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KLV大学 ハイパースペクトルカメラコース

【動画あり】ハイパースペクトルカメラPika実演!データ分析

ハイパースペクトルカメラPikaで撮影された分光データを専用ソフトウェアにて分析する動画(解説付き)です。
さらに、当ページでは、動画の内容を詳細に解説いたします。

  1. 1. ハイパースペクトルカメラPikaで取得できる分光データについて
  2. 2. 専用ソフトウェアによる分光データの分析

1. ハイパースペクトルカメラPikaで取得できる分光データについて

まずは、こちらをご覧ください。
こちらはPikaで撮影したサンプルを確認している様子をまとめた画像です。

1ピクセルごとに分光データを見ることができる

カーソルを動かすことで、1ピクセルごとの分光データを詳細に見ることができます。

画像の通り、任意のポイントにカーソルを合わせると、カーソルの合っている箇所の分光データが画面右上のグラフとして表示されます。
カーソルの十字がクロスしているポイントは「1ピクセル」の大きさです。
1ピクセルの中には、281の分光データが詰まっており、グラフで表現されています。

1ピクセルの中に詰まった281の分光データ

このように、ハイパースペクトルカメラを用いることで、詳細な分光データを撮影することができます。

Pikaで取得できる分光データ

Pikaで撮影することで、先ほどご覧いただいたような、281の分光データを取得することができます。

では「281の分光データ」とは、具体的にどのような情報なのでしょうか。

グラフを例にとって見ていきましょう。

Pikaで取得されるデータ

グラフの縦軸は「光の強度(輝度)」を表しています。
撮影の際、ハロゲンランプを測定する対象物へと照射することで、対象物から反射した光の強度を数値化することができます。

グラフの横軸は「光の波長」を表しています。
光は波長で表すことができます。
例えば、私たちの目に見える見える光は「可視光」と呼ばれています。
私たちが認識できる「可視光」は、言い換えるならば「およそ380nmから780nmの波長範囲の光」となります。

ハイパースペクトルカメラPikaは、400nm-1000nmの波長を撮影します。
Pikaでの撮影によって、可視光の領域に加え、赤外線域の波長のデータを獲得できるのです。

Pikaでできるデータ

Pikaは400nm-1000nm間、つまり600nmの範囲の波長を、2.1nmごとに取得します。

600nm(400-100nm間)÷ 2.1nm = 281

つまり281の分光データとは「281の波長それぞれの光の強度」を表しています。

2. 専用ソフトウェアによる分光データの分析

赤の分類

分光データは、対象物の色や、成分の情報によって変化します。
そのためハイパースペクトルカメラでの撮影によって似たような色を、正しく分類することができます。

今回は「トマトの赤色」に着目して見てみましょう。

トマトの赤と英字の赤

画像の2つ並んだトマトを、ご覧ください。
人の目では、トマトの赤にどれほどの違いがあるか見分けづらいことと思います。
しかし、左のグラフ(分光データ)を見ていただければ分かる通り、はっきりと違いが現れています。

このようにハイパースペクトルカメラで撮影することで、類似した色の微細な違いを見分けることができます。
そのため、ハイパースペクトルカメラは、LEDの均一性検査や色彩サンプル計測においても活躍しています。
専門情報サイトでは多数の事例をご紹介していますが、例えば、色識別の分野においては次のような事例があります。

色彩サンプル計測

左の画像は通常のカメラで撮影した画像で、肉眼で見た場合に近い色合いとなっています。

こちらの画像では緑色の違いは、見分けづらいですが、ハイパースペクトルカメラで撮影した場合(画像右)、微細な色の違いがはっきりとわかります。

スペクトルの分布を分析

ハイパースペクトルカメラ特有の解析として、スペクトルアングルマッパー(スペクトル角マッパー: Spectral Angle Mapper)があります。

この解析を用いることで、特定の分光データが画像中にどのように分布をしているか見ることができます。

トマトの赤と英字の赤の分析

動画の中では「トマトの赤色と、英字の赤色がどのように分布しているか」分析しています。

左の画像では、トマトの赤を指定しています。
トマトの赤色は、画面右上にオレンジ色のグラフ(スペクトル曲線)で表現されています。

そして右の画像では、英字の赤色(Yの文字)のグラフを出しています。
こちらは画面右上のグラフでは紫色です。

スペクトルアングルマッパーによる分析

そして、こちらが指定した分光データの分布を表示した画像です。
トマトの赤色と同じ分光データは、画像オレンジ色で示された箇所にあるとわかります。
これに対し、英字の赤色の分布は、紫色で示されています。

このように、特定の分光データを指定することで、該当する分光データが画像中にどのように分布しているか、特定の色で表現することができます。

反射強度・色の強度の観察

他にも、Pikaのソフトウェアに内蔵されているアルゴリズムを用いることで、光の反射強度を観察することができます。

観察する波長を変えることで、色の強度情報を詳細に観察したり、近赤外域を観察することで成分情報の分布を見ることができます。

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