高光谱技术与 RGB 技术对比

机器视觉制造商广泛使用 RGB 相机。RGB 相机适用于根据物体的形状和颜色进行物体表征。但是，由于仅覆盖三个可见光波段，因此其识别能力极其有限。

高光谱技术则可用于要求更高的物体或场景测量应用，因为它能够记录成百上千个光谱通道（波段），覆盖的光谱波段范围较宽。这些波段是连续的，而且不限于可见光谱部分。

高光谱成像 (HSI) 可以为用户提供大量信息，让用户不仅可以根据大小、形状和颜色，还可以根据化学成分，来识别筛选材料。每种材料都有其独特的成分，因此对电磁波谱的反应也各不相同。高光谱相机会提取这种独特反应，然后将其用作识别特征来识别材料，就像通过指纹识别个人一样。

上图（图 1）说明了 RGB 相机相对于高光谱相机的局限性。高光谱相机 Specim FX10 可以测量完整的光谱特征，因此无论杏仁壳或杏仁的颜色如何，它都可以准确地测量杏仁与杏仁壳之间的差异。

在本例中，930 nm 处的光谱特征与坚果内的油脂相关，这为准确分选提供了精确的选择性特征。RGB 相机仅涵盖三个颜色波段，完全错过这个最相关的分选标准。

除了将光谱扩展到近红外 (NIR) 光谱区域外，Specim FX10 高光谱相机还能测量几百个波段，其产生的彩色图像在细节表现上显著优于 RGB 相机，后者的图像细节仅由三个波段表示（图 2）。超出可见光谱范围的高光谱相机（如 Specim FX17）覆盖 900 – 1700 nm 的 NIR。这些相机提供扩展的光谱数据，适合用于构建更强大的模型（取决于应用要求）。如图 2 所示，Specim FX17 相机非常适合用于将杏仁和开心果从其果壳和其他杂物中分选出来，表现优于基于 RGB 技术的模型。务必要注意，其他应用所需的高光谱相机可能需要在短波红外（SWIR，1700 – 2500 nm）、中波红外（MWIR，2.7 – 5.3 um）和长波红外（LWIR，8 – 12 um）光谱区域中具有响应。

机器视觉系统通常会结合使用多个互补的传感器。 下表列举了高光谱技术相对于其他常用传感器的优势。