Darstellung von Spektralaufnahme im Feld. (Quelle: Fraunhofer IPMS)
Die neuartige Hyperspektralkamera erschließt zahlreiche Anwendungsfelder entlang industrieller und agrartechnischer Wertschöpfungsketten. Die Kamera arbeitet dabei nach einem innovativen Prinzip: Eine konventionelle 2D-Kamera erfasst zunächst ein hochaufgelöstes Bild des Objekts. Künstliche Intelligenz analysiert dieses Bild in Echtzeit und identifiziert automatisch die interessanten Bereiche, die sogenannten Regions of Interest. Nur an diesen ausgewählten Positionen führt das integrierte Spektrometer eine Spektralanalyse durch und ermittelt die chemische Zusammensetzung. Dieser intelligente Ansatz macht hyperspektrale Messungen deutlich effizienter: Statt das gesamte Bild aufwändig hyperspektral zu erfassen, werden nur die relevanten Messpunkte analysiert. Das reduziert Datenmengen, Energieverbrauch und Rechenzeit erheblich.
Identifikation von Plagiaten
Die daraus gewonnenen Informationen unterstützen beispielsweise die zuverlässige Sortierung von Textilien und Kunststoffen und erhöhen die Sicherheit bei der Identifikation von Plagiaten. Darüber hinaus verbessern sie die Qualitätskontrolle in der Lebensmittelverarbeitung, indem sie Druckstellen und Mängel aufspüren, und ermöglichen eine genaue Beurteilung des Pflanzenzustands und des Nährstoffbedarfs in der Landwirtschaft. Durch die automatisierte Auswertung werden Entscheidungen deutlich schneller und zuverlässiger getroffen. Zugleich werden Prozesse nachhaltiger gestaltet und wirtschaftliche Ressourcen effizienter genutzt.
Grundlage für künftige sensorische Systeme
"Mit der kompakten hyperspektralen Kamera aus OASYS A1 schaffen wir eine Technologie, die analytische Verfahren dorthin bringt, wo sie gebraucht werden: direkt in Produktionslinien, Sortieranlagen oder auf das Feld", erklärt Heinrich Engelke, Projektverantwortlicher am Fraunhofer Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS. "Die Kombination aus Miniaturisierung, Energieeffizienz und künstlicher Intelligenz eröffnet völlig neue Einsatzmöglichkeiten und leistet zugleich einen wichtigen Beitrag zu Ressourcenschonung und Prozesssicherheit."
Die im Projekt entwickelten Komponenten sollen die Grundlage für künftige sensorische Systeme bilden, die sowohl in Industrie und Recycling als auch in der Agrar- und Lebensmittelbranche maßgebliche Verbesserungen erzielen können.