Last updated: 18 July 2025

Multispectrale en Hyperspectrale imaging

Spectrale imaging verwijst naar technieken die beeldgegevens vastleggen over verschillende golflengten van het elektromagnetisch spectrum. In tegenstelling tot standaard RGB-beelden, die slechts drie kleurbanden (rood, groen en blauw) vastleggen, verzamelt spectrale imaging gegevens over tientallen of zelfs honderden spectrale banden, waarvan vele buiten het zichtbare bereik vallen. Dit maakt het mogelijk om materialen te detecteren en te identificeren op basis van hun unieke spectrale handtekeningen.

Multispectrale en Hyperspectrale imaging

Multispectrale imaging

Multispectrale imaging (MSI) legt gegevens vast op specifieke, afzonderlijke golflengten. Meestal verzamelen MSI-systemen tussen de 3 en 10 spectrale banden, waaronder zowel zichtbare als niet-zichtbare banden zoals nabij-infrarood (NIR) of kortegolf-infrarood (SWIR).

Een multispectrale camera maakt gebruik van filters, straalsplitters of meerdere sensoren om geselecteerde spectrale banden vast te leggen. Deze banden worden gekozen op basis van de toepassing, bijvoorbeeld vegetatie-indexen in de landbouw of weefselonderscheiding in de medische imaging.

Voordelen:

Kosteneffectief: Betaalbare sensoren en eenvoudigere verwerking.
Realtime-capabel: Kleinere datasets (MB–GB) maken snelle analyse mogelijk, ideaal voor landbouwtoepassingen.
Eenvoudige integratie: Werkt goed met standaard machine vision-systemen, vooral in industriële automatisering.
Draagbaar: Lichtgewicht sensoren geschikt voor drones en handbediende apparaten.

Beperkingen:

Lagere spectrale resolutie: Brede, gespreide banden (50–200 nm) verminderen de precisie bij materiaaldetectie.
Beperkte onderscheidingskracht: Moeilijkheden bij het onderscheiden van doelen met vergelijkbare spectrale handtekeningen (bijv. gewassen vs. onkruid).
Niet ideaal voor hoge precisie: Onvoldoende voor geavanceerde toepassingen zoals mineralogie of medische diagnostiek.

Hyperspectrale imaging

Hyperspectrale imaging (HSI) legt een continu spectrum van honderden smalle spectrale banden vast, meestal in het bereik van zichtbaar tot infrarood. Elke pixel in een HSI-beeld bevat een volledig spectrum, wat resulteert in een 3D-datacube (x, y, golflengte).

HSI kan op vier primaire manieren worden uitgevoerd, elk met specifieke voordelen en beperkingen. De keuze hangt af van de toepassing, de eigenschappen van het doel en de gewenste spectrale en ruimtelijke resolutie.

Bij spectrale scanning wordt een volledig 2D-beeld vastgelegd op elke spectrale golflengte. Deze beelden worden gestapeld om de hyperspectrale datacube te vormen. In tegenstelling tot whiskbroom- en pushbroom-methoden vereist plane scanning (een vorm van spectrale scanning) geen fysieke beweging van de sensor. Omdat meerdere beelden nodig zijn, kan beweging van het object de nauwkeurigheid beïnvloeden. Geschikt voor statische scènes of laboratoriumomgevingen.

De whiskbroommethode scant één ruimtelijk punt tegelijk langs de x- en y-as. Dit levert een zeer hoge spectrale resolutie op, ideaal voor toepassingen met fijne spectrale details. Nadeel: lange scantijd maakt het minder geschikt voor dynamische of tijdgevoelige situaties.

Pushbroomsystemen scannen een volledige lijn (rij pixels) tegelijk terwijl de sensor of het object langs één as beweegt. Dit is een veelgebruikte techniek dankzij de balans tussen efficiëntie en gegevenskwaliteit. Voordelen zijn het compacte formaat, het lage gewicht, gebruiksgemak en hoge signaal-ruisverhouding (SNR). Nauwkeurige timing is cruciaal – verkeerde timing kan leiden tot slechte belichting en dataverlies.

De nieuwste HSI-techniek is snapshot-imaging, waarbij de volledige hyperspectrale datacube in één keer wordt vastgelegd. Dit maakt realtime analyse mogelijk van dynamische scènes. Momenteel zijn snapshot-systemen nog beperkt in ruimtelijke resolutie en technisch in ontwikkeling.

Voordelen:

Hoge precisie: 100+ smalle banden (1–15 nm) maken nauwkeurige materiaaldetectie en chemische analyse mogelijk.
Gedetailleerd inzicht: Legt volledige spectrale handtekeningen vast – nuttig voor het detecteren van vroege plantstress, weefselafwijkingen of verontreinigingen.
Geavanceerde analyse: Werkt goed met AI en machine learning voor complexe classificatie en anomaliedetectie.
Veelzijdige toepassingen: Inzetbaar in geneeskunde, archeologie, forensisch onderzoek en voedselveiligheid.

Beperkingen:

Hoge kosten en complexiteit: Vereist gespecialiseerde sensoren, optica en geavanceerde verwerking.
Zeer grote datasets: Tot op terabyte-niveau, wat krachtige verwerking en opslag vereist.
Specialistische kennis nodig: Voor kalibratie en analyse is expertise vereist.
Minder draagbaar: Grotere systemen en tragere verwerking maken mobiel gebruik lastig.

Multispectraal vs. Hyperspectraal

Graph showing Multispectral vs Hyperspectral Imaging

Aspect	Multispectrale Imaging	Hyperspectrale Imaging
Aantal banden	3-10 discrete banden	100+ aaneengesloten banden (tot 300+)
Bandwidth	50-200 nm breed	1-15 nm breed
Spectrale resolutie	Lager (bredere banden, niet-besmettelijk)	Hoger (smalle banden, continu)
Spectrale dekking	Richt zich op specifieke golflengten (bijv.: RGB, NIR, SWIR)	Dekt een continu spectrum (zichtbaar tot IR)
Gegevensuitvoer	Kleinere datasets (MB – GB)	Grote 3D-datacubes (TB's)
Verwerkingscomplexiteit	Eenvoudig real-time compatibel	Complex, vereist geavanceerde algoritmen (PCA, Machine Learning)
Gevoeligheid	Detecteert brede spectrale kenmerken (bijv.: gezondheid van vegetatie)	Identificeert subtiele spectrale signaturen (bijv.: mineraalsamenstelling)
Ruimtelijke resolutie	Over het algemeen hoger	Vaak lager vanwege compromissen met spectrale details
Kosten	Lager (eenvoudigere sensoren en verwerking)	Hoger (gespecialiseerde hardware / software)
Applicaties	Landbouw, sorteren van basismaterialen	Precisielandbouw (nutriëntenanalyse), mineralenkartering, medische diagnostiek
Datarepresentatie	Balkdiagram-achtig (discrete banden)	Histogram-achtig (continue spectrale signaturen)

Op zoek naar de juiste imagingsoplossing?

Of je nu multispectrale of hyperspectrale imaging onderzoekt, of gewoon hulp nodig hebt bij het kiezen van een hoogwaardige camera voor jouw toepassing — onze experts staan klaar om je te helpen. Wij bieden een breed scala aan geavanceerde imagingssystemen die geschikt zijn voor uiteenlopende industriële en wetenschappelijke toepassingen.

Vul het onderstaande formulier in, en we nemen binnen 24 uur contact met je op met advies op maat.

Hoe kies je tussen multispectrale en hyperspectrale imaging?

Zowel hyperspectrale als multispectrale imaging zijn krachtige technologieën om gegevens vast te leggen en te analyseren over het elektromagnetisch spectrum. De juiste keuze hangt grotendeels af van de gegevensvereisten, complexiteit van de toepassing en je budget.

Wanneer kiezen voor hyperspectrale imaging?

Hyperspectrale imaging (HSI) is ideaal voor toepassingen die vragen om:

Hoge spectrale resolutie
Precieze materiaaldetectie
Complexe of onbekende spectrale profielen

Dankzij honderden smalle, aaneengesloten banden bieden hyperspectrale camera’s rijke spectrale details, waardoor nauwkeurige analyses mogelijk zijn in sectoren zoals mineralogie, precisielandbouw, medische diagnostiek en verontreinigingsdetectie.
Bovendien bieden hyperspectrale systemen meer flexibiliteit op de lange termijn.

Wanneer kiezen voor multispectrale imaging?

Multispectrale imaging (MSI), waarbij een kleiner aantal en bredere spectrale banden wordt vastgelegd, is geschikt wanneer:

Alleen bepaalde golflengten nodig zijn
Het spectrale bereik goed begrepen is
Realtime verwerking of kosteneffectieve inzet gewenst is

In goed gedefinieerde toepassingen zoals monitoring van gewasgezondheid, machine vision in productie of bewaking, kan een goed ontworpen multispectraal systeem vergelijkbare resultaten leveren als hyperspectrale imaging — maar dan tegen lagere kosten en met snellere verwerking.
Dit vereist wel voorafgaande kennis van welke spectrale banden essentieel zijn voor de analyse.

Als je nog niet zeker weet welke spectrale gegevens je nodig hebt of als je verwacht dat deze kunnen evolueren, is het starten met hyperspectrale imaging aan te raden. Dit biedt meer inzicht en maakt je systeem toekomstbestendiger.

Kosten- en prestatieoverwegingen

Hoewel hyperspectrale systemen meestal duurder zijn en zwaardere rekenkracht vereisen, is dat niet altijd zo. Geavanceerde multispectrale systemen met veel banden kunnen even duur of complex zijn.

De keuze komt uiteindelijk neer op het afwegen van:

Spectrale resolutie vs. snelheid en eenvoud
Huidige needs vs. toekomstige flexibiliteit
Budget vs. analysekracht

Toekomst van multispectrale en hyperspectrale imaging

Multispectrale en hyperspectrale technologieën zijn geëvolueerd van puur wetenschappelijke tools tot praktische oplossingen in vele industrieën. Hun vermogen om gedetailleerde spectrale informatie te analyseren, stimuleert innovatie en efficiëntie.

Huidige toepassingen:

Productie: Verbetering van kwaliteitscontrole door microdefecten op te sporen.
Geneeskunde: Niet-invasieve weefselanalyse voor betere diagnostiek en behandeling.
Landbouw: Monitoring van gewasgezondheid, optimalisatie van hulpbronnen, verhoging van opbrengst.

Opkomende toepassingen:

Milieumonitoring: Analyse van klimaateffecten, behoud van biodiversiteit en gerichte interventies.
Veiligheid en defensie: Verbeterde bewaking en dreigingsidentificatie in complexe omgevingen.
Autonome systemen: Zelfrijdende voertuigen detecteren wegcondities, obstakels en verkeersborden.
Stedelijke planning: Analyse van stadslandschappen, infrastructuurmonitoring, slimme steden.
Behoud van cultureel erfgoed: Niet-invasieve inspectie van kunstwerken en artefacten, ondersteuning bij restauraties.

Met voortdurende innovatie zullen multispectrale en hyperspectrale imaging een cruciale rol spelen bij het aanpakken van uitdagingen op het gebied van duurzaamheid, veiligheid en technologische vooruitgang.