Ortsaufgelöste optische Bestimmung von Materialanteilen in Mischungen

Abstract

ZusammenfassungAus aufgezeichneten Hyperspektralbildern lassen sich mittels sogenannter spektraler Entmischung die Anteile von Materialien in Materialmischungen bestimmen. Allerdings erfordert die Aufzeichnung solcher Bilder einen hohen Hardwareaufwand. Außerdem benötigt die spektrale Entmischung aufgrund des hohen Datenvolumens zeitintensive Berechnungen. Der vorgestellte Ansatz verlagert die Berechnung in angepasste Spektralfilter, sodass die Hyperspektralbilder bei einem zukünftigen modifizierten Hardwareaufbau gar nicht erst aufgezeichnet werden müssen und die gewünschten Materialanteile in Form von zweidimensionalen Grauwertbildern direkt erfasst werden.

Erzeugung künstlicher Datensätze zum Training konvolutionaler neuronaler Netze für die spektrale Entmischung

“…Das am häufigsten verwendete Mischmodell ist das lineare Mischmodell (LMM), welches für viele Anwendun-gen eine gute Näherung darstellt [4,[16][17][18][19]:…”

Ortsaufgelöste spektrale Entmischung mit Hilfe von konvolutionalen neuronalen Netzen / Spatially resolved spectral unmixing using convolutional neural networks

“…Sind die Spektren der Reinstoffe bekannt, wird von überwachter spektraler Entmischung gesprochen. Die meisten Entmischungsverfahren basieren auf einem Mischmodell, wobei das lineare Mischmodell (LMM) am häufigsten verwendet wird, da es für viele Anwendungen eine gute Näherung darstellt [3,[8][9][10][11]:…”

“…herangezogen. In Tab Gewürzmischungen führt die Ausgangsfunktion (9) zu einer Verbesserung gegenüber (10). Dies liegt daran, dass die Exponentialfunktion in (10) bei kleinen Eingangsänderungen zu großen Ausgangsänderungen führt, was bei der großen Anzahl an Bestandteilen destabilisierend auf das Training wirkt.…”

Optische Band selektion für die verbesserte Schätzung von Materialanteilen

“…Es soll für die geschätzten Materialanteileâ gelten: [10]. Es sei angemerkt, dass die Anwendung von Spektralfiltern als optische Auswertung des Skalarprodukts^= f T y der Vorgehensweise in [12] bei Betrachtung von Punktspektren ähnelt.…”