El Webinar
En este evento podrá Unirse al Dr. Lau en este seminario web esclarecedor mientras profundiza en el ámbito transformador de las imágenes multiespectrales, impulsadas por cámaras SWIR asequibles, desentrañando los principios y aplicaciones que las convierten en un punto de inflexión en la automatización de las tareas de inspección de alimentos.
Con la introducción de cámaras SWIR económicas, las imágenes multiespectrales se han convertido en una herramienta poderosa para algunas tareas desafiantes de visión artificial. En este seminario web, el Dr. Lau analizará los principios de las imágenes multiespectrales e hiperespectrales y cómo se implementan estos sensores en tareas comunes de visión artificial, en particular la inspección de alimentos.
Daniel Lau, PhD
Professor of Electrical and Computer Engineering and Director of Graduate Studies in Electrical Engineering
University of Kentucky, Lexington.
Dr. Lau’s research interests include 3-D imaging sensors, 3-D fingerprint scanning and identification, and multispectral color acquisition and display. He has research funding from the Department of Defense, National Science Foundation, and the National Institutes of Health.
Características Principales
-Penetración a través de materiales: La luz en el espectro SWIR puede penetrar a través de ciertos tipos de materiales, como plásticos, tintas y niebla, mejor que la luz visible o NIR (Near Infrared – Infrarrojo Cercano), lo que permite la inspección de objetos cubiertos o parcialmente ocultos.
-Visión en condiciones de baja luz: Las cámaras SWIR pueden capturar imágenes en condiciones de iluminación baja o en ambientes oscuros, donde las cámaras de luz visible no serían efectivas.
-Detección de variaciones de material: Son capaces de detectar diferencias sutiles en la composición del material, humedad, y otras características que no se pueden ver en el espectro visible, lo que las hace útiles en aplicaciones de clasificación y calidad.
Aplicaciones
-Inspección industrial: Para la inspección de calidad en líneas de producción, identificando defectos en componentes electrónicos, paneles solares, y otros materiales.
-Agricultura: Monitoreo de la salud de los cultivos y la gestión del agua, ya que las imágenes SWIR pueden indicar la cantidad de agua en las plantas.
– Seguridad y vigilancia: Debido a su capacidad para ver a través de la niebla, humo, y en condiciones de baja luz, las cámaras SWIR son valiosas para aplicaciones de vigilancia.
-Imágenes médicas y biomédicas: Identificación de características en tejidos que no son visibles en el espectro de luz normal.
Tecnología
Las cámaras SWIR utilizan detectores sensibles a la luz infrarroja de onda corta, hechos de materiales como InGaAs (Arseniuro de Indio y Galio). Estos detectores requieren refrigeración en algunas aplicaciones para reducir el ruido y mejorar la calidad de la imagen, aunque hay diseños que operan a temperatura ambiente con un rendimiento adecuado para ciertas aplicaciones.
Ventajas y Limitaciones
La capacidad de ver características y objetos que son invisibles al ojo humano o a cámaras basadas en el espectro visible les otorga a las cámaras SWIR un valor significativo en aplicaciones especializadas. Sin embargo, estas cámaras y sus sistemas asociados pueden ser más costosos que los sistemas de imagen en el espectro visible, limitando su uso a aplicaciones donde sus capacidades únicas son esenciales. Además, la eficacia de la penetración y la detección puede variar ampliamente dependiendo del material específico y las condiciones ambientales.
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En este evento podrá Unirse al Dr. Lau en este seminario web esclarecedor mientras profundiza en el ámbito transformador de las imágenes multiespectrales, impulsadas por cámaras SWIR asequibles, desentrañando los principios y aplicaciones que las convierten en un punto de inflexión en la automatización de las tareas de inspección de alimentos.
Con la introducción de cámaras SWIR económicas, las imágenes multiespectrales se han convertido en una herramienta poderosa para algunas tareas desafiantes de visión artificial. En este seminario web, el Dr. Lau analizará los principios de las imágenes multiespectrales e hiperespectrales y cómo se implementan estos sensores en tareas comunes de visión artificial, en particular la inspección de alimentos.
Ponentes
Speaker
Daniel Lau, PhD
Professor of Electrical and Computer Engineering and Director of Graduate Studies in Electrical Engineering
University of Kentucky, Lexington.
Dr. Lau’s research interests include 3-D imaging sensors, 3-D fingerprint scanning and identification, and multispectral color acquisition and display. He has research funding from the Department of Defense, National Science Foundation, and the National Institutes of Health.
¿Qué son las Cámara SWIR?
Las cámaras SWIR (Short-Wave Infrared, por sus siglas en inglés) son dispositivos de imagen especializados que capturan imágenes en la región de infrarrojo de onda corta del espectro electromagnético, que abarca longitudes de onda aproximadamente de 0.9 a 2.5 micrómetros. Esta región del espectro es particularmente útil para una variedad de aplicaciones industriales, científicas y de vigilancia, ya que ofrece capacidades únicas de visión e inspección no disponibles con las cámaras que operan en el espectro visible o en otras partes del infrarrojo.Características Principales
-Penetración a través de materiales: La luz en el espectro SWIR puede penetrar a través de ciertos tipos de materiales, como plásticos, tintas y niebla, mejor que la luz visible o NIR (Near Infrared – Infrarrojo Cercano), lo que permite la inspección de objetos cubiertos o parcialmente ocultos.
-Visión en condiciones de baja luz: Las cámaras SWIR pueden capturar imágenes en condiciones de iluminación baja o en ambientes oscuros, donde las cámaras de luz visible no serían efectivas.
-Detección de variaciones de material: Son capaces de detectar diferencias sutiles en la composición del material, humedad, y otras características que no se pueden ver en el espectro visible, lo que las hace útiles en aplicaciones de clasificación y calidad.
Aplicaciones
-Inspección industrial: Para la inspección de calidad en líneas de producción, identificando defectos en componentes electrónicos, paneles solares, y otros materiales.
-Agricultura: Monitoreo de la salud de los cultivos y la gestión del agua, ya que las imágenes SWIR pueden indicar la cantidad de agua en las plantas.
– Seguridad y vigilancia: Debido a su capacidad para ver a través de la niebla, humo, y en condiciones de baja luz, las cámaras SWIR son valiosas para aplicaciones de vigilancia.
-Imágenes médicas y biomédicas: Identificación de características en tejidos que no son visibles en el espectro de luz normal.
Tecnología
Las cámaras SWIR utilizan detectores sensibles a la luz infrarroja de onda corta, hechos de materiales como InGaAs (Arseniuro de Indio y Galio). Estos detectores requieren refrigeración en algunas aplicaciones para reducir el ruido y mejorar la calidad de la imagen, aunque hay diseños que operan a temperatura ambiente con un rendimiento adecuado para ciertas aplicaciones.
Ventajas y Limitaciones
La capacidad de ver características y objetos que son invisibles al ojo humano o a cámaras basadas en el espectro visible les otorga a las cámaras SWIR un valor significativo en aplicaciones especializadas. Sin embargo, estas cámaras y sus sistemas asociados pueden ser más costosos que los sistemas de imagen en el espectro visible, limitando su uso a aplicaciones donde sus capacidades únicas son esenciales. Además, la eficacia de la penetración y la detección puede variar ampliamente dependiendo del material específico y las condiciones ambientales.
¿Qué es la imagen Hiperespectral y Multiespectral?
La imagen hiperespectral y multiespectral son técnicas avanzadas de imagen utilizadas en la inspección y análisis automatizados en varias industrias, incluyendo la agricultura, monitoreo ambiental, fabricación y diagnósticos médicos. Ambos métodos involucran la captura de imágenes a través de múltiples longitudes de onda de luz, más allá de las capacidades de la imagen RGB estándar, para identificar, analizar y diferenciar materiales o condiciones no visibles al ojo humano. Sin embargo, difieren en el alcance y la resolución de la información espectral que proporcionan.REGISTRATE AQUI