Един ден, в не твърде далечното бъдеще, всички можем да носим камери в джобовете си, които да виждат далеч отвъд това, на което очите ни са способни.
Това е целта на екип от изследователи от Университета във Вашингтон, които, съвместно с Microsoft, разработиха достъпна хиперспектрална камера, която наричат HyperCam.
Човешкото око, макар и ослепително в своята сложност, може да види само ограничен обхват. От целия електромагнитен спектър очите ни възприемат само три цветни ленти - червен, зелен и син. Така учените отдавна използват хиперспектрални изображения - технология, която разделя електромагнитния спектър в стотици ленти, за да създават подробни изображения на данни извън това, което окото може да вижда - за най-различни цели. Използва се в селското стопанство и минното дело за разглеждане на неща като съдържание на минерали и ниво на влага в почвата. При въздушни хиперспектрални снимки някои видове почва или минерали ще имат специфични спектрални сигнатури, които формират шарки. Инспекторите по безопасност на храните могат да използват хиперспектрални камери, за да оценят храните за хранително съдържание или замърсяване с нехранителен материал.
HyperCam използва както видима светлина, така и невидима близо инфрачервена светлина, за да надникне под повърхностите на обектите и да създаде модели, за да покажем на очите ни какво им липсва. За всяка картина тя генерира изображение от 17 различни дължини на вълната. След това нейният интегриран софтуер избира най-добрите парчета от всяко изображение, които да се поберат заедно в едно цяло. Той привилегирова части от изображението, които показват неща, които окото обикновено не би възприемало.
„[HyperCam] автоматично се опитва да определи какво е полезно в дадена сцена“, обяснява Mayank Goel, докторант от Университета във Вашингтон, който работи по проекта HyperCam. "Преувеличава онова, което човешкото око не може да види."
HyperCam може например да вижда вени под човешката кожа. Тези модели на вени, комбинирани с ултра-детайлните изображения на камерата на повърхностните шарки на кожата, могат да бъдат използвани за идентифициране. В експеримент, включващ 25 лица, HyperCam успя да съпостави снимките на ръцете и техните субекти с повече от 99 процента точност. Това високо ниво на точност предполага, че HyperCam може да има потенциални биометрични приложения, използвайки модели на кожата за отключване на смартфони, например, или дори като идентификационен номер за целите на онлайн плащането.
Способността да се правят толкова подробни изображения на кожни модели също може да има редица медицински приложения, казва Гоел. Може например да се използва за наблюдение на заздравяването на рани във времето, улавяйки фино-зърнести промени, които човешкото око не може да види.
HyperCam има някои интересни потенциални приложения и за потребителите. Той лесно може да направи разлика между узрели и презрели плодове и да извади под повърхността синини, които нарушават текстурата на круша или ябълка. Колкото по-зрял е плодът, толкова по-тъмен ще изглежда на изображението на HyperCam. Това е така, защото узрелите плодове са по-меки; светлината прониква в плода, а не се отразява.
За разлика от хиперспектралните камери, използвани за промишлени цели, които могат да струват хиляди долари, HyperCam е само около 800 долара. А създателите казват, че само за 50 долара технологията може да бъде имплантирана в мобилни телефони.
Технологията на HyperCam има ограничения. Той не може да се използва при ярка дневна светлина, тъй като твърде много светлина ще надвие способностите му да издълбае спектъра. Дори в много ярко осветен магазин за хранителни стоки, може да се наложи потребител да държи HyperCam доста близо до продукта - да кажем един крак или така - за да получи точно четене.
Въпреки че е в състояние да избере най-добрите праскови на пазара, несъмнено би било полезно, изобретателите на HyperCam твърдят, че има много повече потенциални приложения. И макар да няма незабавни планове за засаждане на HyperCams в мобилни телефони, изследователите се надяват да работят за това в близко бъдеще.
„Искаме да работим с [други] учени“, казва Гоел. „Идеята е, че ние обучаваме хората как правят тази камера и след това те могат да ги генерират за собствените си приложения.“
