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Nueva tecnología permite que cámaras estándar produzcan imágenes hiperespectrales mas rápido y a menor costo.

hiperespectrales

Image Credits: The hyperspectral filter that can be added to regular cameras during production. (BGU Courtesy).

La formación de imágenes hiperespectrales consiste en recopilar y procesar información a lo largo de todo el espectro electromagnético. La formación de imágenes espectrales divide el espectro en muchas bandas. Esta técnica de dividir las imágenes en bandas puede extenderse más allá de lo visible. De aquí surge la técnica de formación de imágenes hiperespectrales.

Los Ingenieros construyen sensores y sistemas de procesamiento para la aplicación de este método de visión en la agricultura, la mineralogía, la física, y la vigilancia. Los sensores hiperespectrales miran a los objetos usando una vasta porción del espectro electromagnético.

Ciertos objetos dejan unas huellas únicas a lo largo de todo el espectro electromagnético catalogándolos como si de huellas dactilares se tratara.

Estas ‘huellas dactilares’ que se conocen como firmas espectrales permiten la identificación de los materiales que componen un objeto analizado. Por ejemplo, una firma espectral para el petróleo ayuda a mineralogistas a encontrar nuevos campos de petróleo.
 

Ahora investigadores de la Universidad Ben Gurion del Negev (BGU) han desarrollado la tecnología miniaturizada hiperespectral como un complemento para una cámara estándar que genera imágenes de calidad superior y video más rápido y a un menor costo que los dispositivos comerciales actualmente disponibles.
 
Las cámaras hiperespectrales procesan y analizan información a diferentes longitudes de onda de luz en el espectro electromagnético, capturando imágenes espaciales y de resolución de altísima calidad más allá de lo que el ojo humano sin ayuda puede ver.

La tecnología se utiliza en una amplia gama de industrias incluyendo la vigilancia de la seguridad nacional, la imagen médica, el petróleo, la minería, el aeroespacial y la agricultura.
 
El dispositivo, desarrollado por cuatro investigadores israelies, puede reutilizar una cámara estándar para una gran cantidad de aplicaciones, incluyendo la micro-detección de células cancerosas o la medición de contaminantes en el agua, con cerca del 100 por ciento de precisión.

Con sólo unas pocas decenas de micras de ancho, más delgado que un cabello humano, el dispositivo es fácil de producir, utilizando materiales comúnmente disponibles tales como cristal líquido.
 
El mercado mundial de sistemas de imágenes hiperespectrales va a alcanzar USD 12,71 mil millones en 2021, de acuerdo con un informe publicado en enero.

Netta Cohen, director ejecutivo de BGN Technologies, la empresa de transferencia tecnológica de BGU, afirma que “el mercado hiperespectral ha aumentado significativamente en los últimos cinco años.

Esta nueva invención, con un socio comercial, ayudará a reducir el costo de las cámaras hiperespectrales y hacer sea mucho mas accesible a los fotógrafos profesionales y ayudará a expandir el uso de la tecnología de imágenes hiperespectrales en el mercado de instrumentos electrónicos de medición y medición (T&M)”.
 
“La tecnología utiliza nuestro software basado en el” muestreo por compresión”, que minimiza la recopilación de datos redundantes durante la captura de imágenes, haciendo que la cámara sea al menos 10 veces más rápida y cree imágenes espectrales de una calidad superior”.

El muestreo de compresión captura señales e imágenes de muchas menos muestras o mediciones que el tradicional teorema de muestreo de Nyquist-Shannon en el que las cámaras y los dispositivos de detección se han basado durante los ultimos 100 años.
 
“En lugar de usar un prisma grande y pesado dentro de la cámara, desarrollamos un filtro y un sensor muy pequeños y sintonizables que son activados por una corriente eléctrica”, dice el profesor Dan Blumberg, vicepresidente y decano para investigación y desarrollo, quien también forma parte del equipo de investigación. “Cada vez que la corriente cambia, se toma una foto”.
 

 
 

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