機器視覺(jué)系統已經(jīng)從傳統的單色相機發(fā)展到現在利用全彩色成像，而多光譜相機是在此基礎上的進(jìn)一步發(fā)展，它是一種利用目標不同譜段光輻射，來(lái)執行復雜的目標檢查和分析的成像系統。

 

　　當今機器視覺(jué)行業(yè)，相機顏色輸出主要依賴(lài)拜耳濾鏡。但是在實(shí)際應用中，對光譜的成像需求遠遠超出了傳統的標準RGB顏色：一些應用需要非常規的RGB波段，而另一些應用則需要可見(jiàn)光和不可見(jiàn)光波長(cháng)的組合，甚至，還有一些應用只需要人眼不可見(jiàn)的波長(cháng)，如紫外線(xiàn)、近紅外或短波紅外。

 

　　隨著(zhù)成像應用場(chǎng)景越來(lái)越復雜，有時(shí)候需要更多的光譜通道。隨著(zhù)傳統機器視覺(jué)行業(yè)與復雜測量技術(shù)的融合，一致、可靠、保真色彩的多光譜成像在工業(yè)質(zhì)量控制中發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。“多光譜”一詞經(jīng)常被誤解或曲解，這是因為物理教科書(shū)中對“多光譜”沒(méi)有固定的定義，字面意思是用多個(gè)光譜帶成像。根據這個(gè)定義，即使是RGB相機也屬于多光譜成像類(lèi)別，它涵蓋了可見(jiàn)光和NIR光譜波段。視覺(jué)成像界有一個(gè)默契的約定，即普遍認為具有2到100個(gè)波段的成像可以稱(chēng)為“多光譜”。多光譜往往只利用連續譜帶中有限個(gè)不連續區域。

 

　　在農業(yè)戰略和智能農業(yè)方法的指導下，規?；r場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)始趨向于使用多光譜相機來(lái)幫助實(shí)現效率、低成本、的農作物監測。多光譜圖像是評估土壤的非常有效的工具，比如評估土壤生產(chǎn)力。

 

　　除了估算作物產(chǎn)量外，多光譜成像還可以幫助農民查看受損作物并對作物生長(cháng)管理進(jìn)行必要的介入。使用多光譜成像識別雜草、疾病和害蟲(chóng)正變得越來(lái)越流行，因為早期檢測有助于實(shí)現良好的植物生長(cháng)。多光譜成像還可以幫助計算植物和確定農場(chǎng)人口密度。它不僅有助于提供土壤肥力數據，而且在與作物生產(chǎn)相關(guān)的土地管理方面也具有巨大潛力。

 

　　除了與植物生長(cháng)相關(guān)的幫助之外，多光譜成像結合深度學(xué)習和人工智能還有助于控制和測量作物灌溉效果。對于水果和蔬菜產(chǎn)品的檢測，多光譜成像可以提供可見(jiàn)光和不可見(jiàn)光波長(cháng)的組合來(lái)測量和分析外在特征（如顏色、質(zhì)地、表面損傷、形狀和大?。┖蛢仍谔卣鳎ㄈ绲V物質(zhì)含量、成熟度、水分含量、糖和脂肪含量）。