Los investigadores del proyecto HyperImage, financiado con fondos europeos, están desarrollando una nueva cámara hiperespectral que podría transformar el control del estado, la calidad y la seguridad de los productos. Este novedoso sistema de imágenes espectrales tiene una amplia variedad de aplicaciones, entre las que se incluye la agricultura vertical. En este contexto, se prevé que reduzca los costes agrícolas, disminuya la generación de residuos y aumente el rendimiento de los cultivos.
Gracias a las capacidades de imagen mejoradas de la cámara hiperespectral, los agricultores que cultiven lechugas, hierbas aromáticas y microverduras podrán detectar enfermedades en una fase temprana y controlar con precisión la salud de sus cultivos. Según el equipo de HyperImage, la cámara también permite a los agricultores optimizar los tiempos de cosecha y aumentar el rendimiento hasta en un 20 %.
No como una cámara convencional
La cámara hiperespectral no solo capta la luz roja, verde y azul como las cámaras convencionales, sino también otras longitudes de onda de luz diferentes que van desde la banda infrarroja a la ultravioleta. Mediante el empleo de la inteligencia artificial, los científicos pueden analizar los datos de estas longitudes de onda al instante para clasificar enseguida distintos materiales y objetos. De este modo, se pueden detectar de inmediato elementos como pintura, contaminantes y enfermedades de las plantas.
"La integración de cámaras hiperespectrales en sistemas autónomos constituye un avance notable tanto en tecnología como en aplicación. Esta técnica de obtención de imágenes promete mejorar la productividad y la sostenibilidad en la industria y la agricultura —comenta Alexander Kabardiadi-Virkovski, jefe del proyecto HyperImage en el Instituto Fraunhofer de Tecnología de Materiales y Haces, en una noticia publicada en Optics.org—. Aunque la técnica de imágenes hiperespectrales existe desde los años ochenta del siglo pasado, nunca se ha utilizado en tiempo real con inteligencia artificial para las aplicaciones que el equipo de HyperImage está examinando ahora".
La agricultura no es el único objetivo
Kabardiadi-Virkovski continúa explicando la amplia variedad de aplicaciones de la cámara. "Nuestro nuevo sistema se está desarrollando para la agricultura vertical automatizada, pero al mismo tiempo se puede utilizar para mejorar el control de calidad, la navegación en la conducción autónoma todoterreno y los sistemas de visión para drones no tripulados de geovigilancia. El innovador enfoque de HyperImage permitirá a los vehículos autónomos llevar a cabo análisis detallados del paisaje y tomar decisiones fundamentadas sobre la transitabilidad en entornos exteriores. Al normalizar los datos hiperespectrales de los distintos fabricantes de cámaras, nos proponemos crear una solución universal para el reconocimiento de objetos y el control de calidad".
Según el investigador, el sistema de HyperImage podría mejorar muchas tareas que dependen del uso de drones, como la vigilancia medioambiental, la inspección de infraestructuras, la gestión de catástrofes y los estudios agrícolas. "El uso de imágenes hiperespectrales posibilitará que los drones recopilen datos detallados en varias longitudes de onda, lo cual les permitirá detectar cambios sutiles en la vegetación, identificar materiales o vigilar la integridad de las infraestructuras con mucha mayor precisión que los sensores convencionales", explica Kabardiadi-Virkovski.
El equipo de HyperImage (A universal spectral imaging sensor platform for industry, agriculture and autonomous driving) trabaja para reducir en un 10 % el peso de los drones (en la categoría de 25 kg de peso máximo al despegue) gracias a la cámara hiperespectral ligera que está desarrollando. Ello dejará espacio para una batería más grande, lo cual ayudará a aumentar el tiempo de vuelo en un 50 %.
Para más información, consulte:
Página web del proyecto HyperImage
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