¿Qué es la imagen hiperespectral? Aplicaciones en clasificación de residuos

¿Qué es la imagen hiperespectral? Aplicaciones en clasificación de residuos

IA y visión artificial
¿Qué es la imagen hiperespectral? Aplicaciones en clasificación de residuos
La imagen hiperespectral (HSI, por sus siglas en inglés) es una herramienta poderosa que analiza diferentes espectros de la luz para identificar y cuantificar la composición de materiales, creando imágenes detalladas, pixeladas. El uso de cámaras y sensores especiales permite recopilar información pormenorizada sobre la composición y las características de objetos y materiales depositados para su reciclaje, facilitando una clasificación más precisa, eficiente y sostenible

Los equipos de PICVISA están dotados de HSI con tecnología NIR (near infrared o infrarrojo cercano), por lo que combinan la capacidad de la imagen hiperespectral de capturar información espacial con la capacidad de la espectroscopía NIR de obtener información química. Siempre a la vanguardia, nuestros sistemas de visión artificial de alta precisión permiten identificar y separar materiales por su composición química, forma y color.

Cómo se interpreta la imagen hiperespectral (HSI)
La imagen hiperespectral captura y analiza cientos de bandas espectrales del espectro electromagnético (desde el visible hasta el infrarrojo y ultravioleta), identificando los materiales con más precisión que la fotografía convencional. La alta resolución espectral identifica y analiza huellas dactilares únicas (firmas espectrales) de los materiales, con detalles no visibles a simple vista, facilitando la clasificación para el reciclado de residuos.

image
Frente a las cámaras monocromo, que obtienen imágenes en escala de grises, las de color combinan tres imágenes, una para los valores de rojo, otra para los de verde y otra para los de azul. Es decir, la imagen a color está compuesta por tres canales RGB. Tienen, por tanto, tres veces más datos. Con las cámaras para obtener imágenes multiespectrales aumenta la dimensión y se obtiene información de varias longitudes de onda. Frente a estas cámaras, que sirven para detectar algunas diferencias en composición, las que obtienen imágenes hiperespectrales pueden incluir todo el espectro electromagnético, en bandas contiguas entre sí; están equipadas con sensores capaces de percibir centenares de longitudes de onda dentro y fuera del espectro visible. Las imágenes hiperspectrales se caracterizan por registrar información química o física de manera precisa y fiable, en tiempo real. (Fuente: bcnvision.es).

Ventajas de la imagen hiperespectral
Frente a las tecnologías con cámaras multiespectrales, aquellas que utilizan imagen hiperespectral presentan mayores beneficios derivados de su principal diferencia: la resolución espectral que, al ser mayor, identifica materiales con más precisión y detecta cambios sutiles. Ventajas de la visión hiperespectral:

Teledetección. Al no precisar interacción física, examina los materiales sin dañarlos.
Obtención de información detallada. A diferencia de las cámaras convencionales RGB, las cámaras hiperespectrales capturan cientos de bandas de datos, lo que revela la composición química y molecular de cada píxel de una imagen, permitiendo identificar múltiples sustancias. Cada píxel contiene datos que permiten identificar, por ejemplo, cuerpos de alta densidad (como los metales) y de baja densidad (restos orgánicos).
Identificación de sustancias invisibles. La imagen hiperespectral puede detectar y clasificar materiales y compuestos que son invisibles para el ojo humano, lo que es crucial para detectar contaminantes, impurezas o defectos.
Análisis en tiempo real. Al realizar inspecciones ofreciendo resultados inmediatos, mejora la eficiencia operativa.
Alta precisión. Proporciona datos minuciosos que facilitan los análisis cualitativos y cuantitativos; se identifican, clasifican y caracterizan materiales con enorme fiabilidad. Y gracias a la microscopía hiperespectral, es posible capturar y procesar imágenes, y conseguir información química y física detallada de muestras a escala microscópica.
Diversidad de aplicaciones. Ver más allá del espectro visible permite utilizar esta tecnología en diferentes sectores y procesos productivos.
Fácil implementación. Permite una integración ágil en las líneas de proceso existentes, agilizando la adopción y la automatización de las tareas.
Aplicaciones de la HSI
La tecnología de imagen hiperespectral está siendo clave en diversas industrias. Por ejemplo:

Medicina. Proporciona información valiosa para mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
Defensa, seguridad y estudios forenses. Permite distinguir y detectar objetivos camuflados que pueden resultar invisibles al ojo o a la visión térmica, pudiendo incluso identificar objetivos a distancias de 1,5 kilómetros
Agricultura. Se utiliza, por ejemplo, para captar y analizar información detallada sobre la salud y composición de los cultivos.
Monitorización ambiental. Identifica y cuantifica la calidad del agua, la presencia de sedimentos, la salud de la vegetación, las sustancias contaminantes…
Mineralogía. Con análisis hiperespectral se pueden identificar y mapear minerales sin necesidad de excavación.
Imagen hiperespectral en clasificación y reciclaje de residuos
En el reciclaje, la imagen hiperespectral mejora la clasificación de residuos, permitiendo detectar y separar con gran exactitud y velocidad diferentes tipos de residuos, para su clasificación automática. Estas son sus aplicaciones clave:

Segregación de residuos. Facilita la separación de papel, vidrio, metales, fragmentos de plástico, etc. en corrientes de residuos sólidos urbanos y de demolición.
Clasificación de plásticos. Identifica y separa diversos polímeros, incluso en mezclas complejas, algo crucial para su posterior reutilización y para optimizar procesos de reciclaje de alta velocidad.
Identificación de contaminantes. Detecta la presencia de materiales no reciclables dentro de los flujos de reciclaje, asegurando la pureza de los materiales recuperados.
Recuperación de metales y compuestos valiosos. Al reciclar residuos electrónicos, identifica y separa metales preciosos y otros compuestos valiosos.
Clasificación de residuos orgánicos. Ayuda a separarlos de los inorgánicos, mejorando la eficiencia del procesamiento.
Análisis no destructivo en tiempo real. Permite caracterizar y medir materiales sin dañarlos.
Retos y oportunidades
Con todo, hay retos que enfrentar. Por eso la I+D de tecnologías de imagen hiperespectral no cesa, con avances en sensores hiperespectrales aerotransportados en miniatura y de bajo coste, así como en sensores espaciales avanzados. Un gran desafío es la gestión del gran volumen de datos recopilados, lo que complica su análisis.

Hoy se trabaja en la revisión exhaustiva de plataformas, sensores y cámaras para el procesamiento y análisis de datos hiperespectrales. Los avances en esta tecnología son esenciales para fomentar una economía circular y progresar hacia un mundo más sostenible. En PICVISA decidimos adoptar esta valiosa tecnología de imagen espectral para nuestros equipos, en sintonía con nuestro firme compromiso con la innovación y con el empleo de las herramientas más avanzadas para implementarlas en el reciclaje