Düşük maliyetli 'HyperCam' meyvelerin iç durumunu tespit edebiliyor

Washington Üniversitesi ve Microsoft Research ortaklığında geliştirilen HyperCam, görünür ve yakın kızılötesi ışık kullanarak meyvelerin kabuk altındaki durumu saptamayı hedefliyor; ekip cihazı ucuz ve mobil uyumlu hale getirmeyi amaçlıyor.

Düşük maliyetli 'HyperCam' meyvelerin iç durumunu tespit edebiliyor

Marketten alınan meyvelerin dışarıdan bakıldığında kusursuz görünmesine rağmen içlerinde olgunlaşma veya bozulma işaretleri olabilir. Bu soruna çözüm arayan bir araştırma ekibi, meyvelerin kabuk altındaki değişimleri görselleştirebilen daha ekonomik bir görüntüleme sistemi geliştirdi.

HyperCam adı verilen cihaz, görünür ışıkla birlikte yakın kızılötesi dalga boylarını kullanarak yüzey altındaki farklılıkları yakalayabilen bir hiperspektral kamera olarak tanımlanıyor. Bu sayede çıplak gözle fark edilmeyen içsel değişimler kayıt altına alınabiliyor.

Hiperspektral kameralar geleneksel olarak endüstriyel uygulamalarda kullanılıyor ve yüksek maliyetleriyle biliniyor. Araştırma ekibi sunduğu teknik bildiride, geliştirilen donanım çözümünün yaklaşık 800 ABD doları civarında bir maliyete sahip olduğunu; yalnızca temel bileşenlerin üretilip mevcut bir akıllı telefon kamerasına eklendiği daha sade bir versiyonun ise teoride ~50 USD'ye inebileceğini belirtiyor. Bu çalışma UbiComp 2015 konferansında paylaşılmıştır.

Donanımın yanı sıra, ekip görüntüler arasındaki gizli farklılıkları tespit eden akıllı yazılımlar da geliştirdi. Bu yazılımlar, hiperspektral verideki imza farklılıklarını analiz ederek kullanılabilir sonuçlar üretebiliyor.

Araştırmanın ön değerlendirmelerinden biri, cihazın biyometrik amaçlarla uygulanabilirliğini test etmek oldu. 25 katılımcıyla yapılan bir denemede, HyperCam tarafından elde edilen el görüntüleri arasındaki ayırt edicilik oranı yüksek bulundu (raporda %99 doğruluk bildirildi).

Meyve olgunluğu üzerine yapılan denemede ise ekip farklı zaman aralıklarında 10 meyvenin—aralarında çilek, mango ve avokado bulunan örneklerin—hiperspektral görüntülerini topladı. HyperCam verileri, meyvelerin göreli olgunluk düzeyini yaklaşık %94 doğrulukla tahmin ederken, tipik bir kamera ile yapılan sınıflandırma %62 doğrulukta kaldı.

Washington Üniversitesi'nden araştırmacılar, cihazın tüketicilerin alışveriş sırasında hangi meyveyi seçmeleri gerektiğine dair bilgi sağlayabileceğini; bu sayede gıda güvenliği ve israfın azaltılmasına katkıda bulunabileceğini ifade ettiler.

Bununla birlikte sistemin çözmesi gereken teknik zorluklar olduğu da kaydedildi: güçlü aydınlatma koşullarında performans düşebiliyor ve cihazın cep telefonuna entegre edilebilmesi için boyutunun küçültülmesi gerekiyor. Araştırma bu sınırlamaları gidermeye yönelik geliştirmeler içeriyor.

Genel olarak çalışma, pahalı hiperspektral altyapının tüketici düzeyine indirgenmesine dönük bir adım olarak değerlendiriliyor; uydu görüntülemeden enerji izlemeye, altyapı denetiminden gıda denetimine kadar farklı alanlarda köklü kullanım alanları bulunan teknolojinin yaygınlaşması amaçlanıyor.

Hızlı bilgiler

• Proje ortakları: University of Washington ve Microsoft Research.
• Cihaz adı: HyperCam (hiperspektral, görünür + yakın kızılötesi).
• Maliyet tahmini: donanım çözümü ~800 USD; minimal telefon eki halinde teorik olarak ~50 USD mümkünü iddiası (UbiComp 2015 bildirimi).
• Biyometrik test: 25 kullanıcı ile %99 doğruluk bildirilmiş (ön çalışmada).
• Meyve testi: 10 meyve örneği üzerinden olgunluk tahmini %94 doğruluk; sıradan kamera %62 doğruluk.
• Mevcut kısıtlar: parlak ışıkta performans düşüşü ve cihazın küçültülmesi gereksinimi.

Kaynak: Blueberries Consulting News, 26/10/2015. Orijinal haber