Однажды, в недалеком будущем, мы все сможем носить с собой в карманах камеры, которые могут видеть гораздо больше, чем способны наши глаза.
Это цель команды исследователей из Университета Вашингтона, которая совместно с Microsoft разработала доступную гиперспектральную камеру, которую они называют HyperCam.
Человеческий глаз, хотя и поражает своей сложностью, может видеть только ограниченный диапазон. Из всего электромагнитного спектра наши глаза воспринимают только три цветовые полосы - красный, зеленый и синий. Поэтому ученые давно используют гиперспектральную визуализацию - технологию, которая разделяет электромагнитный спектр на сотни полос для создания детальных изображений данных, выходящих за рамки того, что может видеть глаз, - для различных целей. Он используется в сельском хозяйстве и добыче полезных ископаемых для изучения таких факторов, как содержание минеральных веществ и уровень влажности почвы. На аэросферных гиперспектральных фотографиях определенные типы почвы или минералов будут иметь специфические спектральные сигнатуры, которые образуют узоры. Инспекторы по безопасности пищевых продуктов могут использовать гиперспектральные камеры для оценки пищевых продуктов на предмет содержания питательных веществ или загрязнения непищевым материалом.
HyperCam использует как видимый свет, так и невидимый ближний инфракрасный свет, чтобы заглянуть под поверхности объектов и создать шаблоны, чтобы показать нашим глазам, что им не хватает. Для каждого изображения он генерирует изображение из 17 различных длин волн. Его интегрированное программное обеспечение затем выбирает лучшие части каждого изображения, чтобы объединить их в одно целое. Это привилегирует части изображения, которые показывают вещи, которые глаз обычно не воспринимает.
«[HyperCam] автоматически пытается определить, что полезно в сцене», - объясняет Маянк Гоэль, докторант из Университета Вашингтона, который работает над проектом HyperCam. «Это преувеличивает то, что человеческий глаз не может видеть».
HyperCam может, например, видеть вены под кожей человека. Эти рисунки вен в сочетании с ультра-подробными изображениями поверхности кожи, которые можно использовать на камере, можно использовать для идентификации. В эксперименте с участием 25 объектов HyperCam удалось сопоставить фотографии рук и их объектов с точностью более 99 процентов. Такой высокий уровень точности позволяет предположить, что HyperCam может иметь потенциальное биометрическое использование, например, использование шаблонов скинов для разблокировки смартфонов или даже в качестве идентификатора для онлайн-платежей.
По словам Гоэля, возможность создавать такие подробные изображения рисунков кожи также может иметь множество медицинских применений. Его можно, например, использовать для мониторинга заживления ран, фиксируя мелкозернистые изменения, которые человеческий глаз не видит.
У HyperCam есть несколько интересных потенциальных применений для потребителей. Он может легко отличить спелые и перезрелые фрукты и обнаружить синяки под поверхностью, которые портят текстуру груши или яблока. Чем более зрелый фрукт, тем темнее он будет отображаться на изображении HyperCam. Это потому, что спелые плоды мягче; свет проникает в плод, а не отражается.
В отличие от гиперспектральных камер, используемых в промышленных целях, которые могут стоить тысячи долларов, HyperCam стоит всего около 800 долларов. И создатели говорят, что всего за 50 долларов эта технология может быть внедрена в мобильные телефоны.
Технология HyperCam имеет ограничения. Он не может быть использован при ярком дневном свете, так как слишком много света нарушит его способность разделять спектр. Даже в очень ярко освещенном продуктовом магазине пользователю, возможно, придется держать HyperCam достаточно близко к продукту, скажем, примерно на один фут, чтобы получить точные показания.
Хотя возможность выбора лучших персиков на рынке, несомненно, была бы полезна, изобретатели HyperCam говорят, что у нее гораздо больше потенциальных применений. И хотя в ближайшее время нет планов по установке HyperCams в сотовые телефоны, исследователи надеются работать над этим в ближайшем будущем.
«Мы хотим работать с [другими] учеными», - говорит Гоэль. «Идея состоит в том, что мы обучаем людей тому, как они делают эту камеру, а затем они могут сгенерировать ее для своих собственных приложений».
