ライス大のストライプ光を利用したハイパースペクトルイメージング、栄養素測定に応用

被写体に反射した光をキャプチャして、波長の違いを識別するハイパースペクトルカメラでは、RBGカメラでは得られない情報を得ることができる。特定の波長を捉えて分析することで、例えば野菜の栄養素や水質の汚染なんかを測定することが可能だ。

従来のハイパースペクトルカメラには複数の変調器や明るい光源が必要だったが、ライス大学の研究者らはシンプルなストライプ光と高度なプログラミングを組み合わせることで、ハイパースペクトルイメージングを実現した。
FaceIDやゲーム用モーションキャプチャからの発想研究者らよる「ハイパースペクトル・ストライプ・プロジェクター（HSP）」では、カラフルなバーコードのようなパターンを被写体の表面に投影。さらに白色光を投影して重ねることで分光を実現している。ストライプのパターンにより、スペクトル分解能が調整可能だ。

従来の高価なハイパースペクトルカメラの代わりにモノクロカメラを使用できるとのメリットも。キャプチャしたピクセルから幅広いスペクトルデータを取得し、スペクトル情報を備えた3Dマップを再構築する。

研究者らは、FaceIDやゲーム用モーションキャプチャなど、既存の3Dイメージング技術からヒントを得て3D分光に活かしたようだ。
深度計測や農作物のモニタリングに応用可能HSPでは、3D＋スペクトルの4Dデータをリアルタイムで取得し、目に見えないさまざまな情報を得ることができる。同技術を応用すれば、例えば畑を監視して、農作物に含まれる栄養素や水分量の測定が可能に。農作物の背丈までわかるという。

動画では、モノクロカメラから得たデータから3D画像を作成したHSPのデモンストレーションが確認できる。

コンパクトな構成でハイパースペクトルイメージングを実現する同技術は、自動運転車での深度計測や農作物のモニタリング、食品の腐敗検出などに役立てられそうだ。

参照元：3D camera earns its stripes at Rice/ Rice News