Avancer la classification des matériaux avec l'imagerie hyperspectrale

Les progrès récents en vision par ordinateur ont eu un grand impact dans plein de domaines, comme la reconnaissance d'objets et la classification de matériaux. Alors que la technologie actuelle utilise principalement des systèmes RGB, ceux-ci ont des limites dans certains secteurs comme le recyclage, la pharmacie et la défense. Par exemple, dans ces domaines, il est important de connaître plus sur les matériaux que juste leur forme ou leur couleur. L'Imagerie hyperspectrale recueille à la fois des données spectrales (lumière) et spatiales (emplacement). Cette méthode corrige les inconvénients des techniques traditionnelles comme la fluorescence par rayons X et la spectroscopie Raman, en particulier en ce qui concerne la vitesse, le coût et la sécurité.

#Imagerie hyperspectrale et Apprentissage profond

Cet article parle de comment combiner l'imagerie hyperspectrale avec des techniques d'apprentissage avancées peut améliorer la classification des matériaux. La première étape est de mettre en place un cadre expérimental. Ça inclut l'utilisation d'une caméra hyperspectrale, d'un tapis roulant et d'un éclairage contrôlé. Ensuite, un jeu de données est créé avec différents types de plastiques, comme le HDPE, le PET, le PP et le PS. En utilisant des méthodes semi-automatisées pour créer des masques et des étiquettes, les chercheurs préparent les données. Enfin, un modèle est construit et entraîné sur des images hyperspectrales pour classifier ces matériaux au niveau des pixels. Les résultats montrent des performances exceptionnelles, atteignant une précision de classification de 99,94%. Le modèle peut gérer efficacement les différences de couleur, de taille et de forme, même si des défis persistent avec certaines couleurs, comme le noir.

#Techniques traditionnelles

Pendant de nombreuses années, la classification des matériaux s'est appuyée sur des méthodes standards qui incluent le seuillage, la détection des contours et l'apprentissage automatique de base. Bien que ces techniques soient utiles pour des tâches simples, elles ont du mal avec des types de matériaux complexes. Elles ne peuvent souvent pas capturer les petites différences de forme et de couleur qui aident à distinguer les matériaux les uns des autres. D'un autre côté, l'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), a changé notre approche de la classification d'images. Ces nouveaux modèles apprennent automatiquement des caractéristiques à partir de données brutes, améliorant ainsi la précision et la fiabilité. Cependant, même avec ces avancées, les images RGB courantes peuvent être limitées, surtout lorsque la couleur ou la forme du matériau n'est pas claire.

#Limitations de l'imagerie RGB

Les images RGB dépendent uniquement de caractéristiques visibles comme les contours et les couleurs qui sont compréhensibles pour les humains. Cela peut mener à des erreurs, surtout quand différents matériaux se ressemblent. Par exemple, dans le recyclage, il est crucial de différencier les matériaux qui peuvent paraître similaires, même si leurs propriétés sont très différentes. En pharmacie, il est vital d'identifier correctement les composés. En agriculture, les images RGB traditionnelles échouent souvent à détecter des maladies des plantes qui montrent des changements subtils de couleur invisibles en RGB. En défense, pouvoir identifier les matériaux avec précision aide à trouver des substances dangereuses.

#Avantages de l'imagerie hyperspectrale

L'imagerie hyperspectrale est une solution puissante aux problèmes mentionnés ci-dessus. Contrairement à l'imagerie RGB standard, les caméras hyperspectrales peuvent capturer une gamme de lumière beaucoup plus large que ce que l'œil humain peut voir. Cela fournit des informations détaillées pour chaque pixel, permettant une classification et une segmentation des matériaux beaucoup plus précises.

Cependant, malgré son potentiel, la recherche sur l'imagerie hyperspectrale en vision par ordinateur est limitée. Cela est principalement dû à un manque de jeux de données disponibles publiquement et au matériel spécialisé qui est souvent coûteux. Cet article présente un modèle léger appelé le classificateur hyperspectral convolutionnel 1D (P1CH). Le modèle utilise des données spectrales recueillies par une caméra hyperspectrale qui fonctionne entre 900 nm et 1700 nm, visant à améliorer la précision dans la classification des matériaux.

#Contributions

Ce travail offre plusieurs contributions clés :

1. Création de jeu de données : Un nouveau jeu de données d'images hyperspectrales de divers matériaux plastiques, avec des masques étiquetés, est lancé. Cela permet à d'autres chercheurs d'explorer davantage les modèles et les applications en imagerie hyperspectrale.

2. Classificateur P1CH : Un modèle léger et très précis pour la classification de matériaux au niveau des pixels est conçu et développé.

3. Aperçus sur la performance : Une analyse approfondie des forces et des faiblesses du modèle, y compris sa précision et sa capacité à gérer des couleurs et des formes variées.

4. Méthodes rentables : Des suggestions pour des méthodes plus abordables de calibration et de normalisation des images hyperspectrales sont présentées, les rendant plus accessibles pour une utilisation dans des modèles d'apprentissage profond.

#Contexte sur la classification des matériaux

L'accent sur la classification des matériaux a beaucoup changé, passant de méthodes basiques à des approches modernes utilisant l'apprentissage profond. Les anciennes méthodes comme l'extraction manuelle de caractéristiques peuvent prendre beaucoup de temps et être moins efficaces. En particulier, les approches traditionnelles ont souvent du mal à séparer des matériaux qui sont très similaires en apparence.

Les méthodes d'apprentissage profond ont aidé à améliorer des tâches comme la classification et la segmentation d'images. Elles permettent d'apprendre automatiquement des caractéristiques à partir de données, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle. Cependant, des défis demeurent, surtout avec les images RGB, lorsque les caractéristiques distinctives ne sont pas facilement visibles.

#Comprendre la configuration de l'imagerie hyperspectrale

Pour capturer les données efficacement, une configuration physique bien planifiée est essentielle. La méthode d'imagerie hyperspectrale combine l'imagerie classique avec des techniques qui recueillent des informations spectrales à travers différentes longueurs d'onde. Cela se fait à l'aide de capteurs qui se déplacent sur le matériau pour recueillir les données en un seul mouvement.

Une caméra spécifique, la SPECIM FX17, utilise la technologie de balayage pour capturer les données spectrales efficacement. Cette caméra peut mesurer la lumière de 900 à 1700 nm. Utiliser un tapis roulant qui déplace les matériaux à une vitesse constante permet de collecter les données avec précision tout en fournissant un éclairage constant pour garantir des images de haute qualité.

#Processus d'acquisition de données

La configuration permet à la caméra hyperspectrale d'atteindre des taux d'échantillonnage élevés, capturant les images efficacement. Grâce à la taille précise des pixels de la caméra, une segmentation détaillée peut être réalisée. Les données capturées passent ensuite par un processus de calibration et de normalisation pour assurer des résultats précis.

Les images sont préparées de manière à les rendre adaptées à l'apprentissage profond. Cela implique de convertir les valeurs de pixels capturées en formats standards qui peuvent être traités par les algorithmes d'apprentissage. Une attention particulière est accordée pour s'assurer que les valeurs représentent fidèlement les propriétés réelles du matériau.

#Génération de masques de vérité terrain

Créer des étiquettes de vérité terrain pour former des modèles est crucial. Une méthode semi-automatisée aide à générer des masques de segmentation à partir d'images hyperspectrales. Cela implique de créer une version en fausses couleurs de l'image originale pour identifier visuellement les frontières des matériaux.

Une fois que les masques sont créés, ils doivent être étiquetés avec précision. Cela se fait en utilisant la spectroscopie Raman, qui fournit des informations détaillées sur le matériau en fonction de ses caractéristiques spectrales.

#Dernier modèle de classification hyperspectrale

Le classificateur P1CH utilise une structure de réseau de neurones convolutionnel 1D conçu pour traiter et classifier les données hyperspectrales efficacement. Le modèle est construit pour apprendre à partir des valeurs individuelles des pixels, le rendant capable de distinguer les matériaux en fonction de leurs signatures spectrales.

L'architecture se compose de plusieurs couches, y compris des couches convolutionnelles suivies de blocs résiduels qui améliorent la performance d'apprentissage. Ces couches permettent au réseau d'apprendre à partir des informations spatiales et spectrales tout en maintenant l'intégrité des frontières des pixels.

#Gestion des données et entraînement du modèle

Gérer efficacement le grand volume de données générées par les images hyperspectrales est important. Des tableaux mappés en mémoire sont utilisés pour mieux traiter ces informations sans surcharger les ressources système.

L'entraînement implique de diviser les données en ensembles d'entraînement et de validation tout en ajustant divers paramètres pour améliorer la performance. Un suivi constant pendant l'entraînement aide à garantir que le modèle performe bien sur différents métriques, y compris la précision et les taux de perte.

#Résultats globaux et analyse de performance

Le modèle montre de solides performances globales dans la classification des matériaux, atteignant une haute précision sur les ensembles de test. Sa capacité à analyser diverses conditions et défis montre l'efficacité d'utiliser l'imagerie hyperspectrale par rapport aux méthodes RGB traditionnelles.

La matrice de confusion révèle un faible taux d'erreur, se produisant principalement aux bords des objets. Un examen plus approfondi des résultats montre que le modèle peut créer des cartes de segmentation plus nettes, indiquant sa capacité à classifier des matériaux même dans des scénarios difficiles.

#Défis avec des matériaux déchiquetés et superposés

Tester le modèle avec des matériaux déchiquetés met en évidence sa robustesse dans la classification de matériaux très petits et aux formes irrégulières. Alors que les systèmes RGB traditionnels ont du mal avec de tels échantillons, les solutions d'imagerie hyperspectrale peuvent les identifier et les classer avec précision uniquement sur la base de leur contenu spectral.

Lorsque des matériaux superposés sont testés, le modèle hyperspectral surpasse les systèmes RGB. Il réussit à identifier et classer des classes distinctes dans des situations compliquées où les matériaux semblent similaires.

#Limitations avec des échantillons de couleur sombre

Malgré le succès, des défis existent lorsqu'il s'agit de classifier des matériaux de couleur sombre. Le modèle a du mal à les identifier à cause de la façon dont la lumière est absorbée et réfléchie par les objets sombres. Cela entraîne une qualité de signal faible, rendant difficile pour le classificateur d'analyser les données avec précision.

Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer la classification des échantillons sombres et explorer de nouvelles techniques qui pourraient atténuer ces problèmes de performance à l'avenir.

#Conclusion

Cette recherche a démontré un pas en avant significatif dans la classification des matériaux utilisant l'imagerie hyperspectrale. Le classificateur P1CH proposé atteint des résultats impressionnants, montrant comment l'apprentissage profond peut tirer parti des informations spectrales pour une identification plus précise et fiable des matériaux.

En regardant vers l'avenir, plus d'accent est mis sur le dépassement des limitations, notamment avec les matériaux sombres. Les études futures approfondiront également les avantages et les défis présentés par l'intersection de la science des matériaux et de l'intelligence artificielle, ouvrant des voies pour des solutions plus innovantes dans la classification des matériaux.