Eine innovative Kameratechnologie revolutioniert optische Prozesse in verschiedensten Branchen: Mit Hyperspectral Imaging sehen Kameras Dinge, die herkömmliche Aufnahmegeräte oder die menschlichen Augen nicht erkennen. Insbesondere in Verbindung mit industrieller Bildverarbeitung kann die Technologie ihre Vorteile ausspielen.
Mittels Hyperspectral Imaging lassen sich Bildinformationen aus einem sehr breiten elektromagnetischen Spektrum sammeln und verarbeiten. Das Besondere: Während das menschliche Auge die Umwelt lediglich in den Wellenlängen der Grundfarben Rot, Grün und Blau sieht, nehmen hyperspektrale Systeme die Bilddaten von bis zu 250 verschiedenen Kanälen auf. Diese reichen von Wellenlängen im ultravioletten Spektrum bis hin zum langwelligen Infrarot-Bereich. Das Verfahren lässt sich in modernen Kameras einsetzen: Durch die Reflexion dieser Wellenlängen hinterlassen Objekte einen einzigartigen „Fingerabdruck“ im elektromagnetischen Spektrum. Mit dieser so genannten spektralen Signatur können anhand aufgenommener Bilder Materialeigenschaften erkannt und identifiziert werden, die eine herkömmliche Kamera oder das bloße Auge nicht wahrnehmen kann. Die Preise für entsprechende Kamera-Hardware sinken kontinuierlich, was Hyperspectral Imaging auch für einen breiten Markt immer erschwinglicher und damit interessanter macht. Dies eröffnet ein großes Spektrum an neuen Anwendungsszenarien für unterschiedlichste Branchen. Insbesondere in Kombination mit der industriellen Bildverarbeitung (Machine Vision) lässt sich die Technologie hervorragend für zahlreiche Aufgaben nutzen. Die Bildverarbeitungs-Software HALCON von MVTec beispielsweise kann Bilder mit einer Vielzahl von Kanälen verarbeiten. So identifiziert HALCON anhand der Abstufung unterschiedlicher Grauwerte verlässlich Objekte und erkennt zudem fehlerhafte Abweichungen. Damit kann Hyperspectral Imaging auch für die Inspektion von Produkten verwendet werden.
Qualität und Reifegrad von Früchten bestimmen
Breite Anwendung findet das Verfahren in der Lebensmittelbranche: Während eine Standard-Kamera nur die äußerlich sichtbaren Merkmale eines Objekts, wie beispielsweise die rote Farbe eines Apfels wahrnimmt, erkennen hyperspektrale Verfahren auch Druckstellen, die unter der Schale verborgen sind. So kann ein Obsterzeuger „schlechte“ Äpfel zuverlässig und automatisiert aussortieren, bevor sie in den Verkauf gelangen. Zudem lässt sich der Reifegrad von Früchten bestimmen: Inhaltsstoffe wie Zucker und Säuren senden bestimmte Farbspektren aus, die mittels Hyperspectral Imaging durch die Schale hindurch sichtbar werden. Der Gehalt der jeweiligen Stoffe lässt Rückschlüsse auf den Reifegrad zu – ein Verfahren, das beispielsweise in Apfelpflückrobotern zum Einsatz kommt. Auch mit bloßem Auge nicht sichtbare Schimmelschichten auf verschiedensten Lebensmitteln werden verlässlich erkannt. Überdies lässt sich die Qualität von Frischfleisch feststellen, sowohl was den Fettgehalt als auch die Belastung mit Bakterien und Keimen betrifft. Und nicht zuletzt optimiert die Technologie auch bestimmte Prozesse in der Landwirtschaft: So lassen sich Weizensorten nach unterschiedlichen Qualitätsstufen sortieren oder Kartoffeln von Steinen bei der automatisierten Ernte unterscheiden.
