高光谱技术与RGB结合

生产商广泛使用红绿蓝 (RGB) 相机。这些相机适合根据物体的形状和颜色来表征物体。然而，由于只有三个可见波段可用，因此它们的识别能力很小。高光谱技术可用于要求更高的应用，通过在宽光谱带通上记录数百个光谱通道(波段)来测量物体或场景。这些波段是连续的并且不限于光谱的可见部分。

高光谱成像 (HSI) 为用户提供了大量信息，允许根据化学成分而不仅仅是尺寸、形状和可见颜色来识别筛选的材料。每种材料都有其独特的成分，因此对电磁频谱有独特的反应。高光谱相机提取这种奇异的反应，然后将其用作识别签名，就像使用指纹来识别个人一样。

图 1：杏仁和壳的 VNIR 光谱。杏仁色(深蓝色)和贝壳色(青色)的 RGB 分量。可测量的 RGB 相机波段由各自的垂直线表示

上图(图1)说明了RGB相机相对于高光谱相机的局限性。高光谱相机可测量完整的光谱特征，因此无论杏仁壳或杏仁的颜色如何，它都可以准确测量杏仁与其壳之间的差异。在此示例中，与坚果油相关的 930 nm 光谱特征为准确分选提供了精确且选择性的特征。RGB 相机仅限于三个色带，完全缺少最相关的排序标准。

除了将灵敏度扩展到近红外 (NIR) 光谱区域之外，高光谱相机测量的数百个波段比仅用 RGB 相机的三个波段表示的彩色图像能够更准确地描绘彩色图像(图 1)。 . 2). 超出可见光谱范围的高光谱相机涵盖 900 – 1700 nm 的近红外范围。这些相机提供适用于更强大模型的扩展光谱数据(取决于应用要求)。如图 2 所示， 相机将是从杏仁和开心果的外壳和外来污染物中分选的最佳仪器，其性能优于基于 RGB 的模型。值得注意的是，其他应用可能需要具有短波红外、中波红外(MWIR，2.7 – 5.7)灵敏度的高光谱相机。

图 2：基于 RGB 相机、高光谱相机数据的照片和模型预测。开心果和坚果分类为绿色，贝壳分类为蓝色，木材分类为黄色