紅-綠-藍（RGB）相機被機器視覺制造商廣泛使用。這些相機很適合根據物體的形狀和顏色來表征物體。然而，由于只有三個可見波段可用，他們的識別能力是最小的。

高光譜相機可用于更高要求的應用，通過記錄寬光譜帶通上的數百個波段來測量物體或場景。這些波段是連續的，并不局限于光譜的可見部分。

高光譜成像（HSI）為用戶提供了大量的信息，允許根據化學成分來識別篩選材料，而不僅僅是大小、形狀和可見顏色。每種材料都有其獨特的組成，因此對電磁光譜的反應也是獨特的。HSI相機提取這種奇異的反應，并將其反演成用于識別的特征，就像使用指紋識別個人一樣。

圖1: 杏仁（FX10;紅色）和殼（FX10;洋紅色）的近紅外光譜。杏仁（深藍色）和殼（青色）的RGB成分。可測量的RGB波段由各自垂直線表示

上圖（圖1）說明了RGB相機相對于高光譜相機的局限性。高光譜相機（FX10）測量完整的光譜特征，所以它可以準確地測量杏仁和殼之間的差異，而不考慮外殼或杏仁的顏色。?

在這個例子中，堅果油在930nm處的光譜特征為精確分選提供了一個準確而有選擇性的標識。RGB相機僅限于三個顏色波段，完全缺少了關聯性最強的排序準則。

除了靈敏度擴展到了近紅外（NIR）光譜范圍，由Specim FX10測量的數百個波段產生的彩色圖像相比于RGB相機的三個波段要準確的多（圖2）。超過可見光譜范圍的高光譜相機，如FX17，覆蓋了900-1700nm的近紅外波段。這些相機提供了適合于更穩定模型的拓展光譜數據（取決于應用需求）。如圖2所示，FX17相機將是把杏仁和開心果從其外殼和外來污染物中分揀出來的最佳工具（優于RGB模型）。值得注意的是，其他應用可能需要在短波紅外（SWIR，1700-2500nm）、中波紅外（MWIR，2.7-5.3um）亦或是長波紅外（LWIR，8-12um）光譜區域靈敏度的高光譜相機

圖2:基于RGB相機、FX10和FX17數據的照片和模型預測。開心果和堅果是綠色的，殼是藍色的，木材是黃色的

機器視覺系統通常結合了多個傳感器，它們是互補的。下表突出了高光譜技術相對于其他通常使用的傳感器的優勢。

表 1: 綠色 = 好, 橘色 = 差, 紅色 = 不相干

審核編輯：符乾江