Fraunhofer Sachsen will mit 12 Partnern KI und Hyperspektral-Technologie verheiraten

Zwickau/Dresden, 29. Januar 2024. Hyperspektral-Augen sollen künftig in der vertikalen Landwirtschaft, beim autonomen Fahren und in Überwachungs-Drohnen helfen. Denn die Nachfolger der ostdeutschen Multispektral-Kameras für Kosmonauten können heute selbst aus der Ferne beispielsweise recht genau ermitteln, welche Schätze noch in alten Bergbau-Halden schlummern oder ob die Salatpflanze im urbanen Gemüsezucht-Regal etwa mehr Dünger braucht. Um die Vorteile dieser Technologie künftig viel breiter als bisher praktisch nutzbar zu machen, haben das „Fraunhofer-Instituts für Werkstoff- und Strahltechnik“ (IWS) in Dresden und dessen „Anwendungszentrum für Optische Messtechnik und Oberflächentechnologien“ (Azom) in Zwickau nun das Konsortium „Hyperimage“ geschmiedet.

Einsatz in der Qualitätskontrolle und beim Drohnenflug

Geleitet von Azom-Forscher Alexander Kabardiadi-Virkovski will der Verbund aus 13 Unternehmen und Instituten dafür Hyperspektral-Sensorik und „Künstliche Intelligenz“ (KI) in einer Plattform kombinieren. Die daraus entwickelten Systeme sollen dann beispielsweise einen Teil der Qualitätskontrolle in Elektronikfabriken übernehmen, senkrechte Pflanzfabriken überwachen, von Drohnen aus Bodenschätze suchen und Robotertaxis helfen, sich im Straßenverkehr rasch zurecht zu finden.

Hyperspektral-Technik zerlegt zurückgestrahltes Licht in extrem viele Farben

Für eine Hyperspektral-Analyse zerlegen Spezialsensoren das aufgefangene Licht eines Sterns, einer angestrahlten Pflanze oder anderen leuchtenden Objekten in besonders viele Wellenlängen – ähnlich, wie ein Prisma das scheinbar weißgelbe Sonnenlicht in zahlreiche Farben aufteilt. Je nachdem, welche „Farben“ besonders dominieren, lassen sich Rückschlüsse auf die innere chemische Zusammensetzung und physikalische Beschaffenheit der untersuchten Pflanze, Bergbau-Halde oder der eben erzeugen Elektronikstrukturen ziehen. Je mehr kleine Wellenlängen-Bereiche der Sensor erfassen kann, desto genauer können solche Analysen gelingen.

5,6 Millionen Euro Zuschuss von der EU

Damit die Hyperspektral-Augen sogar mit nur kurzen Schnappschüssen zu stichhaltigen Analysen gelangen, müssen die Ingenieure aus Hyperspektral-Sensoren komplette Systeme entwerfen diese dann mit zahlreichen Beispielbildern anlernen, sie mit Rechnerwolken („Clouds“) vernetzen und neue Standards für Hyperspektral-Kameras entwickeln. Das Projekt ist auf dreieinhalb Jahre angelegt. Die EU bezuschusst den „Hyperimage“-Verbund mit 5,6 Millionen Euro.

Die Hyperimage-Partner

Beteiligt sind folgenden Unternehmen und Institute:

• 4K-MEMS (CH): Optimierung neuartiger SWIR-Lichtquellen und deren Integration in kundenspezifische IR-Linienbeleuchtungsmodule für hochwertige hyperspektrale Bildgebung
• AMIRES (CZ): Managementunterstützung, Verbreitung und Kommunikation
• DIVE imaging systems (DE): Neuartiges Hyperspektral-Sichtgerät zur Halbleiter-Qualitätskontrolle und Plattformnutzung für spektrale Bildanalyse
• Fraunhofer IWS (DE): Projektmanagement und Koordination, maschinelles Lernen, Normalisierungsalgorithmen für spektrale Bilddaten und technische Beurteilung spektraler Bildgebungssysteme
• Growy Labs (NL): Wachstumsanalyse und Gesundheitszustand von Pflanzen-Kulturen mittels spektraler Bildgebungslösungen
• Infineon Technologies Bipolar (DE): Qualitätskontrolle beim Löten von bipolaren Thyristoren mittels spektraler Bildgebung
• KETMarket (DE): Preparation of commercial exploitation of project results and networking with open European innovation ecosystem
• Netcompany-Intrasoft (LU): Design und Entwicklung der cloudbasierten Bilddatenanalyseplattform und deren Benutzeroberfläche
• Norsk Elektro Optikk (NO): Herstellung von Hyperspektralkamera-Demonstratoren basierend auf neuartigen Komponenten im Projekt
• Optotune Switzerland AG (CH): Bereitstellung elektrisch einstellbarer Flüssiglinsen, 2D-Spiegel und Pixel-Shifter
• Robotnik Automation (ES): Autonomes Fahren im Gelände auf Basis von Spektralbilddaten
• SILIOS Technologies (FR): Entwurf, Herstellung und Charakterisierung von Multispektralsensoren für die verschiedenen Anwendungen
• Stichting Wageningen Research (NL): Spektralbildgebung für die Landwirtschaft inklusive Datenanalyse und Demonstratorentwicklung

Quellen: IWS Dresden, IOSB Karlsruhe, Oiger-Archiv

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