1. Wichtige Rohstofflieferanten und Preisanalyse
Zu den Hauptlieferanten von Rohstoffen für Hyperspektralkameras zählen die folgenden Unternehmen: Costar-Technologien, Lumentum Holdings Inc, Broadcom Inc, LG Innotek, Sunny Optical Technologie Und OMNIVISION.
Tabelle Analyse der wichtigsten Rohstofflieferanten
Rohstoff | Lieferanten | Kontaktinformationen |
Elektronische Komponenten | Costar-Technologien | Website: costartechnologies.com Tel: 469-635-6800 Adresse: 101 Wrangler Drive, Ste 201, Coppell, TX 75019 |
OMNIVISION | Internet: www.ovt.com Tel: +1 408 567 3000 Adresse: 4275 Burton Drive, Santa Clara, Kalifornien 95054, USA | |
Optische Chips | Lumentum Holdings Inc | Internet: www.lumentum.com Tel: 408 546 5483 Adresse: 1001 Ridder Park Drive, San Jose, CA 95131, USA |
Broadcom Inc | Internet: www.broadcom.com Tel: 650-427-6000 Hinzufügen: 3421 Hillview Ave, Palo Alto, Kalifornien, 94304, USA | |
Kameramodule | LG Innotek | Internet: www.lginnotek.com Tel: +82-2-3777-1114 Hinzufügen: Gebäude E1/E3, 30, Magokjungang 10-ro, Gangseo-gu, Seoul, Republik Korea |
Sunny Optical Technologie | Internet: www.sunnyoptical.com Tel: 0086-574-62538080 Hinzufügen: 27-29 Shunke Road, Yuyao, Zhejiang, China |
Die Kosten für die Herstellung eines Kameraobjektivs werden von einer Reihe von Faktoren beeinflusst, darunter die Komplexität des Designs, die verwendeten Materialien und der Herstellungsprozess. Die Kosten für die Herstellung von Kameraobjektiven variieren je nach Objektivtyp und Hersteller. Hochwertige Objektive mit fortschrittlichen Funktionen und Materialien können in der Herstellung Tausende von Dollar kosten, während Objektive der Einstiegsklasse Hunderte kosten können. Die Kostenanalyse der Linsenmaterialien ist ein wichtiger Faktor bei der Bestimmung der Gesamtkosten für die Herstellung eines Kameraobjektivs. Die Kosten der Linsenmaterialien können je nach Art der hergestellten Linse und der Qualität der verwendeten Materialien stark variieren. Beispielsweise können für hochwertige Objektive exotische Materialien wie Fluorit oder ED-Glas verwendet werden, was die Produktionskosten erheblich erhöhen kann. Geräte mit eingebetteten Kameras enthalten Rohstoffe wie Silizium und Kunststoff sowie seltene Erden wie Gold und Lithium. Technologische Fortschritte haben es möglich gemacht, Linsen effizienter und kostengünstiger herzustellen. Beispielsweise verwenden einige Hersteller 3D-Druck zur Herstellung von Linsenelementen, was die Kosten und den Zeitaufwand für die Herstellung reduzieren kann.
2. Analyse der wichtigsten Distributoren von Hyperspektralkameras
Zu den wichtigsten Distributoren von Hyperspektralkameras gehören Channel Systems Inc. (CSI), Technische Bildgebungsdienste, Quantum Design Europa, STEMMER IMAGING, Konica Minolta Und DATVISION.
Ihr Serviceangebot erstreckt sich über Nordamerika, Europa und Asien. Über diese Vertriebsnetze können Hersteller von Hyperspektralkameras ihre Produkte für zahlreiche nachgelagerte Anwendungen wie Industrie, Landwirtschaft, Medizin und Umweltüberwachung effektiv auf globalen Märkten vermarkten.
Tabelle Downstream-Distributoren
Downstream-Distributoren | Kontaktinformationen |
Channel Systems Inc. (CSI) | Website: channelsystems.ca Tel: 204.753.5190 Adresse: WB Lewis Business Centre Suite 2, 24 Aberdeen Avenue, Pinawa MB Canada R0E 1L0, Kanada |
Technische Bildgebungsdienste | Website: techimaging.com Tel: 987-740-0063 Adresse: 428 Lincoln Avenue, Saugus, MA 01906, USA |
Quantum Design Europa | Website: qd-europe.com Tel: +49 6157 80710-0 Hinzufügen: Breitwieserweg 9, 64319 Pfungstadt, Deutschland |
STEMMER IMAGING | Internet: www.stemmer-imaging.com Tel: +49 89 80902-0 Adresse: Gutenbergstr. 9-13, 82178 Puchheim, Deutschland |
Konica Minolta | Website: www.konicaminolta.com Tel: +81-3-6250-2111 Hinzufügen: JP TOWER, 2-7-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokio 100-7015, Japan |
DATVISION | Website: www.datvision.co.kr Adresse: Zimmer 402, Star Valley, 99 Digital-ro 9-gil, Geumcheon-gu, Seoul, Südkorea |
3. Wichtige nachgelagerte Käufer der Hyperspektralkamera-Analyse
Zu den Hauptkunden der Hyperspektralkamera gehören Cargill, ADM, Cleveland-Klinik, Mayo-Klinik, SHIMADZU CORPORATION, SGS SA, Eurofins Scientific Und Honeywell International.
Tabelle nachgelagerte Käufer
Nachgelagerte Käufer | Kontaktinformationen |
Cargill | Internet: www.cargill.com Tel: 800-227-4455 Hinzufügen: PO Box 9300, Minneapolis, MN, 55440-9300, USA |
ADM | Internet: www.adm.com Tel: +1 312-634-8100 Adresse: 77 W Wacker Dr #4600, Chicago, IL 60601, USA |
Cleveland-Klinik | Website: my.clevelandclinic.org Tel: 216.444.2200 Adresse: 9500 Euclid Ave., Cleveland, Ohio 44195, USA |
Mayo-Klinik | Internet: www.mayoclinic.org Tel: 480-301-8000 Adresse: 13400 E. Shea Blvd., Scottsdale, AZ 85259, USA |
SHIMADZU CORPORATION | Website: www.shimadzu.com Tel: +81-75-823-1111 Hinzufügen: 1, Nishinokyo Kuwabara-cho, Nakagyo-ku, Kyoto 604-8511, Japan |
Honeywell International | Internet: www.honeywell.com Tel: (877) 841-2840 Adresse: 855 S Mint St, Charlotte, NC 28202, USA |
SGS SA | Internet: www.sgs.com Tel: +41 22 739 91 11 Adresse: 1 Place des Alpes, Postfach 2152, 1211, Genf, Schweiz |
Eurofins Scientific | Internet: www.eurofins.com Tel: +352 26 18 53 20 Hinzufügen: Val Fleuri 23, 1526, Luxemburg |
4. Markttreiber für Hyperspektralkameras
„Vorteile von Hyperspektralkameras“
Hyperspektrale Bildgebung liefert verbesserte Informationen pro Pixel und ist daher besonders wertvoll, wenn es darum geht, Objekte oder Materialien mit ähnlichen Farben zu unterscheiden. Hyperspektrale Bildgebung kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Qualitätskontrolle (Holz, Textilien, Papier, Baumaterialien, Pharmazeutika), Prozesskontrolle (Filme, Feuchtigkeitsgehalt, Farbe), Sortierung (Lebensmittel, wiederverwertbare Materialien, Mineralien), Fernerkundung (Meeresfarbe, Umweltüberwachung, Landwirtschaft) und viele andere. Dank der Fortschritte bei kompakten, kostengünstigen und leistungsstarken hyperspektralen Bildgebungssystemen kann die Technologie in einer Vielzahl von Umgebungen und plattformübergreifend eingesetzt werden, von Mikroskopen bis hin zu Flugzeugen.
Hyperspektralkameras sind hochentwickelte Bildgebungsgeräte, die eine Vielzahl von Wellenlängen scannen können, darunter sichtbare, ultraviolette und nahe Infrarotspektren. Sie sind außergewöhnlich langlebig und kostengünstig und bieten gleichzeitig außergewöhnliche Genauigkeit, minimale Verzerrung, wenig Streulicht und hervorragende Bildqualität. Hyperspektralkameras können kontinuierliche Spektralinformationen und räumliche Informationen von Zielen erfassen, wodurch sie sich hervorragend zum Identifizieren und Klassifizieren von Zielen eignen. Hyperspektralkameras können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, beispielsweise in der Umweltüberwachung, Landwirtschaft, Medizin usw. Sie können die chemische Zusammensetzung, die physikalischen Eigenschaften und die räumliche Verteilung von Zielen erkennen und analysieren und so nützliche Informationen für verschiedene Anwendungen liefern. Hyperspektralkameras verfügen in der Regel über eine hohe Empfindlichkeit und Genauigkeit, wodurch sie schwache Spektralmerkmale und subtile Änderungen in Zielen erkennen und analysieren können. Hyperspektralkameras können Daten in Echtzeit erfassen und verarbeiten und Daten aus der Ferne übertragen, wodurch die Datenerfassung und -verarbeitung bequemer und schneller wird.
„Staat und Privatunternehmen unterstützen Investitionen stärker“
Regierungen unterstützen F&E-Aktivitäten im Bereich der Hyperspektralbildgebung finanziell. Förderprogramme und Zuschüsse stehen akademischen Einrichtungen, Forschungsorganisationen und Unternehmen zur Verfügung, die innovative Hyperspektralbildgebungstechnologien entwickeln. Darüber hinaus gehen Regierungen Partnerschaften mit privaten Unternehmen ein, um die Entwicklung und Einführung dieser Systeme zu unterstützen. Diese Partnerschaften umfassen gemeinsame Finanzierung, den Austausch von Ressourcen und Fachwissen sowie die Zusammenarbeit bei F&E-Projekten.
Das kanadische Unternehmen für hyperspektrale Bildgebungssatelliten Wyvern hat eine Investition von 15 Milliarden kanadischen Dollar von Sustainable Development Technology Canada (SDTC) erhalten. Die Investition ist an ein 3-Jahres-Projekt gebunden, das Unterstützung von xarvio® Digital Farming Solutions, einer Marke der BASF Digital Farming GmbH, umfasst. Wyvern, ein Weltraumdatenunternehmen, das erschwingliche und leicht zugängliche hochauflösende Hyperspektralbilder anbietet, sicherte sich eine zusätzliche Finanzierung in Höhe von 15 Milliarden kanadischen Dollar unter der Leitung von Uncork Capital, wobei zu den wichtigsten Investoren MaC Venture Capital und Y Combinator gehören. Mit dem neuen Kapital sind die ersten drei Satelliten von Wyvern vollständig finanziert, was Kunden, die am Kauf der begrenzten verbleibenden Kapazität interessiert sind, Sicherheit bietet. Metaspectral, ein Softwareunternehmen, das Computer Vision mithilfe von Deep Learning und Hyperspektralbildern vorantreibt, hat eine Seed-Runde in Höhe von 15 Milliarden kanadischen Dollar von SOMA Capital, Acequia Capital, der kanadischen Regierung und mehreren namhaften Angel-Investoren, darunter Jude Gomila und Alan Rutledge, abgeschlossen.
5. Herausforderungen auf dem Markt für Hyperspektralkameras
„Nicht genügend Portabilität“
Herkömmliche hyperspektrale Bildgebungssysteme, die auf separaten Spektrometern und Kameras basieren, sind sperrig und unhandlich, sodass sie nur schwer häufig bewegt oder in kleine Räume eingebaut werden können. Gleichzeitig unterliegen die Echtzeitleistung und Portabilität von Hyperspektralkameras aufgrund der Komplexität der Datenverarbeitung und der Echtzeitanforderungen bestimmten Einschränkungen. Vorhandene Hyperspektralkameras können jeweils nur eine Zeile scannen, was hauptsächlich an ihrer Konstruktion und den mechanischen beweglichen Komponenten liegt, die die Bildrate begrenzen. Diese Einschränkung macht diese Technologie für zeitkritische Anwendungen ungeeignet und bedarf weiterer Forschung. Vorhandene kommerzielle Phänotypisierungssysteme für Gewächshäuser sind außerdem häufig zu groß. Außerdem erzeugen Hochleistungs-Halogenlampen, die üblicherweise für die hyperspektrale Reflexionsbildgebung verwendet werden, große Mengen Wärme, was für die Beleuchtung empfindlicher Pflanzen aus kurzer Entfernung nicht ideal ist. Vor kurzem wurden kleine All-in-One-Hyperspektralkameras auf den Markt gebracht, die die Entwicklung kompakter Bildgebungssysteme ermöglichen.
„Es fehlt ein gemeinsamer Standard für die Herstellung von Hyperspektralsensoren“
Ein hyperspektrales Bildgebungssystem ist eine erhebliche Investition, und die meisten Benutzer werden das ausgewählte Instrument viele Jahre lang verwenden und einen Großteil der wissenschaftlichen Arbeit auf der Grundlage der Instrumentendaten durchführen. Trotz umfassender Fachkenntnisse in Spektroskopie oder hyperspektraler Datenverarbeitung verfügen viele Benutzer immer noch über begrenzte Kenntnisse der Hardware hyperspektraler Instrumente. In Verbindung mit dem Fehlen eines gemeinsamen Industriestandards für die Messung und Aufzeichnung dieser Instrumente kann dies häufig zu Anforderungsspezifikationen führen, die bei vielen der subtileren technischen Parameter, die wichtiger sind als die tatsächlichen Parameter, nicht richtig zwischen verschiedenen Instrumenten unterscheiden. Daher wird in vielen Fällen der Preis zum wichtigsten Unterscheidungsfaktor. Dies ist aus Sicht des Benutzers möglicherweise nicht immer die beste Entscheidung. Die Folgen einer solchen Entscheidung werden häufig erst nach einer beträchtlichen Nutzungsdauer des Instruments deutlich und es ist anschließend unmöglich, die Entscheidung zu ändern.
„Unzureichende gekennzeichnete Daten für das Training und hohes Volumen der produzierten Daten“
Bei der Datenerfassung führt die Redundanz kontinuierlicher Spektralbänder dazu, dass räumlich und spektral duplizierte Informationen verfügbar sind, was eine optimale und differenzierte Abfrage räumlicher Spektralmerkmale behindert. Erfasste hyperspektrale Datensätze enthalten verrauschte Bänder, die aufgrund von Erfassungsfehlern nicht verwendet werden können, was zu einem Verlust von Informationen über spektrale Merkmale führt. Aufgrund der schlechten Auflösung umfasst jedes Pixel einen riesigen räumlichen Bereich auf der Erdoberfläche, was zu Inkonsistenzen und Unsicherheiten in den verwendeten Klassifizierungsalgorithmen führt. Luftgestützte Spektrometer decken einen viel kleineren Bereich ab und können daher nur eine begrenzte Menge an hyperspektralen Daten erfassen. Dies führt zu einer Begrenzung der Anzahl von Trainingsbeispielen für Klassifizierungsmodelle. HSI enthält normalerweise Klassen, die einer einzelnen Szene entsprechen, und der Lernprozess verfügbarer Klassifizierungsmodelle erfordert gekennzeichnete Daten. Die Kennzeichnung jedes Pixels erfordert jedoch menschliche Fähigkeiten, was mühsam und zeitaufwändig ist. Darüber hinaus mangelt es derzeit an Open-Source-Softwaretools und -paketen für die bildgebende Spektroskopie. Die großen Datenmengen, die von Hyperspektralsensoren erzeugt werden, sind schwer zu speichern, zu übertragen, zu verarbeiten und zu verstehen. Das durchschnittliche Hyperspektralbild ist fast 100-mal größer als ein herkömmliches RGB-Kamerabild derselben Landfläche, sodass spezielle Methoden zur effizienten Verarbeitung erforderlich sind.
