Imágenes Hiper y Multi espectrales en inspecciones automatizadas: revolución en la inspección de alimentos - 28 de febrero de 2024 - TecnoWebinars.com

 

 

Únase al Dr. Lau en este seminario web esclarecedor mientras profundiza en el ámbito transformador de las imágenes multiespectrales, impulsadas por cámaras SWIR asequibles, desentrañando los principios y aplicaciones que las convierten en un punto de inflexión en la automatización de las tareas de inspección de alimentos.

 

Con la introducción de cámaras SWIR económicas, las imágenes multiespectrales se han convertido en una herramienta poderosa para algunas tareas desafiantes de visión artificial. En este seminario web, el Dr. Lau analizará los principios de las imágenes multiespectrales e hiperespectrales y cómo se implementan estos sensores en tareas comunes de visión artificial, en particular la inspección de alimentos.

 

 

 

 

 

Las cámaras SWIR (Short-Wave Infrared, por sus siglas en inglés) son dispositivos de imagen especializados que capturan imágenes en la región de infrarrojo de onda corta del espectro electromagnético, que abarca longitudes de onda aproximadamente de 0.9 a 2.5 micrómetros. Esta región del espectro es particularmente útil para una variedad de aplicaciones industriales, científicas y de vigilancia, ya que ofrece capacidades únicas de visión e inspección no disponibles con las cámaras que operan en el espectro visible o en otras partes del infrarrojo.

 

 

- **Penetración a través de materiales**: La luz en el espectro SWIR puede penetrar a través de ciertos tipos de materiales, como plásticos, tintas y niebla, mejor que la luz visible o NIR (Near Infrared - Infrarrojo Cercano), lo que permite la inspección de objetos cubiertos o parcialmente ocultos.

- **Visión en condiciones de baja luz**: Las cámaras SWIR pueden capturar imágenes en condiciones de iluminación baja o en ambientes oscuros, donde las cámaras de luz visible no serían efectivas.

- **Detección de variaciones de material**: Son capaces de detectar diferencias sutiles en la composición del material, humedad, y otras características que no se pueden ver en el espectro visible, lo que las hace útiles en aplicaciones de clasificación y calidad.

 

 

- **Inspección industrial**: Para la inspección de calidad en líneas de producción, identificando defectos en componentes electrónicos, paneles solares, y otros materiales.

- **Agricultura**: Monitoreo de la salud de los cultivos y la gestión del agua, ya que las imágenes SWIR pueden indicar la cantidad de agua en las plantas.

- **Seguridad y vigilancia**: Debido a su capacidad para ver a través de la niebla, humo, y en condiciones de baja luz, las cámaras SWIR son valiosas para aplicaciones de vigilancia.

- **Imágenes médicas y biomédicas**: Identificación de características en tejidos que no son visibles en el espectro de luz normal.

 

 

Las cámaras SWIR utilizan detectores sensibles a la luz infrarroja de onda corta, hechos de materiales como InGaAs (Arseniuro de Indio y Galio). Estos detectores requieren refrigeración en algunas aplicaciones para reducir el ruido y mejorar la calidad de la imagen, aunque hay diseños que operan a temperatura ambiente con un rendimiento adecuado para ciertas aplicaciones.

 

 

La capacidad de ver características y objetos que son invisibles al ojo humano o a cámaras basadas en el espectro visible les otorga a las cámaras SWIR un valor significativo en aplicaciones especializadas. Sin embargo, estas cámaras y sus sistemas asociados pueden ser más costosos que los sistemas de imagen en el espectro visible, limitando su uso a aplicaciones donde sus capacidades únicas son esenciales. Además, la eficacia de la penetración y la detección puede variar ampliamente dependiendo del material específico y las condiciones ambientales.

 

 

La imagen hiperespectral y multiespectral son técnicas avanzadas de imagen utilizadas en la inspección y análisis automatizados en varias industrias, incluyendo la agricultura, monitoreo ambiental, fabricación y diagnósticos médicos. Ambos métodos involucran la captura de imágenes a través de múltiples longitudes de onda de luz, más allá de las capacidades de la imagen RGB estándar, para identificar, analizar y diferenciar materiales o condiciones no visibles al ojo humano. Sin embargo, difieren en el alcance y la resolución de la información espectral que proporcionan.

 

 

- **Amplitud del Espectro**: La imagen hiperespectral captura imágenes a través de un rango muy amplio de longitudes de onda, a menudo cientos de bandas estrechas, que abarcan desde la parte visible hasta la cercana infrarroja (y a veces incluso la media infrarroja) del espectro.

- **Riqueza de Datos**: Cada píxel en una imagen hiperespectral contiene un espectro continuo y, por lo tanto, proporciona información muy detallada sobre la firma espectral de los materiales en la escena. Esto hace que la HSI sea excepcionalmente poderosa para identificar y discriminar entre diferentes materiales basados en sus huellas espectrales únicas.

- **Aplicaciones**: Debido a su detallada información espectral, la HSI se utiliza en aplicaciones que requieren identificación precisa de materiales, como la detección de enfermedades en cultivos, análisis de minerales en geología o identificación de diferentes tejidos en imágenes médicas.

 

 

- **Amplitud del Espectro**: La imagen multiespectral captura imágenes en varias longitudes de onda específicas, típicamente desde unas pocas hasta un par de docenas de bandas distintas. Estas bandas se eligen basadas en las necesidades específicas de la aplicación y a menudo incluyen longitudes de onda tanto visibles como invisibles (como el infrarrojo cercano).

- **Visión General de Datos**: Cada píxel en una imagen multiespectral proporciona información de varias bandas espectrales distintas, permitiendo la diferenciación de materiales y condiciones basada en características espectrales seleccionadas. Aunque menos detallada que la HSI, la MSI aún ofrece más información espectral que la imagen estándar, equilibrando detalle con volumen de datos y requisitos de procesamiento.

- **Aplicaciones**: La MSI se utiliza ampliamente en agricultura para monitorear la salud de los cultivos, en estudios ambientales para evaluar la cobertura vegetal, en vigilancia y en control de calidad en la fabricación, donde se necesitan identificar o monitorear características materiales específicas sin la necesidad del análisis espectral detallado que proporciona la HSI.

 

 

- **Resolución y Cobertura**: La HSI ofrece una mayor resolución espectral con una cobertura espectral más continua, mientras que la MSI proporciona información espectral específica con menos bandas.

- **Volumen de Datos y Procesamiento**: La HSI genera un mayor volumen de datos, requiriendo técnicas de procesamiento y análisis más avanzadas. Los datos de MSI son más manejables, lo que los hace adecuados para aplicaciones donde se necesita retroalimentación en tiempo real o casi en tiempo real.

- **Especificidad de Aplicación**: La elección entre HSI y MSI depende de los requisitos específicos de la aplicación, incluyendo el nivel de detalle necesario, la velocidad de procesamiento requerida y las consideraciones de costo. La MSI a menudo es preferida por su simplicidad y eficiencia en muchas aplicaciones prácticas, mientras que la HSI se selecciona para tareas que requieren análisis espectral detallado e identificación de materiales.

 

En la inspección automatizada, ambas técnicas son herramientas invaluables para pruebas y análisis no destructivos, permitiendo la detección de defectos, contaminantes u otras características que no son visibles bajo técnicas de imagen estándar. La selección entre imagen hiperespectral y multiespectral es guiada por los requisitos específicos de inspección, incluyendo el nivel de detalle necesario para el análisis, el rendimiento operativo y las restricciones de costos.