Credit: University of Washington
Das System basiert auf der sogenannten Hyperspektralkamera-Technik. Eine normale Kamera unterteilt das sichtbare Licht in drei Fraktionen – rot, grün und blau – und erzeugt daraus Bilder mit verschiedenen Kombinationen dieser Farben. Hyperspektralkameras können hingegen noch weitere, auch für das Auge unsichtbare Wellenlängen erfassen und sichtbar machen. Auf diese Weise kommen Details zum Vorschein, die eine herkömmliche Kamera nicht zeigen kann. Satelliten werden beispielsweise bereits mit Hyperspektralkameras ausgerüstet und sie kommen auch bei der Qualitätskontrolle von Lebensmitteln zum Einsatz. Doch für den Verbraucher eignen sie sich bislang nicht: Sie sind schwer zu handhaben und vor allem teuer: Die Preise liegen im Bereich vom mehreren tausend Euro. Dem Team um Mayank Goel von der University of Washington ist nun die Konstruktion einer zugleich handlichen und kostengünstigen Hyperspektralkamera geglückt. Als Element von Handys könnte man ihnen zufolge die Kosten dieser Geräte auf unter 50 Euro drücken.
Verschlankte Hyperspektralkamera: Die HyperCam
Die HyperCam nutzt sowohl den sichtbaren als auch den nahinfraroten Bereich des elektromagnetischen Spektrums: Sie erfasst eine Szene in 17 verschiedenen Wellenlängen und erzeugt jeweils ein Bild für jede. Zusätzlich haben die Forscher eigens eine Software entwickelt, die “versteckte” Unterschiede hervorhebt: Sie macht besonders deutlich, was man mit dem bloßen Auge nicht erfasst. “Das Programm geht alle Bilder durch und vergleicht sie mit dem, was eine normale Kamera oder das menschliche Auge sehen würde und findet heraus, was etwas Besonderes zeigt”, sagt Goel.
Sein Kollege Neel Joshi berichtet: “Nach dem Bau der Kamera richteten wir sie auf Alltagsgegenstände – wirklich alles, was wir in unseren Wohnungen und Büros finden konnten – und wir waren erstaunt über all die versteckten Informationen, die sie enthüllt”.
Gezielte Tests führten die Forscher mit zehn verschiedenen Früchten durch – von Erdbeeren über Mangos bis zu Avocados. Sie erfassten, wie sich die Aufnahmen im Verlauf des Reifeprozesses veränderten. Die HyperCam ermöglichte eine Vorhersage des Reifegrads mit einer Genauigkeit von 94 Prozent, sagen die Forscher. “Mit dieser Art von Kamera könnte man in den Supermarkt gehen und erkennen, ob etwas mit einem Produkt nicht stimmt”, sagt Co-Autor Shwetak Patel.
