高度なカメラを使用して光スペクトルをキャプチャする方法

🔬光スペクトルを理解する

光は単なる白色ではなく、それぞれが特定の色に対応するさまざまな波長の組み合わせです。これらの波長の分布は光スペクトルとして知られています。すべての物質は光と異なる方法で相互作用し、一部の波長を吸収し、他の波長を反射します。この独自の相互作用により、物質の識別と分析に使用できる指紋であるスペクトル シグネチャが作成されます。

スペクトルイメージング技術は、農業、医療、環境モニタリングなどの分野で極めて重要です。非破壊分析が可能になり、サンプルを変更することなく貴重な洞察が得られます。これらのスペクトルを分析することで、物体の組成と状態を理解するのに役立ちます。

スペクトル イメージングには、ハイパースペクトル イメージングやマルチスペクトル イメージングなど、さまざまな種類があります。これらの方法は、主にキャプチャするスペクトル バンドの数によって異なります。

📷スペクトルイメージングのための高度なカメラ技術

スペクトル画像撮影用に設計された高度なカメラには、特殊なセンサーと光学部品が採用されています。これらの部品により、多くの場合は可視スペクトルを超える広範囲の波長の光を捉えることができます。

これらのカメラでは複数のテクノロジーが使用されており、それぞれに長所と限界があります。これらのテクノロジーを理解することが、特定の用途に適したカメラを選択する鍵となります。

一般的なテクノロジーをいくつか紹介します。

• ハイパースペクトル カメラ:数百の狭いスペクトル バンドをキャプチャし、非常に詳細なスペクトル情報を提供します。これらは、正確なスペクトル分析を必要とする研究やアプリケーションでよく使用されます。
• マルチスペクトル カメラ:より広いスペクトル バンドを少数 (通常は 3 ～ 10) キャプチャします。これらのカメラは、スペクトル解像度とデータ処理要件のバランスを実現します。
• 分光計:光の強度を波長の関数として測定する機器。厳密にはカメラではありませんが、スペクトル データを提供するために画像システムに統合されることがよくあります。

⚙️機材とセットアップ

高品質のスペクトル データを取得するには、機器と設定を慎重に検討する必要があります。具体的な要件はアプリケーションによって異なりますが、一般的なガイドラインが適用されます。

正確な測定には、安定した制御された環境が不可欠です。外部光源はスペクトル データに干渉し、分析にエラーを引き起こす可能性があります。

スペクトルイメージングシステムの主要コンポーネントは次のとおりです。

• 光源:安定した校正済みの光源は、一貫した結果を得るために不可欠です。光源によって放射されるスペクトルが異なるため、適切な光源を選択することが重要です。
• 光学系:レンズとフィルターは、光がカメラのセンサーに到達する前に焦点を合わせ、調整するために使用されます。歪みや収差を最小限に抑えるには、高品質の光学系が必要です。
• カメラ:スペクトル イメージング カメラはシステムの中核です。スペクトル データをキャプチャし、デジタル信号に変換します。
• ソフトウェア:スペクトル データを処理および分析するには、専用のソフトウェアが必要です。このソフトウェアには通常、キャリブレーション、補正、視覚化のためのツールが含まれています。

📊光スペクトルを捉える技術

光スペクトルを捕捉するにはいくつかの手法が使用できますが、それぞれに長所と短所があります。手法の選択は、特定のアプリケーションと分析対象のサンプルの特性によって異なります。

一般的な技術の 1 つはプッシュブルーム スキャンです。プッシュブルーム スキャンでは、カメラがサンプル上を移動し、各位置でスペクトル データのラインを取得します。この技術は、リモート センシング アプリケーションでよく使用されます。

その他のテクニックとしては、次のものがあります。

• ウィスクブルーム スキャン:回転ミラーが視野をスキャンし、スペクトル データをポイントごとにキャプチャします。
• スナップショット イメージング:スキャンする必要なく、スペクトル画像全体を 1 回のスナップショットでキャプチャします。この手法は、動的なシーンに最適です。
• 調整可能なフィルター:特定の波長の光を透過するように調整できるフィルター。これらのフィルターは、異なる波長の画像を連続的にキャプチャしてスペクトル画像を作成するために使用されます。

🛠️キャリブレーションと補正

較正と補正はスペクトル画像化プロセスにおいて不可欠なステップです。これらのステップにより、スペクトル データの正確性と信頼性が確保されます。

キャリブレーションでは、カメラの出力を既知の標準と比較します。これにより、測定値の体系的な誤差を修正できます。

一般的なキャリブレーション手法には次のようなものがあります。

• 波長キャリブレーション:カメラが光の波長を正確に測定していることを確認します。
• 放射測定キャリブレーション:異なる波長にわたるカメラの感度の変動を補正します。
• 暗電流補正:光がない場合にカメラセンサーによって生成される信号を除去します。

🖥️データ処理と分析

スペクトル データがキャプチャされ、調整されたら、それを処理して分析する必要があります。これには、スペクトル シグネチャから意味のある情報を抽出することが含まれます。

データ処理技術には以下のものがあります。

• スペクトル分離:混合サンプル内の異なる成分のスペクトル特性を分離します。
• 分類:スペクトル特性に基づいてさまざまな材料を識別および分類します。
• 回帰:スペクトル データをサンプルの化学組成や物理的特性などの他の特性に関連付けます。

これらの分析を実行するための専用のソフトウェア ツールが利用可能です。これらのツールには、スペクトル分析と視覚化のための高度なアルゴリズムが含まれていることがよくあります。

🌱スペクトルイメージングの応用

スペクトルイメージングは​​、さまざまな分野で幅広く応用されています。詳細なスペクトル情報を提供できるため、研究開発にとって貴重なツールとなります。

一般的なアプリケーションには次のようなものがあります。

• 農業:作物の健康状態を監視し、病気を検出し、灌漑を最適化します。
• 医学:病気の診断、傷の治癒の監視、外科手術の指導。
• 環境モニタリング:汚染の検出、水質の監視、森林の健全性の評価。
• 食品安全:汚染物質の検出、食品の品質評価、真正性の検証。
• セキュリティ:爆発物の識別、偽造品の検出、監視の強化。