Escudriñando en el contenedor de una tienda de comestibles, es difícil saber si un melocotón, tomate o aguacate está empezando a deteriorarse debajo de su piel.
Pero una tecnología de cámara asequible desarrollada por la Universidad de Washington y Microsoft Research podría permitir a los consumidores del futuro saber qué fruta está perfectamente madura o qué se está pudriendo en el refrigerador.
El equipo de ingenieros informáticos e ingenieros eléctricos desarrolló HyperCam, una cámara hiperespectral de menor costo que usa luz infrarroja cercana visible e invisible para "ver" debajo de las superficies y capturar detalles invisibles. Este tipo de cámara se usa típicamente en aplicaciones industrialesy puede costar entre varios miles y decenas de miles de dólares.
En un documento presentado en la conferencia UbiComp 2015, el equipo detalló una solución de hardware que cuesta aproximadamente $ 800, o potencialmente tan poco como $ 50 para agregar a una cámara de teléfono móvil. También desarrollaron un software inteligente que encuentra fácilmente diferencias "ocultas" entrequé captura la cámara hiperespectral y qué se puede ver a simple vista.
Cuando HyperCam capturó imágenes de la mano de una persona, por ejemplo, revelaron patrones detallados de venas y textura de la piel que son exclusivos de esa persona. Eso puede ayudar en todo, desde el reconocimiento de gestos hasta la biometría, hasta distinguir entre dos personas diferentes que juegan el mismo videojuego.
Como una investigación preliminar de la utilidad de HyperCam como herramienta biométrica, en una prueba de 25 usuarios diferentes, el sistema pudo diferenciar entre imágenes de manos de usuarios con un 99 por ciento de precisión.
En otra prueba, el equipo también tomó imágenes hiperespectrales de 10 frutas diferentes, desde fresas hasta mangos y aguacates, en el transcurso de una semana. Las imágenes de HyperCam predijeron la relativa madurez de las frutas con una precisión del 94 por ciento, en comparación con solo 62por ciento para una cámara típica.
"Todavía no está allí, pero la forma en que se construyó este hardware probablemente se pueda imaginar poniéndolo en un teléfono móvil", dijo Shwetak Patel, profesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería e Ingeniería Eléctrica de la UW.
"Con este tipo de cámara, puedes ir a la tienda de comestibles y saber qué productos elegir al mirar debajo de la piel y ver si hay algo mal adentro. Es como tener una aplicación de seguridad alimentaria en tu bolsillo", dijo Patel.
Las imágenes hiperespectrales se usan hoy en día en todo, desde imágenes satelitales y monitoreo de energía hasta inspecciones de infraestructura y seguridad alimentaria, pero el alto costo de la tecnología históricamente ha limitado su uso a fines industriales o comerciales. El equipo de investigación de UW y Microsoft quería ver si podíanhacer una cámara hiperespectral relativamente simple y asequible para usos del consumidor.
"Los sistemas existentes son costosos y difíciles de usar, por lo que decidimos crear una cámara hiperespectral de bajo costo y explorar estos usos nosotros mismos", dijo Neel Joshi, un investigador de Microsoft que colaboró en el proyecto. "Después de construir la cámara, comenzamos a señalaren objetos cotidianos, realmente cualquier cosa que pudiéramos encontrar en nuestros hogares y oficinas, y nos sorprendió toda la información oculta que reveló ".
Una cámara típica divide la luz visible en tres bandas: rojo, verde y azul, y genera imágenes usando diferentes combinaciones de esos colores. Pero las cámaras que utilizan otras longitudes de onda en el espectro electromagnético pueden revelar diferencias invisibles.
Las cámaras de infrarrojo cercano, por ejemplo, pueden revelar si los cultivos son saludables o si una obra de arte es genuina. Las cámaras de infrarrojos térmicos pueden visualizar dónde escapa el calor de las ventanas con fugas o un circuito eléctrico sobrecargado.
"Cuando miras una escena a simple vista o con una cámara normal, la mayoría de las veces ves colores. Puedes decir, 'Oh, eso es un pantalón azul'", dijo el autor principal, Mayank Goel, una computadora de la Universidad de Washington.estudiante de doctorado en ciencias e ingeniería y becario graduado de Microsoft Research. "Con una cámara hiperespectral, estás viendo el material real del que está hecho algo. Puedes ver la diferencia entre el denim azul y el algodón azul".
HyperCam, que usa las partes visibles e infrarrojas cercanas del espectro electromagnético, ilumina una escena con 17 longitudes de onda diferentes y genera una imagen para cada una.
Uno de los desafíos en las imágenes hiperespectrales es clasificar el gran volumen de fotogramas producidos. El software de UW analiza las imágenes y encuentra las que son más diferentes de lo que el ojo humano ve, esencialmente concentrándose en las que el usuario probablemente encuentre másrevelador
"Extrae todas las diferentes imágenes posibles y lo compara con lo que verá una cámara normal o el ojo humano e intenta descubrir qué escenas se ven más diferentes", dijo Goel.
Un desafío pendiente es que la tecnología no funciona particularmente bien con luz brillante, dijo Goel. Los próximos pasos de investigación incluirán abordar ese problema y hacer que la cámara sea lo suficientemente pequeña como para incorporarla a teléfonos móviles y otros dispositivos, dijo.
El proyecto fue financiado por Microsoft Research.
Los coautores incluyen a Eric Whitmire, Alex Mariakakis y el fallecido Gaetano Borriello del Departamento de Informática e Ingeniería de la UW y T. Scott Saponas, Neel Joshi, Dan Morris, Brian Guenter y Marcel Gavriliu en Microsoft Research.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Washington . Original escrito por Jennifer Langston. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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