Hyperspektrale und multispektrale Bildverarbeitung

© Fraunhofer IOSB / M. Zentsch
Abbildung 1: Inspektion von Lebensmitteln im Schnelldurchlauf - hier verbessert hyperspektrale Bildgebung die Erkennungsmöglichkeiten für eine automatische Qualitätssortierung bzw. Fremdkörperdetektion.

Hyperspektrale Bildgebung - Hyperspectral Imaging

Hyperspectral Imaging (HSI) vereint die Vorteile der optischen Spektroskopie mit denen der ortsauflösenden Bildgewinnung.

Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme mit Farbkameras eignen sich sehr gut zur Prüfung äußerer Qualitätsmerkmale, wie z.B. Größe, Form und Farbe eines Produkts. Eine besondere Herausforderung stellt dabei die hohe Variabilität natürlicher Produkte dar, welche die Festlegung und Prüfung objektiver Qualitätsmerkmale erschwert. In der Lebensmittelprüfung sind zudem oft innere Qualitätsparameter von Bedeutung, wie z.B. die chemische Zusammensetzung oder die Freiheit von inneren Defekten eines Produkts, die äußerlich nicht erfasst werden können. Daher eignen sich zur Bewertung interner Qualitätsparameter spektroskopische Verfahren, die Informationen über die chemische Zusammensetzung und physikalische Beschaffenheit eines Produkts liefern. HSI kann somit wortwörtlich das für das menschliche Auge Unsichtbare sichtbar machen.

Ein hyperspektrales Bild besitzt eine große Zahl spektraler Kanäle eng benachbarter Wellenlängenbereiche, die sich vom ultravioletten Bereich bis zum langwelligen Infrarot erstrecken können. Anhand des wellenlängenabhängigen Reflexionsverhaltens eines Materials können durch HSI bestimmte chemische Eigenschaften ortsaufgelöst gemessen, ausgewertet und bildhaft dargestellt werden. Man spricht daher auch vom Chemical Imaging.

Für die automatische Sichtprüfung erschließen sich dadurch verschiedenste Anwendungsfelder. Insbesondere für die Qualitätssicherung im Lebensmittelbereich wird HSI erfolgreich für anspruchsvolle Aufgabenstellungen wie z.B. die Detektion von Fremdkörpern, die optische Qualitätssortierung (siehe Abbildung 1) oder die Inline-Inspektion von Agrarprodukten eingesetzt.

Abbildung 2: Hyperspektraler Datenwürfel

Hyperspektrale Bildverarbeitung

Hyperspektrale Bilder entsprechen einem Datenwürfel, der zwei räumliche und eine spektrale Dimension besitzt (siehe Abbildung 2).
Dieser kann durch verschiedene optische Aufnahmetechniken auf unterschiedliche Arten abgetastet werden, wobei abhängig von der Anwendung bestimmte Vor- und Nachteile auftreten. In der automatischen Sichtprüfung werden heute vor allem zeilen-scannende Systeme (z.B. Einsatz bei der Inspektion eines Materialstroms auf einem Fließband) und spektral-scannende Systeme (nur Aufnahme statischer Szenen) eingesetzt. Seit kurzem ermöglichen spezielle Fertigungsprozesse einen hyperspektralen Datenwürfel instantan mit einer einzelnen Bildaufnahme abzutasten, was auch als Non-Scanning oder Snapshot-HSI bezeichnet wird. Diese Technik erlaubt die Aufnahme hyperspektraler Bildfolgen mit hoher Bildrate und eignet sich daher insbesondere für die Inspektion bei hohem Fertigungstakt.

Unser Angebot

Wir bauen für Ihr Problem maßgeschneiderte industriell einsetzbare Systemlösungen, die sich in die bereits bestehenden Anlagen integrieren lassen.

Automatische Sichtprüfsysteme müssen quasi immer individuell und problemspezifisch für die vorliegende Aufgabenstellung ausgewählt und angepasst werden, da sich nur so wirtschaftliche und robuste Lösungen für den industriellen Einsatz realisieren lassen. Dies gilt insbesondere für HSI-Systeme, die einen weitaus höheren technischen Komplexitätsgrad als herkömmliche Sichtprüfsysteme besitzen und deren Einsatz mit hohen Investitionskosten verbunden ist. Für die meisten Problemstellungen ist vorab nicht klar, ob und wie diese noch relativ junge Technologie gewinnbringend eingesetzt werden kann. Im Gegensatz zur Auslegung herkömmlicher Kamerasysteme können bei HSI-Systemen viele Parameter nur experimentell ermittelt werden.

Deshalb haben wir vom Fraunhofer IOSB uns dazu entschieden immer eine individuelle Problemanalyse im Rahmen einer technischen Voruntersuchung durchzuführen, die u.a. Auskunft über den geeigneten Spektralbereich, die Anzahl benötigter Spektralkanäle und mögliche Verfahren zur hyperspektralen Datenauswertung geben kann. Diese bietet eine zielführende Entscheidungsgrundlage für die Auswahl der optimalen HSI-Technologie. Gegebenenfalls kann sich dadurch zeigen, dass für eine Aufgabenstellung gar kein vollumfängliches HSI-System benötigt wird, sondern dass z.B. eine Farbkamera mit einem zusätzlichen Spektralkanal im nahen Infrarot ausreicht.

Projekte und Bereiche in denen HSI eingesetzt wird:

 

Erkennung von Pyrrolizindinalkaloiden (PA) in Pflanzen

Verbundprojekts des Fraunhofer IOSB und des Julius Kühn-Instituts Berlin

 

Datenfusion im Projekt »FriDa – Frische Daten«

Ziel des Projektes ist die Reduktion von »Food-Waste« mit der Hilfe von NIR-Spektroskopie und zusätzlichen Sensoren entlang der Lebensmittellieferketten.

 

FoodScanner

PROJEKT "Wir retten Lebensmittel"