Was ist komprimierte Hyperspektralbildgebung?
Eine allgemein verständliche Erklärung von Hyperspektralbildgebung, Compressive Sensing und Single-Pixel-Imaging, und wie Photonics Open Projects sie kombiniert.
Hyperspektralbildgebung, einfach erklärt
Die Hyperspektralbildgebung erfasst an jedem Punkt einer Szene viele schmale, zusammenhängende Spektralbänder, statt der drei breiten Rot-, Grün- und Blaubänder einer Standardkamera. Das Ergebnis ist ein vollständiges Reflexionsspektrum für jeden Pixel, eine spektrale Signatur, die Zusammensetzung, Reifegrad, Feuchtigkeitsgehalt, Erkrankungen oder Materialidentität offenbaren kann, lange bevor irgendetwas davon mit bloßem Auge sichtbar wird.
Compressive Sensing
Eine herkömmliche Hyperspektralkamera muss für jeden Pixel der Szene Hunderte von Spektralbändern aufzeichnen, was das Datenvolumen sowie die Kosten für Optik und Detektoren erheblich erhöht. Compressive Sensing geht einen anderen Weg: Es erfasst deutlich weniger Messungen, als ein herkömmlicher Sensor benötigen würde, und rekonstruiert den vollständigen Datenwürfel anschließend rechnerisch. Das funktioniert, weil die meisten realen Szenen in einer geeigneten mathematischen Basis redundant, beziehungsweise dünn besetzt, sind, sodass eine vergleichsweise kleine Zahl gut gewählter Messungen ausreicht, um das vollständige Signal zu rekonstruieren. Der Gewinn sind geringere Hardwarekosten, schnellere Erfassung und weniger zu übertragende und zu speichernde Rohdaten.
Single-Pixel-Imaging
Single-Pixel-Imaging ist eine praktische Möglichkeit, Compressive Sensing umzusetzen. Statt eines Arrays aus Tausenden oder Millionen Detektoren nutzt es einen einzigen physischen Sensor, in unserem Fall ein Spektrometer, kombiniert mit einem räumlichen Lichtmodulator, typischerweise einem handelsüblichen Videoprojektor, der eine Folge strukturierter Lichtmuster auf die Szene projiziert. Für jedes Muster misst das Spektrometer das Spektrum des von der gesamten Szene reflektierten Lichts. Nach ausreichend vielen Projektionen kombiniert ein Rekonstruktionsalgorithmus all diese Einzelpunkt-Spektralmessungen, um ein vollständiges Hyperspektralbild, räumliche Karte und spektrale Signatur zugleich, wiederherzustellen.
Wie ONE-PIX und PRO-PIX diese Prinzipien anwenden
ONE-PIX verwandelt jedes über Python steuerbare Spektrometer in eine hyperspektrale Single-Pixel-Kamera, indem es mit einem handelsüblichen Videoprojektor, einem integrierten Raspberry Pi zur Synchronisation und einer Open-Source-Rekonstruktionssoftware kombiniert wird, wodurch die Technik für Klassenzimmer, Fablabs und Forschungslabore zugänglich wird. PRO-PIX verpackt dasselbe komprimierte Single-Pixel-Prinzip in einen industriellen, nach IP65 geschützten Sensor mit hoher Hardware- und Software-Rekonfigurierbarkeit, entwickelt für den Dauereinsatz in Präzisionslandwirtschaft, Lebensmittelverarbeitung, Geologie und Gesundheitswesen.