Iluminación Avanzada para Visión Artificial: Visión Multiespectral e Hiperespectral

Iluminación Avanzada para Visión Artificial: Visión Multiespectral e Hiperespectral

Bienvenido de nuevo a nuestra serie de blogs sobre Iluminación en la visión artificial. En nuestra última entrega de la serie, esta semana exploraremos el uso de técnicas de captura de imágenes multiespectrales e hiperespectrales para sistemas de visión artificial, y cómo la iluminación juega un papel clave en estos enfoques complejos.

Ya estés interesado en construir tu propio sistema de visión artificial para un proyecto, uso comercial o simplemente te interesa aprender más sobre la iluminación para la visión artificial, esta publicación de blog es para ti.

En cualquier caso, la iluminación es fundamental para todas las aplicaciones de visión artificial, incluyendo, por supuesto, impresión y embalaje, robótica, automatización industrial, medicina, ciencias de la salud y la industria de la automoción, solo por nombrar algunos. Esperamos que disfrutes leyendo.

Visión Multiespectral e Hiperespectrales

Las técnicas de visión multiespectral e hiperespectral han ido ganando popularidad en los últimos años. Esto se debe a que el costo de la tecnología ha disminuido, y también porque han surgido nuevas aplicaciones que se benefician de estos enfoques.

¿Qué es la Visión Multiespectral? ¿Qué es la Visión Hiperespectral?

Las técnicas de visión multiespectral e hiperespectral permiten obtener imágenes de un objeto en múltiples longitudes de onda.

Ambos enfoques permiten que se distingan y detecten fácilmente variaciones que, a simple vista, parecerían muy similares.

Por ejemplo, en la clasificación de la fruta, es posible identificar la madurez variable con visión hiperespectrales. Esto supone un salto de rendimiento en la detección temprana de calidad y optimización de la clasificación.

Definición de Visión Multiespectral e Hiperespectral

Si bien no existen definiciones estrictas con respecto a las diferencias exactas entre visión multiespectral e hiperespectral, el consenso general es diferenciarlas según el número de bandas de detección utilizadas en cada técnica.

Las imágenes hiperspectrales generalmente tienen muchas más bandas de detección que las imágenes multiespectrales. En visión multiespectral son comunes sistemas con 4 bandas de detección en los que se usa filtrado junto con una iluminación RGB-IR estándar.

Por otro lado, en visión hiperespectral se puede utilizar un elemento dispersivo como un prisma o una rejilla para difundir la luz a través de una serie de sensores, lo que resulta en cientos de bandas de detección.

Ejemplos de Visión Multiespectral e Hiperespectral

Con las imágenes multiespectrales, podemos inspeccionar un solo producto en múltiples longitudes de onda. Si tomamos un billete de banco, por ejemplo, este es un objeto complejo y, por lo tanto, para llevar a cabo una inspección completa al 100%, necesitaríamos inspeccionar en al menos 4 bandas diferentes: roja, verde, azul e infrarroja (IR).

Otro ejemplo es la clasificación de granos de cereal. Si tuviéramos muchos tipos diferentes de grano, su inspección podría requerir un número mucho mayor de diferentes longitudes de onda - o bandas espectrales, como también las llamamos - por lo que la visión hiperespectral es probablemente un enfoque más adecuado.

Aplicaciones Clave de la Visión Multiespectral e Hiperespectral

En algunas aplicaciones, se requieren mucha información espectral para determinar la naturaleza exacta del material. Aquí es donde las técnicas de visión multispectral e hiperespectral pueden sobresalir.

Algunas de las principales aplicaciones donde estas técnicas son significativamente ventajosas son:

• Clasificación de alimentos
• Inspección de divisas
• Clasificación de material reciclable
• Inspección de impresión

Todas estas botellas de plástico en la planta de reciclaje se ven muy similares, pero sus composiciones moleculares son diferentes y, por lo tanto, deben separarse. La visión hiperspectral y multiespectral podrán ayudarnos a distinguir entre ellas más fácilmente.

Izquierda: imagen en el espectro visible de arroz infestado de gusanos. Derecha: color aplicado a la misma imagen a través de algoritmos de procesamiento de imágenes para distinguir fácilmente entre materiales

Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales se pueden utilizar para diferenciar entre materiales artificiales como el poliéster y materiales de origen vegetal o animal, como el algodón o la seda.

Elementos en Sistemas Multiespectrales o Hiperespectrales

Todos los sistemas de Visión Multiespectral e Hiperespectral incluirán cuatro elementos clave:

1. Fuente de iluminación
2. El elemento objetivo (como se indicó anteriormente, lo más probable es que esté compuesto por composiciones moleculares variables, pero parecerá uniforme a primera vista).
3. Sistema de visión artificial: ya sea una cámara hiperespectral, o una cámara (generalmente) monocromática y una lente combinada con una serie de filtros, o una cámara con un prisma y dos o tres sensores dentro de la cámara.
4. Procesado de imágenes: SDK de visión artificial para procesar la clasificación de materiales dentro de los elementos objetivo.

Beneficios de la Luz LED para la Iluminación Avanzada para Visión Artificial

La iluminación LED es 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 potenciar rangos espectrales específicos si la aplicación lo requiere. Esta capacidad es particularmente ventajosa en aplicaciones donde se requiere que el sistema de iluminación reproduzca un perfil espectral específico.

Consideraciones para la Selección de Iluminación LED

Cuando se trata de elegir el sistema LED adecuado para una aplicación hiperespectral o multiespectral, hay cuatro consideraciones principales a tener en cuenta:

1. Tamaño de la fuente de luz
   

   El perfil físico de la iluminación afectará a la densidad de la matriz de LEDs. Esto tendrá efectos en la luz emitida y en la óptica que tendrás que elegir.

2. Potencia
   

   Existe una gran oferta de iluminación LED en un gran número de diferentes opciones de corriente y voltaje, así como en diferentes polaridades. Ten en cuenta si tu instalación puede soportar los requisitos de energía del sistema de iluminación.

3. Cámara y Lente
   

   La elección de la óptica puede afectar la eficiencia de salida, el rango espectral compatible y las características de longitud de onda máxima.

4. Vida útil y Longitud de Onda
   

   La vida útil de una iluminación LED se verá directa y muy afectada por el trabajo al que se la someta, así como por la longitud de onda en la que operarán, y diferirá mucho a lo largo del espectro.

Elegir una Cámara para Visión Multiespectral o Hiperespectral

Tanto las técnicas de visión multiespectrales como las hiperespectrales pueden funcionar en bandas espectrales visibles y no visibles. La parte clave ahora es elegir una cámara que funcione dentro de estos rangos.

Las iluminaciones multiespectrales lineales funcionarán con, por ejemplo, cámaras lineales en color de cuatro canales (R, G, B e IR), o una cámara con tres sensores CMOS, separando rojo, verde y azul para cada sensor CMOS.

La cámara XCM3C4080T3 de NED (Nippon Electro-Sensory Devices) es una excelente opción para una cámara en color de escaneo de tres líneas CMOS.

Por otro lado, la cámara MV1-D2048x1088-HS05-96-G2 de PhotonFocus está diseñada para aplicaciones exigentes de imágenes hiperespectrales.

MV1-D2048x1088-HS05-96-G2 desde PhotonFocus

Construida con el sensor lineal especializado IMEC CMV2K-LS150-VNIR, esta cámara se puede utilizar para detectar 150 bandas dentro del rango espectral de 470nm-900nm. Su obturador global también hace que esta cámara sea una solución óptima para aplicaciones en líneas de alta velocidad. Y con una interfaz GigE, compatible con GenICam, encajará perfectamente en muchos sistemas de visión existentes.

Soluciones de iluminación e iluminación de visión artificial de ClearView Imaging

Eso es todo para nuestro desglose de cómo elegir la iluminación correcta para aplicaciones industriales. ¡Asegúrate de visitar nuestra extensa gama de iluminaciones para visión artificial en nuestra sección de productos!

¡Mantente atento para la última entrega de nuestra serie de blogs sobre iluminación, mientras exploramos las técnicas avanzadas de iluminación para visión artificial!

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