Die im Forschungsverbund OASYS entwickelte KI-basierte Hyperspektralkamera ermöglicht präzise Echtzeitanalysen chemischer und physikalischer Eigenschaften verschiedenster Objekte. Durch die Kombination aus optischer Bildgebung, Nahinfrarot-Spektroskopie und künstlicher Intelligenz werden spektrale Informationen erfasst, die mit konventionellen Kamerasystemen nicht zugänglich sind. So lassen sich Materialzusammensetzungen, Qualitätsmerkmale und innere Zustände sichtbar machen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.
Die Hyperspektralkamera ist für den Einsatz in unterschiedlichen Anwendungskontexten ausgelegt. Sie unterstützt unter anderem die Beurteilung von Lebensmittelqualität, etwa durch das Erkennen innerer Druckstellen oder Reifeunterschiede, ermöglicht die Identifikation von Textilien und Kunststoffen anhand ihres spektralen Fingerabdrucks und liefert Informationen zum Zustand pflanzlicher Materialien. Die analytischen Ergebnisse stehen dabei unmittelbar zur Verfügung und können direkt in laufende Prozesse eingebunden werden.
Chemische Information jenseits des sichtbaren Bildes
Während konventionelle Kameras Bildpunkte ausschließlich über Farbwerte in Rot, Grün und Blau abbilden, erweitert die Hyperspektralkamera diese Informationsebene um chemische Merkmale. Grundlage dafür ist die Nahinfrarot-Spektroskopie, ein seit Langem etabliertes Verfahren, das spektrale Bereiche jenseits des menschlichen Sehvermögens nutzt. In diesem Wellenlängenbereich hinterlassen chemische Verbindungen charakteristische Absorptionslinien, die eindeutig messbar sind.
In der hyperspektralen Bildgebung werden diese spektralen Informationen nicht isoliert, sondern bildhaft erfasst. Hunderte Wellenlängen werden parallel gemessen und einzelnen Bildpunkten zugeordnet. Auf diese Weise entsteht für jedes Objekt ein spezifischer spektraler Fingerabdruck. Die Hyperspektralkamera kann dadurch nicht nur Oberflächen abbilden, sondern Aussagen über Materialzusammensetzung, innere Zustände oder verborgene Qualitätsmerkmale treffen.
KI reduziert Messaufwand und Datenmenge
Damit hyperspektrale Analysen auch außerhalb des Labors praktikabel werden, setzt das Teilprojekt A1 auf einen gezielt reduzierten Messansatz. Zunächst wird das Objekt mit einer konventionellen 2D-Kamera erfasst. Auf Basis dieses hochaufgelösten Bildes analysiert eine künstliche Intelligenz in Echtzeit die Szene und identifiziert automatisch jene Bereiche, die für eine weiterführende Untersuchung relevant sind.
Erst an diesen ausgewählten Positionen kommt das integrierte Nahinfrarot-Spektrometer zum Einsatz. Die Hyperspektralkamera verzichtet damit auf eine vollständige spektrale Erfassung des gesamten Bildes und konzentriert sich auf die entscheidenden Messpunkte. Dieser Ansatz verringert Datenmengen, Energiebedarf und Rechenaufwand deutlich, ohne den Informationsgehalt der Analyse zu beeinträchtigen. Die relevanten Ergebnisse werden aus den Messdaten extrahiert, intern ausgewertet und unmittelbar verfügbar gemacht.
Hyperspektralkamera in Anwendungen von Lebensmitteln bis Industrie
Die Hyperspektralkamera ist für Anwendungen konzipiert, in denen Entscheidungen direkt aus gemessenen chemischen und physikalischen Eigenschaften abgeleitet werden. In der Lebensmittelverarbeitung unterstützt sie Sortier- und Prüfprozesse, etwa durch die Bestimmung von Reifegraden, die Erkennung innerer Druckstellen oder die Einschätzung der Lagertauglichkeit von Obst und Gemüse, ohne Produkte aufzuschneiden. Auch Verunreinigungen in Getreide, leere oder faulige Nüsse sowie Fehler an Verpackungen oder Folienschweißnähten lassen sich spektral identifizieren.
Im Recycling- und Textilbereich ermöglicht die Hyperspektralkamera eine differenzierte Materialbewertung. Kunststoffe können nach Sorten und Gemischen unterschieden und hinsichtlich ihrer Qualität und Zusammensetzung analysiert werden. Textilien lassen sich nach Stoffarten wie Baumwolle, Polyester oder Mischgeweben sortieren, was eine Voraussetzung für funktionierende Recyclingprozesse ist. In der industriellen Textilwäsche liefert die spektrale Analyse zusätzlich Informationen über die Art von Verschmutzungen und unterstützt die Auswahl geeigneter Waschtemperaturen.
Auch in der Agrarwirtschaft kommt die Hyperspektralkamera in unterschiedlichen Szenarien zum Einsatz, von der Feldarbeit bis zu Plantagenanwendungen. Sie ermöglicht Aussagen zur Pflanzengesundheit, zum Nährstoffgehalt oder zu Schädlingsbefall und liefert damit eine belastbare Grundlage für die gezielte Steuerung von Düngemittel- und Wassereinsatz. Ergänzend wird die Technologie in industriellen Produktionsumgebungen genutzt, etwa zur Überwachung einzelner Prozessschritte, zur Qualitätskontrolle oder zur schnellen Analyse von Inhaltsstoffen.
Das Forschungsprogramm OASYS
Die technologische Grundlage der Hyperspektralkamera entsteht im Teilprojekt A1 des Forschungsprogramms OASYS. Entwickelt werden sowohl ein ultrakompaktes, energieeffizientes Nahinfrarot-Spektrometer als auch KI-basierte Algorithmen zur Auswertung der spektralen Daten. Ziel ist ein integriertes Sensorsystem, das analytische Fähigkeiten direkt in reale Anwendungen überführt.
OASYS ist auf fünf Jahre von September 2023 bis August 2028 angelegt und wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt mit rund 12,5 Millionen Euro gefördert. Die Koordination übernimmt die Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg. Am Verbund beteiligt sind neben dem Fraunhofer Institut für Photonische Mikrosysteme IPMS das Ferdinand-Braun-Institut FBH sowie das IHP – Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik. Die Arbeiten an der Hyperspektralkamera unterstreichen die langjährige Expertise des Fraunhofer IPMS in der Entwicklung optischer Sensor- und Mikrosystemtechnologien.