ハイパースペクトルイメージング

空間スキャンでは、各2次元（2D）センサー出力は、スリットスペクトル全体（x、λ）を表します。空間スキャン用のハイパースペクトルイメージング（HSI）デバイスは、シーンの帯をスリットに投影し、スリット画像をプリズムまたはグレーティングで分散させることでスリットスペクトルを取得します。これらのシステムには、画像がラインごとに解析されること（プッシュブルームスキャナーの場合）と、光学トレインにいくつかの機械部品が組み込まれていることという欠点があります。これらのラインスキャンカメラでは、空間次元はプラットフォームの移動またはスキャンによって収集されます。これには、画像を「再構成」するために、安定化されたマウントまたは正確なポインティング情報が必要です。それでも、ラインスキャンシステムは、移動プラットフォームを使用することが理にかなっているリモートセンシングで特に一般的です。ラインスキャンシステムは、コンベアベルト上を移動する材料をスキャンするためにも使用されます。ラインスキャンの特殊なケースはポイントスキャン（ウィスクブルームスキャナーの場合）で、スリットの代わりに点状の開口部が使用され、センサーは基本的に2Dではなく1次元です。^{[ 7 ] [ 12 ]}

スペクトルスキャンでは、各 2D センサー出力は、シーンの単色 (つまり単一波長) 空間 ( x、y ) マップを表します。スペクトルスキャン用の HSI デバイスは、通常、光学バンドパスフィルター (可変または固定) に基づいています。シーンは、プラットフォームが静止したまま、フィルターを 1 つずつ交換することによってスペクトルスキャンされます。このような「凝視」波長スキャン システムでは、シーン内で動きがあるとスペクトルのぼやけが発生し、スペクトル相関/検出が無効になることがあります。それでも、スペクトル バンドを選択でき、シーンの 2 つの空間次元を直接表現できるという利点があります。^{[ 6 ] [ 7 ] [ 12 ]}イメージング システムが飛行機などの移動プラットフォームで使用される場合、異なる波長で取得された画像はシーンの異なる領域に対応します。各画像の空間的特徴を使用して、ピクセルを再配置することができます。

非スキャン方式では、単一の 2D センサー出力にすべての空間 ( x、y ) およびスペクトル ( λ ) データが含まれます。非スキャン方式の HSI デバイスは、スキャンなしでデータキューブ全体を一度に出力します。比喩的に言えば、単一のスナップショットはデータキューブの透視投影を表し、そこからその 3 次元構造を再構築できます。^{[ 7 ] [ 13 ]}これらのスナップショット ハイパースペクトル イメージングシステムの最も顕著な利点は、スナップショットの利点(より高い光スループット) と短い取得時間です。計算断層撮影イメージング分光法(CTIS)、ファイバー再フォーマットイメージング分光法 (FRIS)、レンズレットアレイを用いた積分場分光法(IFS-L)、マルチアパーチャ積分場分光計 (Hyperpixel Array)、イメージスライシングミラーを用いた積分場分光法( IFS-S)、イメージ複製イメージング分光法 (IRIS)、フィルタスタックスペクトル分解法 (FSSD)、符号化開口スナップショットスペクトルイメージング (CASSI)、イメージマッピング分光法 (IMS)、マルチスペクトルサニャック干渉法 (MSI) など、多くのシステムが設計されている。^{[ 14 ]}しかし、計算負荷と製造コストが高い。計算負荷と非走査型ハイパースペクトル計測機器の高コストを削減する取り組みとして、多変量光コンピューティングに基づくプロトタイプデバイスが実証されている。これらのデバイスは、多変量光学素子^{[ 15 ] [ 16 ]}スペクトル計算エンジンまたは空間光変調器^{[ 17 ]}スペクトル計算エンジンに基づいています。これらのプラットフォームでは、化学情報は画像化の前に光学領域で計算されるため、化学画像は追加の計算なしで従来のカメラシステムに依存します。これらのシステムの欠点として、スペクトル情報は一切取得されず、化学情報のみが得られるため、後処理や再分析は不可能です。

空間スペクトルスキャンでは、各 2D センサー出力は、波長符号化 (「虹色」、λ = λ ( y )) されたシーンの空間 ( x、y ) マップを表します。2014 年に導入されたこの技術のプロトタイプは、基本的なスリット分光器 (スリット + 分散素子) の背後にある非ゼロ距離にあるカメラで構成されています。 ^{[ 8 ] [ 18 ]}空間スキャンシステムの前に分散素子を配置することで、高度な空間スペクトルスキャンシステムが得られます。スキャンは、システム全体をシーンに対して移動させるか、カメラだけを移動させるか、スリットだけを移動させることによって実現できます。空間スペクトルスキャンは、空間スキャンとスペクトルスキャンのいくつかの利点を統合し、それによっていくつかの欠点を軽減します。^{[ 8 ]}

ハイパースペクトル画像の取得コストは、特定の作物や特定の気候では通常高額ですが、作物の生育や健康状態を監視するためにハイパースペクトルリモートセンシングの使用が増加しています。オーストラリアでは、イメージング分光計を使用してブドウの品種を検出し、病害発生の早期警報システムを開発する作業が進められています。^{[ 22 ]}さらに、ハイパースペクトルデータを使用して植物の化学組成を検出する作業が進められており、^{[ 23 ]}これは灌漑システムにおける小麦の栄養状態と水分状態を検出するために使用できます。^{[ 24 ]}小規模では、NIRハイパースペクトルイメージングを使用して、個々の種子への農薬の適用を迅速に監視し、最適な投与量と均一な被覆の品質管理を行うことができます。^{[ 25 ]}

農業におけるもう 1 つの応用例は、牛海綿状脳症 (BSE)、別名狂牛病を回避するために配合飼料中の動物性タンパク質を検出することです。検出の基準方法 (古典的な顕微鏡) に代わるツールを提案するためにさまざまな研究が行われてきました。最初の代替案の 1 つは、顕微鏡と NIR の利点を組み合わせた近赤外線顕微鏡(NIR) です。2004 年に、この問題とハイパースペクトルイメージングを関連付けた最初の研究が発表されました。 ^{[ 26 ]}配合飼料の調製に通常含まれるさまざまな成分を代表するハイパースペクトルライブラリが構築されました。これらのライブラリは、ケモメトリックスツールと組み合わせて、飼料中の動物成分の検出と定量化のための NIR ハイパースペクトルイメージング法の検出限界、特異性、再現性を調査するために使用できます。

HSIカメラは、植物中の重金属によるストレスを検出するためにも使用でき、収穫後の湿式化学法よりも早期かつ迅速な代替手段となる可能性がある。^{[ 27 ] [ 28 ]}

ハイパースペクトルイメージングは​​動物学でも使用されており、色の空間分布と、それが近赤外線およびSWIRスペクトル範囲にまで及ぶかどうかを調査するために使用されます。^{[ 29 ]}例えば、一部の熱帯のカエルや特定の葉にとまる昆虫など、一部の動物は近赤外線で高い反射率を示します。^{[ 29 ] [ 30 ]}

ハイパースペクトルイメージングは​​、材料の化学成分に関する情報を提供できるため、廃棄物の選別やリサイクルに役立ちます。^{[ 31 ]}これは、異なる生地の物質を区別したり、天然繊維、動物繊維、合成繊維を識別したりするために使用されています。^{[ 32 ]} HSI カメラはマシンビジョンシステムと統合でき、簡素化されたプラットフォームを介して、エンドユーザーが新しい廃棄物選別アプリケーションやその他の選別/識別アプリケーションを作成できるようにします。^{[ 33 ]}機械学習とハイパースペクトルカメラのシステムは、PET や PP などの 12 種類のプラスチックを区別して、2020 年現在、非常に標準化されていない^{[ 34 ]}プラスチック製品や包装の廃棄物を自動的に分離することができます。^{[ 35 ] [ 36 ]}

モントリオール大学の研究者たちは、Photon etc.および Optina Diagnostics ^{[ 37 ]}と共同で、眼に損傷が生じる前に網膜症や黄斑浮腫を診断するためのハイパースペクトル写真の使用をテストしている。代謝ハイパースペクトルカメラは、潜在的な疾患を示す網膜の酸素消費量の低下を検出する。その後、眼科医は注射によって網膜を治療し、潜在的な損傷を防ぐことができる。^{[ 38 ]}

食品加工業界では、ハイパースペクトルイメージングとインテリジェントソフトウェアを組み合わせることで、デジタル選別機（光学選別機とも呼ばれる）が、従来のカメラやレーザー選別機では見えない欠陥や異物（FM）を識別して除去することが可能になります。^{[ 39 ] [ 40 ]} 欠陥や異物除去の精度を向上させることで、食品加工業者は製品の品​​質を高め、歩留まりを向上させることを目指しています。

デジタル選別機にハイパースペクトル画像処理技術を導入することで、生産量に関わらず、非破壊かつ100%のインライン検査が可能になります。選別機のソフトウェアは、収集したハイパースペクトル画像をユーザーが定義した合否判定基準値と比較し、排出システムが自動的に不良品や異物を除去します。

ハイパースペクトルセンサーを用いた食品選別機の商業的な導入は、ナッツ業界において最も進んでおり、導入されたシステムはクルミ、ピーカンナッツ、アーモンド、ピスタチオ、ピーナッツなどのナッツ類から、石、殻、その他の異物（FM）および植物性異物（EVM）を最大限に除去します。この分野では、製品品質の向上、誤選別率の低減、そして大量の不良品に対応できる能力が、この技術のコストに見合うだけのメリットをもたらしています。

ハイパースペクトル選別機の商業的導入は、ジャガイモ加工業界でも急速に進んでおり、この技術は多くの製品品質の問題を解決することが期待されています。ハイパースペクトルイメージングを使用して、ジャガイモ加工業者を悩ませる「糖端」^{[ 41 ]} 、 「空洞心」^{[ 42 ]} 、「一般的なかさぶた」^{[ 43 ]}など の状態を検出する研究が進められています。

掘削コアなどの地質試料は、ハイパースペクトルイメージングによって、商業的に重要なほぼすべての鉱物について迅速にマッピングできます。SWIRとLWIRスペクトルイメージングの融合は、長石、シリカ、方解石、ガーネット、およびカンラン石グループの鉱物の検出の標準となっています。これらの鉱物は、LWIR領域で最も特徴的で強いスペクトル特性を持つためです。 ^{[ 44 ]}

鉱物のハイパースペクトルリモートセンシングは十分に発展している。多くの鉱物は航空画像から識別でき、金やダイヤモンドなどの貴重な鉱物の存在との関係はよく理解されている。現在、パイプラインや天然井戸からの石油やガスの漏洩と、それらが植生やスペクトル特性に及ぼす影響との関係を理解する方向で研究が進んでいる。最近の研究には、Werff ^{[ 45 ]}と Noomen ^{[ 46 ]の博士論文が含まれる。}

ハイパースペクトル監視とは、監視目的でハイパースペクトルスキャン技術を実装することです。ハイパースペクトルイメージングは​​、軍事組織が空中監視を回避するために現在講じている対策のため、軍事監視において特に有用です。ハイパースペクトル監視を推進する考え方は、ハイパースペクトルスキャンが光スペクトルの非常に広い範囲から情報を取得するため、特定の物体はスキャンされる多数のバンドのうち少なくとも数個において固有のスペクトル特性を持つはずだというものです。ハイパースペクトルイメージングは​​、顔認識の目的にも使用できる可能性を示しています。ハイパースペクトルイメージングを使用した顔認識アルゴリズムは、従来のイメージングを使用したアルゴリズムよりも優れた性能を発揮することが示されています。^{[ 47 ]}

従来、市販の熱赤外線ハイパースペクトルイメージングシステムは液体窒素またはヘリウム冷却を必要としていたため、ほとんどの監視用途には実用的ではありませんでした。2010年、Specimは太陽や月などの外部光源なしで屋外監視やUAV用途に使用できる熱赤外線ハイパースペクトルカメラを発表しました。 ^{[ 48 ] [ 49 ]}

天文学では、ハイパースペクトルイメージングは​​空間的に分解されたスペクトル画像を決定するために使用されます。スペクトルは重要な診断情報であるため、各ピクセルのスペクトルを取得することで、より多くの科学的ケースに対応できるようになります。天文学では、この技術は一般的に積分場分光法と呼ばれ、この技術の例としては、超大型望遠鏡のFLAMES ^{[ 50 ]}とSINFONI ^{[ 51 ]}があります。チャンドラX線観測衛星のAdvanced CCD Imaging Spectrometerもこの技術を使用しています。

兵士はさまざまな化学的危険にさらされる可能性がある。これらの脅威はほとんど目に見えないが、ハイパースペクトルイメージング技術で検出できる。2005年に導入されたTelops Hyper-Camは、最大5kmの距離でこれを実証した 。^{[ 53 ]}

可視近赤外（VNIR）スペクトル範囲のハイパースペクトルイメージングは​​、肉眼では似たような外観であっても、染料系インクジェット印刷と顔料系インクジェット印刷を効果的に区別することができます。研究により、これら2種類のインクは、特に近赤外帯（800～1000 nm）において、著しく異なるスペクトル特性を示すことが実証されています。この領域では、染料系インクは顔料系インクに比べて大幅に高い反射率を示します。この違いは特に黒インクで顕著であり、顔料系インクはVNIRスペクトル全体で低い反射率を維持するのに対し、染料系インクの反射率はNIR領域で劇的に増加します。したがって、ハイパースペクトル技術は、印刷物の偽造の検出、アーカイブ品質の印刷物の検証、および文書の作成に使用された特定のプリンタータイプの識別に実用的な用途を提供する可能性があります。^{[ 54 ]}

ほとんどの国では、石炭火力発電所、石油火力発電所、都市ごみ焼却炉、有害廃棄物焼却炉、セメント工場、その他多くの産業発生源からの排出物を継続的に監視することが義務付けられています。この監視は通常、抽出サンプリングシステムと赤外分光法を組み合わせて行われます。最近実施された遠隔測定では大気質の評価が可能になりましたが、低不確実性での測定を可能にする独立した遠隔測定方法はまだ多くありません。

最近の研究によると、ハイパースペクトルイメージングは​​、可視スペクトルカメラで撮影した画像では検出が難しい舗装路のひび割れの発生を検出するのに役立つ可能性がある^{[ 56 ] 。 [ 56 ]}

ハイパースペクトルイメージングは​​、癌の検出、神経の識別、あざの分析にも使用されています。^{[ 57 ]}さらに、可視光、近赤外線、短波赤外線スペクトル範囲のハイパースペクトルイメージングは​​、黄色ブドウ球菌や緑膿菌などの混合バイオフィルム中の病原体を特定できます。これらは、単一種および異なる株の組み合わせからなる多微生物バイオフィルムの表面によく見られます。^{[ 58 ]}

ハイパースペクトルイメージングは​​、近年、自動運転や先進運転支援システムへの応用が検討されている。^{[ 59 ]}従来のRGBカメラと比較して、歩行者の分離性や物体の分類を向上させることができ、^{[ 60 ]}路面の水や雪などの道路状況を識別するのに役立つ。^{[ 61 ]}