在水果檢測中選擇多光譜相機還是高光譜相機？

      多光譜和高光譜成像是捕獲光譜分辨率高于人類(lèi)顏色感知的圖像的兩種主要方法。高光譜成像涉及狹窄的、通常是連續的光譜帶，可能包括數百或數千個(gè)光譜，而多光譜成像涉及不同帶寬的光譜帶——不一定是連續的。多光譜成像可以被認為是高光譜成像的簡(jiǎn)化子集。這兩種互補的技術(shù)不存在競爭關(guān)系，因此可根據實(shí)際應用需求在兩者之間進(jìn)行選擇。 

       通常，當最終用戶(hù)知道要在某些應用中識別或區分的對象的光譜特征時(shí)，大多選擇多光譜成像。多光譜成像的方法各不相同。它們包括將帶有單色相機、多帶通濾波器、光譜儀、棱鏡、濾光輪或可調濾波器的專(zhuān)用 LED 照明部署到機器視覺(jué)系統中。多個(gè)過(guò)濾器或專(zhuān)用傳感器也可以與相機集成以進(jìn)行光譜成像。

       高光譜成像是一種收集綜合光譜數據立方體的方法，可在土壤或植被遙感等應用中進(jìn)行處理和分析。然而，這項技術(shù)已經(jīng)從探索性的科學(xué)技術(shù)演變?yōu)槟軌蜻m應不同類(lèi)型的物質(zhì)流和操作環(huán)境的技術(shù)。相關(guān)科研人員表示，如今，高光譜相機可以識別和幫助分類(lèi)不同化學(xué)成分的材料，或測量材料的質(zhì)量參數。例如，脂肪和蛋白質(zhì)在 NIR 范圍內具有非常獨特的光譜特征，但無(wú)法在可見(jiàn)光范圍內測量。而專(zhuān)門(mén)針對要求苛刻的工業(yè)應用的特殊相機提供了識別潛在異物并同時(shí)測量蛋白質(zhì)和脂肪含量的能力。

      水果檢測

      多光譜和高光譜成像技術(shù)都非常適合食品檢測應用，但方式不同。機器視覺(jué)系統可以檢查藍莓、蘋(píng)果或草莓等水果的質(zhì)量?？梢酝ㄟ^(guò)關(guān)注 RGB 和近紅外 (NIR) 波段中的特定波段來(lái)完成此類(lèi)任務(wù)。

      在可見(jiàn)光通道中，系統可以查看表面缺陷，然后在第一個(gè) NIR 波段使用 760 或 780 nm LED 來(lái)識別水果的輪廓，并在藍莓等水果上發(fā)現難以看到的瘀傷。然后，帶有 850 或 940 nm LED 的波段可以查看成熟度和水分含量。

      然而，某些食品檢測則超出了多光譜成像的能力。例如，鱷梨檢查涉及對脂肪含量的非常詳細的分析，這項任務(wù)非常適合高光譜成像技術(shù)。

      在最佳成熟期收獲鱷梨可確保較高的水果質(zhì)量。但是，由于在采摘季節開(kāi)始時(shí)，考慮到儲藏期，采摘者會(huì )傾向采摘一些未完全成熟的水果。但是這樣，鱷梨的味道和營(yíng)養價(jià)值則會(huì )受到影響。另一方面，過(guò)晚采摘的過(guò)熟鱷梨的保質(zhì)期較短，并且增加了疾病風(fēng)險。所以，預測鱷梨的質(zhì)量很困難。高光譜相機可以檢測和預測肉眼不可見(jiàn)的變化。然后可以構建和應用預測模型來(lái)檢測水果及其變質(zhì)風(fēng)險最高的部分。這些相機的工作范圍包括 SWIR、VNIR、NIR 和 MWIR，包括 FX10（400 至 1000 nm）和 FX17（900 至 1700 nm）。 

      總結：選擇多光譜相機，還是高光譜相機？

      在決定為給定應用程序使用多光譜還是高光譜相機（或兩者兼而有之）時(shí)，它歸結為已經(jīng)存在的數據級別。如果系統集成商或最終用戶(hù)知道有一些光譜帶將為檢查或分析提供最高級別的細節，那么就可選擇多光譜成像。在需要比多光譜成像提供的光譜帶更多的光譜帶的情況下，高光譜成像更為適合。此外，當用戶(hù)不知道應用程序的光譜要求或想要收集可以稍后分析的數據立方體時(shí)，高光譜成像技術(shù)可以提供幫助。 

      在農民可能引入需要檢查的新水果的情況下，部署這兩種選項可能是有意義的。高光譜相機可以識別最佳光譜通道，多光譜相機可以在這些波段進(jìn)行更高速的檢測。