Объем рынка гиперспектральной съемки/визуализации достигнет 65,66 млрд. долларов в 2030 году

Объем рынка систем гиперспектральной визуализации оценивался в 20,75 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 65,66 млрд долларов США к 2030 году, увеличиваясь в среднем на 17,90% с 2023 по 2030 год.



Основные игроки: Applied Spectral Imaging, Bayspec, Brandywine Photonics, Chemimage Corporation, ClydeHSI, Corning Incorporated, Cubert, Cytoviva, Diaspective Vision, Gamaya, Glana Sensors, Headwall Photonics, Hinalea Imaging, Hypermed Imaging, Imec, Inno-Spec, Norsk Elektro Optikk AS, Orbital Sidekick, Photon, Pixxel, Raytheon Company, Specim Spectral Imaging, Surface Optics Corporation, Telops, XIMEA



Гиперспектральная визуализация/съемка (HSI) — это набор операций, которые включают в себя получение изображений и присвоение значений спектральной яркости каждому пикселю в видимой и инфракрасной областях электромагнитного спектра. Датчики предоставляют данные о сотнях спектральных каналов. Пиксели сортируются и описываются с помощью статистического анализа и программного обеспечения, которое классифицирует пиксели. Мощные датчики, способные охватывать огромные площади планеты с выдающимся пространственным, спектральным и временным разрешением, добавляются к существующей технологии гиперспектральной визуализации. Метод используется в различных приложениях дистанционного зондирования, которые включают оценку физических параметров сложных поверхностей и идентификацию визуально похожих материалов с точными спектральными сигнатурами.





Динамика и тенденции рынка систем гиперспектральной визуализации



Ожидается, что гиперспектральная визуализация будет использоваться в различных отраслях, включая исследования и разработки, здравоохранение, оборону, пищевую промышленность, ночное видение и дистанционное зондирование. Растущая популярность этой технологии объясняется ее информативностью и точностью. Кроме того, ожидается, что технологические разработки, такие как дизайн датчиков, высокое разрешение спектра, высокое пространственное разрешение, а также появление небольших легких устройств, будет способствовать их использованию в ближайшее время.



С ростом промышленного применения гиперспектральных систем визуализации конструкции спектрографов и детекторов значительно изменились за последние годы, что привело к снижению цен и расширению возможностей приборов. В результате HSI все чаще используется в различных областях. В отличие от обычных камер, гиперспектральные камеры собирают 3D-куб изображения и спектральную информацию, что делает их идеальными для любой ситуации, когда изображения должны охватывать большую площадь и кодировать огромное количество данных в одном кадре.



Первоначально HSI предназначался для приложений дистанционного зондирования, таких как спутниковая съемка Земли. С другой стороны, благодаря техническим усовершенствованиям системы гиперспектральной визуализации стали более компактными, менее дорогими и более адаптированными для применения в различных отраслях, включая сельское хозяйство, фармацевтику, тестирование пищевых продуктов, медицинскую диагностику, экспертизу художественных ценностей и утилизацию отходов.

Технология, которую поддерживает правительство и исследовательские агентства, набирает популярность для различных целей. Например, правительство США пыталось бороться с опиоидной проблемой в стране. Министерство внутренней безопасности провело «Конкурс по обнаружению опиоидов», который включал в себя развертывание технологии для обнаружения опиоидов, таких как фентанил, в почтовых посылках, что является распространенным способом проникновения незаконных опиоидов в США.

Автоматизированная мультимодальная система обнаружения опиоидов Battelle теперь использует гиперспектральные датчики визуализации Headwall Photonics, двухэнергетическую рентгенографию и алгоритмы машинного обучения для обнаружения опиоидов в упаковках неинвазивно и без потока почты.



Высокие затраты и трудности с хранением данных



Система гиперспектральной визуализации — это сложный процесс, требующий большого объема данных. В результате, оценка данных за более короткое время требует большого объема дискового пространства и мощных программных технологий. С другой стороны, проблемы с хранением данных и высокая стоимость могут препятствовать росту бизнеса датчиков приближения.



Несмотря на то, что высокоскоростная визуализация обладает огромным потенциалом для различных целей, растущая стоимость оборудования и производственного процесса, а также потребность в огромных объемах данных для сбора и анализа препятствуют ее широкому использованию в коммерческих целях в режиме реального времени.