不同于高光谱选择多光谱成像相机技术时的关键考虑因素

多光谱成像由彼此离散定位的光谱带组成

不同于高光谱选择多光谱成像相机技术时的关键考虑几个因素。

易于设置(系统集成)：使用多光谱成像比使用标准机器视觉相机复杂得多。为了设置和集成多光谱成像系统的不同组件，拥有良好的专业知识非常重要，不仅涉及相机，还涉及涉及光源、待检查物体的性质以及出现的瓶颈的校准程序来自图像数据的数据处理和校正。整个系统集成可能不像高光谱系统那么复杂，但这实际上取决于用户想要通过多光谱成像系统实现什么目标。

速度和分辨率：工业检测程序需要高吞吐量。许多多光谱系统的读出架构和结构在速度上受到限制。速度取决于波长通道的数量、所使用的多光谱技术的类型以及接口。光谱带数量越多，捕获高速应用所需的光量就越困难。空间分辨率对于多光谱成像来说也是一个挑战，特别是在检查小物体时。基于快照马赛克传感器的相机使用插值法来估计各个像素值中缺失的空间信息，但在检查较小的缺陷尺寸时，这并不是很准确。

光谱波段数量：应用所需的光谱波段数量实际上取决于待检查物体的性质、所需的检查精度以及通过使用额外的光谱估计技术在图像处理方面可以达到的精度。在一些应用中，例如红边检测或 NDVI 分析，我们清楚地知道需要红色和近红外区域中的哪些波段来捕获植物所需的数据。对于光谱数据众所周知的塑料和有机材料来说也是如此。另一个例子是荧光内窥镜检查，其中 ICG 吸收带和荧光反射带是已知的。在这种情况下，可能不需要超出有限数量的频带。然而，也有一些应用涉及要检查的不同材料的混合，或需要多个光谱带来准确识别特定波长带，或基于多光谱成像的光谱颜色测量应用。此类应用需要相对较多的光谱波段。

灵活性：灵活或可扩展的多光谱系统主要适用于在同一台机器上检查不同类型材料的应用。灵活性允许用户根据应用的需要调整多光谱成像系统。这种灵活性主要取决于所需光谱波段的数量，这确实会增加或降低成像系统的速度。某些系统的灵活性也意味着较低的鲁棒性，因为可能存在需要更换的变化或移动部件(例如，在滤光轮方法中，滤光轮可以很容易地更换，但它在系统中增加了一个移动组件，这会影响系统的性能。系统的鲁棒性)。另一方面，有些相机在制造时具有灵活性，但在产品完成后就没有灵活性。基于多传感器棱镜的相机在制造过程中具有灵活性，可以根据硬二向色涂层和基础棱镜参数选择相机所需的光谱响应。然而，棱镜传感器组件一旦制成，就无法更改。基于快照马赛克传感器的相机具有相同的逻辑。一旦多光谱滤光片阵列固定在传感器上，在检查任务期间就无法更换或修改。

多光谱数据立方体和数据流的处理：多光谱成像的挑战之一是处理多光谱数据立方体。这远不如高光谱数据立方体复杂，高光谱数据立方体每个像素可以有数百个光谱，但它比处理传统的 RGB 相机系统更复杂。系统架构必须能够正确处理、过滤和解释多光谱数据。光谱通道的数量越少，复杂度就越低。第二个挑战可能来自从相机到处理站的数据流传输方法。就多流而言，其优点是可以独立控制各个数据流，但挑战在于在应用软件上对此进行管理。处理多流需要能够同时处理两个或更多流的软件架构。仅针对单个流设计的软件期望设备发送单个帧或多部分有效负载，这些有效负载全部同时可用。因此，对于单帧和多部分有效负载，用户可以调用单个函数并从一个流中获取图像。

系统成本：决策的驱动因素之一始终是成本。紧凑、用户友好、批量生产的相机比高度专业化且笨重的系统成本更低。成本还取决于需要执行的检查任务。与研究、高科技或科学成像中的应用相比，最终消费者或接近最终消费者驱动的应用(例如食品和农业检查)对价格更加敏感。如今，高端高光谱成像系统的起价约为每个相机系统二十万元。为了具有商业吸引力，批量生产的多光谱相机的价格应远低于十万元大关。基于多个相机的多光谱相机比其他方法(例如基于多传感器棱镜的相机或基于多光谱阵列的相机)更昂贵。