一种具有成本效益高光谱成像（HSI）技术已经被开发出来，可以使新的人工智能（AI）应用得以引入到移动设备之中，以运用于智能家庭系统中的潜在用途。

来自于芬兰VTT技术研究中心的一个团队开发的新型高光谱相机，利用超近红外（VNIR）波长来检测和标记环境中不同物体的材料和特性。 AI用于解释VNIR范围内的环境光谱数据。

VNIR波长（600-900纳米）超出人眼可见的红色波长，并且通常从标准相机图像中被过滤掉。但是，即使使用低成本的手机摄像头也可以检测到这些波长。

研究人员AnttiNäsilä说：“VTT的技术具有简单的光学路径，即使与移动相机中使用的非常紧凑和低成本的光学器件也是兼容的，这对于其他光谱成像技术来说是不可能的。 这是一个巨大的优势，因为它使得这些高光谱相机传感器可以实现具有高成本效益的大规模生产。”

例如，小体积的VNIR高光谱相机可以显示生的鳄梨和成熟的鳄梨之间的差异。图片承蒙芬兰VTT技术研究中心提供。

从图像中获取的光谱数据用于生成与食品安全和产品认证有关的信息，并可以被创建用于传感器数据解释的移动应用程序使用。 这种传感器可以集成到日常环境中，使其更加智能化，并融入家庭系统和家电、移动设备、机器人以及自主驾驶车辆当中，为了安全运行，这些系统需要解读视觉信息。

“在未来，越来越多的车辆和系统将成为自主性的，而用于自动化决策的、对可靠的视觉像机信息的需求将会增加。将第三个光谱维度添加到图像当中，可以为依靠机器视觉和人工智能的自主性系统提供更多的安全性和保障，以基于视觉相机数据做出决策。”研究人员Anna Rissanen说。

传感器内核是一个几毫米大小的小型可调谐MOEMS波长滤波器，与小型像机光学元件集成在一起。图片承蒙芬兰VTT技术研究中心提供。

研究人员认为，新型VNIR系列的高光谱相机传感器硬件的成本仅为150美元左右。 VTT的可调谐滤波器技术可以与大规模生产的MEMS技术相结合，而不会显着增加成本或尺寸。 大批量生产和校准方法可以进一步降低传感器的成本。研究人员认为，微型光电机械（MOEMS）芯片这一核心组件的成本可能不超过一美元。

目前，大多数高光谱成像器件的成本从数千到数万美元不等，这使得它们不能实际应用于比如可以测量食物新鲜度的智能冰箱等消费端的应用。为了降低最终的产品成本，其他光谱成像技术的目标是大规模生产的体积缩放，通常将固定波长滤波器直接处理成单个相机传感器像素，这种方法通常需要昂贵的远心光学元件。

在接下来的几年里，VTT计划通过与在该领域运营的公司合作，实现具有成本效益的HSI技术的商业化。

来源： https://www.photonics.com/Article.aspx?AID=63081

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