类工作只能由人工来完成,价格高昂、速度慢、错误率高。

应用高光谱成像技术,不仅可以利用高光谱数据去分类相似颜色的材料,也可以获取可见光范围以外的信息,如红外和紫外波段。实时的机器学习算法可以秒级处理数据并且传递这些信息至机器人手臂或空气喷气机等执行器上完成分类工作。 

软件及算法

虽然相机的设计和制造在技术上具有挑战性,但研发出可靠的用于工业分类的高光谱分析软件是机遇,也是挑战。由于深层机器学习知识伴随在广泛应用的简单算法中,高光谱机器视觉软件开发是一项令人兴奋的科技领域。

光谱图像数据分析的传统方法是使用植被指数或光谱指数的概念,俗称波段组合,这些指数是每个像元的指标,通过测量几个指定波段的光谱强度,再由简单代数组合计算得出。例如,最常见的植被指数(NDVI)即归一化差分植被指数,最早用于多光谱遥感影像中,给定每个像素的全反射光谱,可以在每个像素中提取NDVI指数。

高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛

NIR是指红外波段(750nm左右)反射率,Red指红光波段(650nm)反射率,NDVI的值在-1.0—1.0之间。NDVI的大小是衡量植物健康状况的重要指标。NDVI非常适用于早前的多光谱相机,如Landsat卫星影像,每个像素点记录4个光谱通道(红绿蓝及近红外)。

NDVI可以粗略估计植物健康状况,机载高光谱成像传感器问世后,涌现出许多更精确的新光谱指数,如测量植物叶绿素含量的指数,修改叶绿素吸收反射的指数(MCARI),

高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛

衡量植物花青素含量的指数,花青素反射指数ARI2:

高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛高光谱成像仪——让机器拥有自己的眼睛

图3:与图1相对应的修改叶绿素吸收反射指数MCARI分布图 

图3显示了与图1相对应的修改叶绿素吸收反射指数MCARI分布图。途中高亮区域代表MCARI值高,意味着叶绿素活性高,黑暗区代表低值。 

这些指数最初是为农业和环境监测而开发的,现在已扩展到医学、水质、生物和地质等多个领域。在医学中,研究者会利用与水和氧有关的指数来确定手术过程中人体肌肉组织的特性。

虽然指数是有用的工具,但是它们只包含了整个连续波长曲线的小部分信息。高光谱数据携带的信息要远多于几个波段的信息,并且可以根据要求诞生出不同的光谱指数。这意味着整个波段的统计方法会产生更可靠的分类效果,这也是先进的视觉应用程序所使用的方法。

机器视觉算法通过统计方法,利用整个光谱进行更精准的植物或材料的分类,如:支持向量机(SVM)和神经网络 (CNN),在高光谱分类中取得了显著的成绩。特别是结合了空间识别算法后,高光谱机器视觉可以作为计算机敏锐的眼睛,广泛应用于食品、材料、颜料、图案、涂层、缺陷和污染物等识别工作。

前途一片光明

尽管高光谱成像技术仍处于起步阶段,但是相对于传统成像系统来说,可以提供更丰富的数据,这是它的明显优势。更值得一提的是,该技术的数据采集、处理速度和计算复杂度,已经被许多实际应用所克服。随着高光谱成像技术的不断改进,用户将逐渐认识到高光谱成像技术的能力,该技术将在更大尺度上帮助用户解决之前难以攻克的问题,高光谱成像技术将会大放异彩。


News / 相关新闻 More
2021 - 07 - 09
全球不断升温,已对地球生态系统、人类生存环境和社会经济可持续发展构成严重威胁。海洋作为全球碳循环中重要的组成部分,是大气CO2的主要汇。海洋在吸收大气CO2和调节气候变化方面起着重要作用,同时本身又受到大气CO2浓度不断增加的影响。长期连续观测海洋上空大气中CO2浓度的变化对量化海洋吸收的CO2能力,理解海洋碳循环和整个地球系统相互作用和反馈的关键,而且对预测未来大气CO2 的浓度乃至全球气候变化都有着重要意义。长期、定点、准确地观测限排温室气体本底变化,研究其源、汇和输送规律及其影响,是当今全球变化研究、社会发展和环境外交政策所关注的焦点问题。海表大气温室气体浓度的连续观测结果,可以为中国应对气候变化提供基础的数据支持,为中国在国际气候变化谈判中处于有利位置提供保障。国家海洋环境预报中心“国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室”(碳化学实验室)是国内最早系统开展海洋碳循环监测...
2021 - 05 - 31
应用近红外高光谱成像技术监测森林火灾——布里杰山麓(美国蒙大拿州博兹曼市附近)森林火灾的近红外高光谱成像数据2020年9月4-5日,美国蒙大拿州博兹曼市附近布里杰山麓森林发生了一场山火,过火面积超过11,000英亩。所幸的是,无严重人员伤亡,但是烧毁了28座房屋。 大火最初开始发生时,在坐落于布里杰山西侧的Resonon办公室里就能观测到,Resonon工作人员使用高光谱成像仪(型号:Resonon PIKA NIR-C-320)采集了此次山火的高光谱成像数据。(此次数据可以在Resonon的官网下载:https://downloads.resonon.com/)图1:山火的早期阶段拍摄地点:文章作者家中(距着火点大约8.5 km)拍摄时间:9月4日下午4点(大概时间)图2:应用Resonon高光谱成像仪拍摄的山火拍摄地点:Resonon办公室(距离着火点大约5...
2021 - 05 - 28
氢(δD)、氧(δ18O)稳定同位素是广泛存在于自然水体中的环境同位素。在测量氢氧稳定同位素之前,样品采集和预处理是主要的任务, 样品运输应当保证样品性质稳定,避免污染和同位素分馏。如您不清楚样品采集和预处理的具体方法、不确定样品储存的适宜条件和运输注意事项,请看本文介绍。水样品:1野外采集样品取样后(取样量根据老师研究需要自行决定)立即在瓶口处用封口膜密封并且低温保存(如样品暂时不测情况下,可以冰冻储存(如需冰冻储藏则建议用塑料瓶盛装样品,玻璃瓶会被冻裂),以防止蒸发。  2送样前分装用1ml的一次性注射器来取水样品(取一次即可),经过一次性0.45μm滤器(滤器分水系和有机系,根据样品不同来选择)过滤至2ml样品瓶里,盖好瓶盖并用封口膜密封,样品用阿拉伯数字编号,(不是数字编号的话需要您提供电子版样品清单)。 3低温储存OR运输密封好的样品可放置在冰箱冷藏...
2021 - 04 - 23
2021年4月15~16日,由北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室主办,加拿大ABB公司及北京理加联合科技有限公司协办的2021年稳定同位素测量技术及应用学术交流会在线上成功举办。来自清华大学、北京大学、北京师范大学、中国林科院、中国科学院、中国农业大学、北京林业大学、东北师范大学、深圳大学、西南大学、南京信息工程大学、浙江大学、复旦大学、南开大学、同济大学、新疆大学、西北农林科技大学、美因茨大学、马德里理工大学等100余个单位的专家学者及业务人员参加了此次会议,直播间两日访问次数达3.5W余次。本次交流会的主题为:基于稳定同位素技术地表过程综合监测研究进展。目的为面向广大科研人员,开展以稳定同位素基础理论,技术方法,数据分析和地表过程综合监测研究进展等多方面为主的技术交流和培训,促进和推广稳定同位素技术在不同领域的应用。 本次研讨会分为专家报告和技术培训两部分。...
关闭窗口】【打印
Copyright ©2018-2023 北京理加联合科技有限公司
犀牛云提供企业云服务

北京理加联合科技有限公司

地址:北京市海淀区安宁庄东路18号光华创业园5号楼(研发、售后)
          光华创业园科研楼二层东侧(销售、市场)
电话:010-51292601
传真:010-82899770-8014
邮箱:info@li-ca.com
邮编:100085

深圳办事处:

地址:深圳市宝安区创业二路玖悦雅轩商业裙楼3层瑞思BEEPLUS 3029室 手机:13910499772

武汉办事处:

地址:武汉市洪山区民族大道124号龙安港汇城A座1108 手机:13911500497,13910499761


  • 您的姓名:
  • *
  • 公司名称:
  • *
  • 地址:
  • *
  • 电话:
  • *
  • 传真:
  • *
  • 电子邮箱:
  • *
  • 邮政编码:
  • *
  • 留言主题:
  • *
  • 详细说明:
  • *
在线留言
关注我们
  • 官方微信
  • 官方手机端
友情链接:
X
1

QQ设置

3

SKYPE 设置

4

阿里旺旺设置

等待加载动态数据...

等待加载动态数据...

5

电话号码管理

  • 010-51292601
6

二维码管理

等待加载动态数据...

等待加载动态数据...

展开