Una fotocamera iperspettrale compatta basata sull’IA apre nuove applicazioni industriali

Il progetto OASYS si concentra su sensori optoelettronici per sistemi orientati alle applicazioni. Nel sottoprogetto A1, un team di scienziati ed esperti del settore sta sviluppando una fotocamera iperspettrale ultra-compatta ed efficiente dal punto di vista energetico, che utilizza l’intelligenza artificiale per eseguire in tempo reale analisi complesse dei materiali e della qualità. Lo spettrometro integrato registra le caratteristiche spettrali e rivela proprietà chimiche invisibili all’occhio umano. Ciò consente di identificare in modo rapido e preciso difetti negli alimenti o la composizione di tessuti e materie plastiche.

Questa nuova fotocamera iperspettrale offre un’ampia gamma di applicazioni nei processi industriali e agricoli. Il suo approccio innovativo combina l’imaging 2D convenzionale, l’intelligenza artificiale e l’analisi spettrale. In primo luogo, una fotocamera 2D standard acquisisce un’immagine ad alta risoluzione dell’oggetto target. Successivamente, l’intelligenza artificiale analizza l’immagine in tempo reale e identifica automaticamente le regioni di interesse. Lo spettrometro integrato esegue quindi l’analisi spettrale esclusivamente in queste posizioni selezionate per determinare la composizione chimica. Questo approccio intelligente migliora in modo significativo l’efficienza delle misurazioni iperspettrali. Invece di acquisire dati spettrali sull’intera immagine — un processo computazionalmente intensivo — il sistema analizza solo i punti di misura rilevanti. Questo metodo mirato riduce in modo sostanziale il volume dei dati, il consumo energetico e i tempi di elaborazione.




Le informazioni ottenute in questo modo supportano, ad esempio, la selezione affidabile di tessuti e materie plastiche. Aumentano inoltre l’affidabilità nell’identificazione dei prodotti contraffatti. Inoltre, migliorano il controllo qualità nella lavorazione degli alimenti rilevando segni di pressione e difetti e consentono una valutazione accurata dello stato delle piante e del loro fabbisogno di nutrienti in agricoltura. La valutazione automatizzata consente un processo decisionale più rapido e più affidabile. Allo stesso tempo, i processi diventano più sostenibili e le risorse economiche vengono utilizzate in modo più efficiente. I componenti sviluppati nel progetto costituiranno la base per futuri sistemi di sensori che potrebbero migliorare in modo significativo l’industria, il riciclo, l’agricoltura e il settore alimentare.