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Aplicaciones de las cámaras hiperespectrales que están revolucionando la industria

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¿Te has preguntado alguna vez cómo a través de las cámaras hiperespectrales la tecnología puede hacer que lo invisible se vuelva evidente? Una tecnología que puede revelar detalles ocultos en una amplia variedad de industrias. Hoy, nos centraremos en conocer algunas de las principales aplicaciones de las que ya se benefician las industrias más punteras y cómo la tuya puede hacerlo también.

¿Qué son las cámaras hiperespectrales?

Las cámaras hiperespectrales son dispositivos de imagen avanzados diseñados para capturar información mucho más allá de lo que el ojo humano puede percibir. ¿Cómo lo hacen? Estas cámaras dividen el espectro electromagnético en una multitud de bandas estrechas, permitiendo la detección de detalles y diferencias espectrales que son imperceptibles para las cámaras tradicionales.

Las cámaras hiperespectrales descomponen la luz en cientos o incluso miles de «bandas» espectrales correspondientes a diferentes longitudes de onda. Por tanto, pueden detectar información específica sobre cómo la luz interactúa con los objetos y materiales. Cada material tiene una firma espectral única que permite su caracterización. Mediante una cámara hiperespectral, se puede identificar con precisión lo que está viendo sin contacto ni destrucción de la muestra, incluso si dos objetos se ven aparentemente idénticos a simple vista.

Al tener más información que los sistemas de visión tradicionales, los algoritmos de visión artificial que hacemos en ATRIA procesan y digieren la gran cantidad de datos recopilados por las cámaras hiperespectrales. Esto nos permite desbloquear un nuevo nivel de precisión en la identificación de materiales, la detección de anomalías y la optimización de procesos en diversas industrias.

Hiperespectrales vs cámaras tradicionales

Las cámaras tradicionales carecen de la capacidad de la amplia información espectral capturada por una cámara hiperespectral.

Una forma sencilla de visualizar el potencial de estas cámaras es la siguiente: Los sensores de cámaras tradicionales capturan tres colores (RGB por sus siglas en inglés). Podemos imaginar esto como si estuviéramos tomando tres fotografías diferentes, una en rojo, una en verde y otra en azul, y luego superponiéndolas para crear una imagen a todo color. Esta es una analogía con la que todos estamos familiarizados.

Ahora, considera que una cámara hiperespectral, en lugar de tres «fotografías», toma cientos de ellas (una para cada longitud de onda), creando un conjunto de datos que abarca un amplio abanico de información.

Esta capacidad de capturar información en numerosas longitudes de onda es lo que hace que las cámaras hiperespectrales sean tan poderosas en la identificación precisa de materiales y en la detección de sutiles variaciones en el entorno, aunque para el ojo humano puedan ser indistinguibles.

Hiperespectrales vs otros sistemas espectroscópicos

Por supuesto, existen otros dispositivos que, al igual que las cámaras hiperespectrales, hacen uso de las características espectroscópicas de la interacción luz-materia. No obstante, las cámaras hiperespectrales se distinguen en su capacidad para capturar información espectral en un contexto visual. A diferencia de los espectrómetros, que analizan la intensidad de la luz en un punto específico o de una muestra cuidadosamente preparada, las cámaras hiperespectrales van un paso más allá al generar imágenes bidimensionales. Esto implica que tienen la habilidad de identificar materiales y características en una escena heterogénea.

Los sistemas de espectroscopía son herramientas valiosas en la investigación científica y la ingeniería forense. Sin embargo, suelen utilizarse en un entorno de laboratorio controlado debido a su sensibilidad a las condiciones ambientales. Factores como las vibraciones, las fluctuaciones de temperatura, humedad o iluminación pueden afectar significativamente la precisión de sus mediciones. Además, la preparación de las muestras para su medición suele requerir preparación manual por técnicos de laboratorio. Todo esto hace que, a pesar de ser aparatos generalmente más precisos, estos sistemas no son aptos para su implantación en entornos industriales.

En contraste, las cámaras hiperespectrales se han adaptado para soportar condiciones más adversas. Su robustez para operar en condiciones menos controladas ha contribuido significativamente a su adopción en una variedad de aplicaciones industriales. Su capacidad de tomar imágenes a distancia permite su implantación para tomar medidas directamente en procesos de automatización industrial sin necesidad de preparar muestras o destruirlas en el proceso de medición.

  • Agricultura de precisión: evaluar la salud de los cultivos, típicamente en vista aérea montadas en drones. Pueden detectar signos tempranos de estrés hídrico, deficiencias nutricionales y enfermedades en las plantas, lo que permite a los agricultores tomar medidas preventivas y optimizar el uso de recursos como el agua y los fertilizantes.
  • Industria alimentaria: En la industria alimentaria, las cámaras hiperespectrales se emplean para superar los estrictos controles de calidad de los productos, como frutas, verduras y carne. Pueden detectar imperfecciones, como golpes, descomposición o presencia de contaminantes, garantizando que solo los productos de alta calidad lleguen al mercado.
  • Industria química y farmacéutica: En laboratorios y procesos de fabricación química, las cámaras hiperespectrales se utilizan para analizar y monitorizar la composición química de productos. No solo se garantiza la presencia de los productos químicos deseados, sino también su concentración, sin requerir métodos invasivos más directos. Esto asegura la calidad y la consistencia de los productos químicos y ayuda a detectar desviaciones o impurezas no deseadas.
  • Reciclaje: En instalaciones de reciclaje, las cámaras hiperespectrales desempeñan un papel esencial al identificar y separar materiales como diversos tipos de plásticos, vidrio y metales según su composición única. Este enfoque de clasificación precisa facilita la gestión de residuos al permitir una separación minuciosa de los materiales que no es posible alcanzar mediante métodos tradicionales.
  • Detección de fallos y contaminantes: Esta aplicación se centra en la detección temprana de fallos y contaminantes en procesos de fabricación e inspección de productos. Estas cámaras identifican contaminantes, como partículas extrañas o impurezas en cualquier proceso productivo. La detección temprana no solo garantiza la calidad del producto, sino que también permite tomar medidas inmediatas, evitando operaciones innecesarias y optimizando la cadena de producción para obtener un mayor valor añadido.

Pasos para realizar un proyecto con cámaras hiperespectrales

Para desarrollar cualquier proyecto, es esencial seguir un enfoque sistemático para garantizar el éxito. Aquí, presentamos algunos pasos clave que seguimos en ATRIA para la implementación de cámaras hiperespectrales:

  • la Aplicación y los Objetivos: Hay que comenzar por definir claramente cuál es el propósito del proyecto y cuáles son los objetivos específicos. ¿Cuál es el problema que se está tratando de resolver o la pregunta que se está intentando responder? ¿Qué información espectroscópica se necesita recopilar? ¿Cuál es el beneficio que se espera tras una implementación exitosa?
  • Evaluación de Costes y Tecnología: Uno de los aspectos más críticos a considerar es el coste. Desde ATRIA, estudiamos concienzudamente tu problema para determinar cuál es la tecnología necesaria. Es necesario determinar la firma espectral de los materiales a estudiar para utilizar una cámara hiperespectral del rango espectral apropiado. Para muchas aplicaciones es suficiente con una cámara hiperespectral de menos prestaciones (¡o incluso una convencional!). Evitar el over-engineering y evaluar cuál es la tecnología óptima reduce los costes y complejidad del proyecto.
  • Desarrollo y análisis: Otro aspecto fundamental es el desarrollo de modelos predictivos. Estos modelos se basan en los datos recopilados y pueden ser aplicados para predecir e identificar comportamientos futuros. En muchas aplicaciones, el aprendizaje automático (machine learning) desempeña un papel fundamental. Se pueden utilizar algoritmos de machine learning para entrenar modelos que puedan reconocer patrones y tomar decisiones basadas en los datos hiperespectrales. Atria desarrolla los modelos más adecuados para cada situación, siguiendo una filosofía innovadora que adapta las soluciones y el conocimiento científico-técnico existente. Muchas veces, no es necesario reinventar la rueda, pero sí es crucial personalizarla según las necesidades específicas de cada cliente.
  • Implementación del sistema en entorno industrial: Una vez que se ha desarrollado, afinado y validado el modelo predictivo, es el momento de aplicarlo en la práctica. La integración exitosa del sistema en un entorno industrial implica sus propios retos, como la instalación del equipamiento en la línea de producción, así como la comunicación y sincronización entre ellos. Durante esta fase, se deben abordar desafíos específicos relacionados con las condiciones ambientales hostiles, como pueden ser la velocidad de adquisición de imágenes o estandarización del tiempo de exposición según la luz ambiental. La clave para una implementación exitosa es garantizar que el sistema funcione de manera robusta también en la vida real. En última instancia, la implementación de cámaras hiperespectrales en un entorno industrial puede llevar a mejoras significativas en la calidad, la eficiencia y la toma de decisiones en una variedad de aplicaciones.

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