PRO-PIX
Die ultimative Hyperspektralkamera für Profis, die höchste Leistung, Flexibilität und Robustheit verlangen, basierend auf Compressive-Sensing-Technologie mit hoher Hardware- und Software-Rekonfigurierbarkeit für den sichtbaren und nahinfraroten Bereich.
Für den Einsatz im Feld entwickelt
PRO-PIX ist für ein breites Anwendungsspektrum in Präzisionslandwirtschaft, Lebensmittelverarbeitung, Geologie und Gesundheitswesen konzipiert, im Sinne echter offener Innovation vom erschwinglichen Entwicklungskit bis zum Hochleistungssensor.
Branchenübergreifende Anwendungen
Konzipiert für Präzisionslandwirtschaft, Lebensmittelverarbeitung, Geologie und Gesundheitswesen.
Offener Innovationsweg
Beginnen Sie mit dem erschwinglichen Entwicklungskit, entwickeln Sie eigene Methoden und übertragen Sie sie auf einen Hochleistungssensor.
Echte spektrale Unterscheidung
Unterscheidet Cluster, Hintergrund und Dunkelreferenz im Bereich von 400 bis 900 nm, aus einer realen PRO-PIX-Erfassung.
Rohsignal, echte Entscheidungen
Das Rohsignal hinter jedem Klassifikations- und Phänotypisierungsergebnis von PRO-PIX.
Von der Szene zur Entscheidung, in nahezu Echtzeit
PRO-PIX zeichnet keinen vollständigen Hyperwürfel auf, den später jemand durchforsten muss. Die eingebaute RGB-Kamera segmentiert zunächst an Bord die Szene, um die relevanten Zonen zu finden, eine Kultur, ein Unkraut, ein Organ, einen Defekt, ein Material, mithilfe eines auf Ihren Anwendungsfall abgestimmten Segmentierungsmodells. Ein optischer räumlicher Modulator konfiguriert den Sensor dann physisch neu, um nur diese Zonen zu adressieren, dieselbe Hardware passt sich an eine Tomatenreihe, eine Felswand oder jedes andere Ziel an. Ein dedizierter Analysealgorithmus, Klassifikation, Index, Abgleich mit einer Referenz, macht anschließend aus jedem gemessenen Spektrum ein Ergebnis. Segmentierung, Rekonfiguration, Messung und Analyse laufen an Bord, mit mehr als 4 Hz: Was den Sensor verlässt, ist eine Entscheidung, mit der Ihr Team arbeiten kann, keine Tabelle mit Reflexionswerten.
RGB-Bild
PRO-PIX ausgerichtet auf eine Tomatentraube
Fruchterkennung
Jede Tomate wird lokalisiert und von Blättern und Stängeln getrennt
Spektrum pro Frucht
Ein vollständiges Spektrum wird nur für jede erkannte Tomate gemessen
ErntenWartenErnten oder warten
Reifeindikatoren werden in Echtzeit mit Ihren Erntekriterien verglichen
Diese Indizes fließen in ein PLSR-/ML-Modell ein, das an Referenzfrüchten trainiert wurde. Mit zunehmender Reife sinkt die Festigkeit und der Zuckergehalt steigt: Diese Kombination macht aus einem Spektrum eine Ernteentscheidung. Reifegrad-Reflexionskurven adaptiert aus einem simulierten Referenzdatensatz.
RGB-Bild
PRO-PIX ausgerichtet auf einen Aufschluss, Bohrkern oder eine Probe
KI-Segmentierung · ROI
Das RGB-Bild wird räumlich in homogene Zonen segmentiert, sodass nur diese gemessen werden. Es wird kein Hyperwürfel erfasst
Spektrum pro ROI
Die Reflexion (400–2500 nm) wird nur an jeder ausgewählten Zone gemessen und dann mit Referenzmineralen abgeglichen
Zusammensetzungsergebnisse
Jede Zone liefert quantifizierte Verbindungskonzentrationen, keine räumliche Karte, verglichen mit Referenzspektren
Die ROI wird mit Referenzspektren abgeglichen, nicht aus der RGB-Farbe erraten. Die oben gezeigten Spektren ≠ PRO-PIX-Messungen. Quellen: USGS Spectral Library v7 (Kokaly et al., 2017); Hunt (1977); Hunt & Ashley (1979); Clark (1999).
Schematische Darstellungen der PRO-PIX-Arbeitsweise. Die Spektralkurven sind zur besseren Verständlichkeit vereinfacht, inspiriert von veröffentlichten Referenzspektren, und stellen keine experimentellen Messungen dar.
Ein Sensor. Branchenspezifische Algorithmen. Nutzbare spektrale Intelligenz.
PräzisionslandwirtschaftChlorophyll reflektiert bei gesundem Bestand stark im nahen Infrarot und absorbiert Rot; dieses Verhältnis verschiebt sich bei Stress, genau das misst ein Vegetationsindex wie NDVI.
LebensmittelverarbeitungEin veröffentlichtes NIR-Modell für Süßkirschen sagte den Zuckergehalt auf 0,7 °Brix genau und die Festigkeit mit r=0,80 voraus, allein aus der Reflexion bei 800-1700 nm.
GeologieDie gepaarten Absorptionsmerkmale von Kaolinit bei etwa 1400 nm und 2160-2208 nm sind sein spektraler "Fingerabdruck", erkennbar an der Spektralform, nicht an der Farbe.
GesundheitswesenIm Fenster 900-1300 nm erlauben Wasser- (~970 nm) und Lipid-Absorptionsbanden (~1210 nm, die deutlicher sichtbare der beiden) es, die Zusammensetzung einer Probe ohne Kontakt oder Vorbereitung zu charakterisieren und zu klassifizieren.
Illustrative spektrale Darstellungen auf Basis veröffentlichter wissenschaftlicher Daten und spektraler Referenzbibliotheken. Für die Visualisierung angepasst - keine direkten PRO-PIX-Messungen.
Technische Daten
| PRO-PIX VIS/NIR | PRO-PIX SWIR | |
|---|---|---|
| Spektralbereich | 400 to 1000 nm | 900 to 1700 nm |
| Spektrale Auflösung (typisch) | 0.5 nm | 0.5 nm |
| Arbeitsabstand | 1.5 m to infinity | 1.5 m to infinity |
| Sichtfeld | 25 deg | 25 deg |
| Räumliche Auflösung | 1080 px | 1080 px |
| Max. Messrate | 4 to 10 Hz | 4 to 10 Hz |
| Anschluss | GigE | GigE |
| Stromversorgung | Battery / PoE | Battery / PoE |
| Steuerungssoftware | GUI, Python SDK, ROS | GUI, Python SDK, ROS |
| Abmessungen | 125 x 90 x 90 mm | 125 x 90 x 90 mm |
| Gewicht | < 700 g | < 700 g |
| Schutzart | IP65 | IP65 |
| Temperaturbereich | 0 to 40 C | 0 to 40 C |
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