FORMACIÓN DE IMÁGENES HIPERESPECTRALES QUÍMICAS O DE PROPIEDADES CON RETROPROYECCIÓN DE LAS IMÁGENES SOBRE EL OBJETO MISMO.

Formación de imágenes hiperespectrales químicas o de propiedades con retroproyección de las imágenes sobre el objeto mismo. La presente invención se refiere a un aparato y método para producir imágenes químicas o de propiedades y permitir que tales imágenes sean visualizadas más efectivamente. En formas preferidas, la invención permite producir imágenes en tiempo real o en tiempo casi real usando cámaras hiperespectrales. Una imagen química (o de propiedades) es una imagen en la que la concentración de producto(s) químico(s) dado(s) (u otras propiedades) se muestra sobre un mapa de la muestra cuya imagen se está formando. Esto se logra normalmente obteniendo información espectral de un gran número de puntos espaciales de la muestra. Una cámara digital convencional produce una imagen en color usando un conjunto de filtros para separar la luz en las bandas de rojo, verde y azul. Sin embargo, los datos proporcionados por los colores de tales imágenes tienen un valor muy limitado para determinar las propiedades químicas de la muestra. Es bien conocido que si se recoge un espectro a través de un rango de longitud de onda dado, por ejemplo las regiones del infrarrojo (IR) o del infrarrojo cercano (NIR), éste puede usarse para revelar la composición química de la muestra. En el caso del IR o del NIR, esto es debido a la absorción de frecuencias particulares por una o más especies químicas de la muestra. Más generalmente, las moléculas absorben energía a frecuencias diferentes, que influyen en un rango de propiedades tales como vibración, rotación, transición entre orbitales, resonancia nuclear, etc. De este modo, el patrón de absorción en cierto conjunto de frecuencias puede usarse para identificar diferentes especies moleculares y propiedades físicas. Están ahora disponibles cámaras multiespectrales e hiperespectrales que producen una salida digital con la forma de datos espectrales espacialmente resueltos. Cuando la salida es menor que diez longitudes de onda diferentes, se produce entonces una imagen multiespectral, y los datos de imagen espacialmente resueltos con un mayor número de longitudes de onda son hiperespectrales. De este modo, la formación de imágenes hiperespectrales es la adquisición de imágenes a través de una serie grande, usualmente contigua, de bandas espectrales estrechas (es decir, en una serie de longitudes de onda diferentes), en donde los datos espectrales obtenidos son comparables con las técnicas espectroscópicas tradicionales (de un solo punto). De otra manera, se integra la información espacial y espectroscópica completa de la muestra. Las imágenes espectrales se visualizan como un bloque tridimensional de datos que abarca una longitud de onda y dos dimensiones espaciales denominadas cubo de datos hiperespectrales o hipercubo. Para nuestra exposición asumiremos que este cubo tiene las dimensiones N x M x K, en donde N es el número de filas y M el número de columnas de píxeles y K es el número de longitudes de onda en las cuales se han obtenido los valores de intensidad. De este modo, para cada píxel de la imagen existe un espectro, es decir, un conjunto de valores de intensidad/absorción para cada una de un gran número de longitudes de onda discretas. Semejante hipercubo se muestra esquemáticamente en la figura 6. Analizando cada uno de los espectros, pueden encontrarse datos de composición química para cada píxel y esto significa que puede producirse una imagen que muestra la composición espacialmente resuelta de la muestra. Esto se conoce como imagen química. En un caso sencillo, los espectros pueden analizarse para identificar un solo compuesto específico y puede generarse entonces un mapa de la distribución de este compuesto a través de la muestra. Sin embargo, pueden producirse imágenes más complejas que muestren la distribución de compuestos múltiples o de propiedades diferentes. Para una imagen hiperespectral de alta resolución, existirán millones de píxeles, representando cada uno de ellos un espectro completo de cientos o de miles de longitudes de onda de la muestra. Tales datos son muy adecuados para técnicas de análisis multivariado, tales como análisis de componente principal (PCA), regresión de componente principal (PCR), redes neurales artificiales, análisis discriminatorio lineal, regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) y métodos multicomponente. De este modo, usando tales técnicas conocidas puede generarse un vector de regresión b usando datos espectrales de mezclas de composición conocida. Este vector relaciona la composición con datos espectrales y así el vector puede considerarse como un modelo para predecir concentraciones o propiedades del compuesto a partir de los datos espectrales. Según se observó anteriormente, cada píxel de la imagen hiperespectral tendrá asociado a él un espectro entero es decir, un conjunto de valores de intensidad correspondientes a cada longitud de onda de la muestra que es una línea, o vector, del hipercubo. Cuando estos valores se multiplican por los coeficientes correspondientes del vector modelo, el resultado es el valor de concentración predicha del compuesto en cuestión en ese píxel. De este modo, considerando un píxel en una posición (i, j), la intensidad y(ij) en ese punto viene dada por: 2 ES 2 365 823 T3 en donde (ij)Xn es el valor de intensidad en la longitud de onda n y bn es el coeficiente de vector modelo correspondiente. Así, en donde (ij)x comprende los valores de intensidad x1xn en un punto (i, j). El hipercubo X de todos los datos hiperespectrales puede analizarse considerándolo como una serie de dos planchas bidimensionales que pueden manipularse fácilmente como matrices. Todas las planchas son paralelas entre sí en el hipercubo; en otras palabras, el cubo completo es efectivamente rebanado como una barra de pan para formar un conjunto de matrices cuyas dimensiones correspondan a las de una de las caras del hipercubo. Existen tres maneras principales de rebanar el cubo en planchas: matrices de tamaño [M x K] a lo largo de la dirección x, [N x K] a lo largo de la dirección y y [N x M] a lo largo del eje z. De este modo, una plancha es la matriz Xi (teniendo las dimensiones [M x K] o [N x K]) que comprende los valores de intensidad de la fila o columna i de píxeles, y, por tanto, los valores de concentración para la fila o columna correspondiente de la imagen vienen dados por: yi = Xi b Multiplicando repetidamente tales matrices de datos obtenidas de planchas sucesivas del hipercubo por el vector modelo, se proporcionan estimaciones de las propiedades a través de toda la imagen. Esto puede proporcionar, por ejemplo, un mapa de la concentración de un compuesto tal como glucosa a través de la superficie de la muestra. La formación de imágenes hiperespectrales clásica se realiza usando uno de dos principios básicos: exploración mediante un enfoque de peine o mediante un enfoque de filtro sintonizable, por ejemplo usando un Filtro Sintonizable Optico-Acústico (AOTF). En un explorador de peine, se usa una cámara lineal en la que la luz se difracta en diferentes componentes de color/longitud de onda usando un espectrógrafo sobre una formación de plano focal (FPA). De este modo, para cada posición de la cámara lineal se obtiene un espectro para cada punto de esa línea. A partir de la FPA, estos datos se envían seguidamente a un almacenamiento de memoria como la matriz de espectros Aj. El índice j indica una línea escaneada j. Las dimensiones de la matriz Aj son [M x K], en donde M es el número de puntos espaciales a lo largo de la línea y K es el número de longitudes de onda separadas de cada espectro. Cuando se explora un área, cientos o miles de líneas serán leídas e ingresadas la cámara para proporcionar el hipercubo H que comprende el conjunto de matrices Aj para todos los calores de j (es decir, todas las líneas). Cada matriz Aj es una plancha del hipercubo que representa una línea de la imagen. En el enfoque de filtro sintonizable, en vez de explorar la imagen paso a paso en una dimensión especial, como en el explorador de peine, se forma toda la imagen espacial mientras la cámara explora las diferentes longitudes de onda. Esto se logra colocando el filtro sintonizable entre la imagen y la cámara. Los AOTFs son particularmente filtros sintonizables potentes. Éstos son dispositivos de estado sólido que comprenden un filtro de cristal cuya longitud de onda de transmisión se controla mediante transductores piezoeléctricos anexos. Los transductores crean ondas de presión en el cristal, que cambia su índice de refracción. Estos transductores se controlan con una manipulación cuidadosa de la frecuencia de un campo eléctrico aplicado para variar la longitud de onda de transmisión del filtro de una manera paso a paso. En cada paso de longitud de onda, se captura una imagen que proporciona una matriz... [Seguir leyendo]

1. Un método para generar una imagen química o de propiedades de un objeto (22), que comprende los pasos de recibir luz procedente del objeto, obtener datos de imágenes hiperespectrales a partir de la luz, procesar los datos con el fin de proporcionar una imagen química o de propiedades, y proyectar luz que representa la imagen química o de propiedades sobre el objeto de tal manera que la luz proyectada coincida con el objeto reproducido como imagen para los compuestos o propiedades detectados en la imagen puedan localizarse sobre el objeto. 2. Un aparato para generar una imagen química o de propiedades de un objeto, que comprende una cámara hiperespectral (20, 26) dispuesta para recibir luz procedente de un objeto (22) y para producir datos de imágenes hiperespectrales, un procesador (27) para procesar los datos hiperespectrales con el fin de proporcionar una imagen química o de propiedades, y un proyector (28, 28) dispuesto para retroproyectar luz que representa la imagen química o de propiedades hacia el objeto, de tal manera que la imagen química o de propiedades se retroproyecte en coincidencia con el objeto reproducido como imagen. 3. Un aparato según la reivindicación 2, en el que la luz entra en la cámara a lo largo del mismo eje óptico cuando se retransmite la imagen hacia el objeto. 4. Un aparato según la reivindicación 3, que comprende un espejo giratorio (25) dispuesto para permitir que la luz procedente de la escena reproducida como imagen entre en el aparato a través del mismo sistema óptico que el que retroproyecta la imagen. 5. Un aparato según la reivindicación 3, que comprende un espejo semiplateado (25) dispuesto para permitir que la luz procedente de la escena reproducida como imagen entre en el aparato a través del mismo sistema óptico que el que retroproyecta la imagen. 6. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 2 a 5, que comprende un sistema de proyección de láser (28) para proyectar imágenes sobre la superficie de una muestra, en el que la longitud de onda operativa del láser se selecciona de modo que esté fuera del rango de detección de la cámara hiperespectral. 7. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 2 a 6, que comprende un sistema de autoenfoque que actualiza en tiempo real el foco del proyector de luz. 8. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 2 a 6, en el que se disponen uno o más filtros para eliminar o reducir el solape de las frecuencias de luz recibida y luz proyectada. 9. Un aparato según la reivindicación 5, en el que se dispone un filtro para filtrar la luz recibida antes de que sea recibida por la cámara y/o se dispone un filtro para filtrar la luz proyectada. 12 ES 2 365 823 T3 13 ES 2 365 823 T3 14 ES 2 365 823 T3 ES 2 365 823 T3 16 ES 2 365 823 T3 17 ES 2 365 823 T3 18