シニアアプリケーションスペシャリストによる「技術トレンド情報」（第19回）
ハイパースペクトルイメージング　その2 [2020.04.17]

光の透過吸収性の違いを抽出するためのソフトウェア側の技術としては、ハイパースペクトルカメラで撮像した膨大なデータキューブ構造が取れること、また、従来のRGBカラー画像であれば、各色の違いをルールベース方式で設定抽出することできましたが、膨大なデータ量になると機械学習などAI技術が必要となります。さらに、実際にインラインで活用するためには、リアルタイムで動作可能な実装用ツールが必要となります。今回は、ハイパースペクトルイメージングの活用画像紹介のため、弊社取り扱いのLuxFlux社製「統合ハイパースペクトル画像処理ソフトウェア」での検出結果を例にご紹介いたします（図1）。

同ソフトウェアは、データキューブから学習を行うツール「fluxTrainer」と、インライン実装用「fluxRuntime」で構成されており、上記要件すべてを搭載したソフトウェアとなります。使用方法は、プロセスチェーン方式による簡単な操作環境で、機械学習に関しては、最新のAIフィルタまで搭載し、動作環境についても各種OS対応、PCからエッジ系デバイス上での動作も可能となっています（図2）。

「ペットとプラスチックの分類」では、透明プラスチックには、ペットボトルの原料PET（ポリエチレンテレフタレート）以外に、PMMA（アクリル）、PC（ポリカーボネート）等があります。リサイクル素材の分別は、さほど正確ではないため、ペットボトルを粉砕したペレットにはPMMAやPCが混ざっていることがあります。これは再加工したPETの不良原因になるため、除去しなければなりません。素材による波長の違いを利用すると、見た目では全く区別がつかないこれらの透明プラスチックも簡単に分類できます。