1. 주요 원자재 공급업체 및 가격 분석
초분광 카메라 원료의 주요 공급업체는 다음과 같습니다. 코스타 테크놀로지스, 루멘텀 홀딩스 주식회사, 브로드컴 주식회사, 엘지이노텍, 서니옵티컬 테크놀로지 그리고 옴니비전.
표 주요 원자재 공급업체 분석
원료 | 공급업체 | 연락처 정보 |
전자부품 | 코스타 테크놀로지스 | 웹: costartechnologies.com 전화: 469-635-6800 주소: 101 Wrangler Drive, Ste 201, Coppell, TX 75019 |
옴니비전 | 웹: www.ovt.com 전화: +1 408 567 3000 주소: 4275 Burton Drive, Santa Clara, California 95054, USA | |
광칩 | 루멘텀 홀딩스 주식회사 | 웹: www.lumentum.com 전화: 408 546 5483 주소: 1001 Ridder Park Drive, San Jose, CA 95131, USA |
브로드컴 주식회사 | 웹: www.broadcom.com 전화: 650-427-6000 추가: 3421 Hillview Ave, Palo Alto, California, 94304, USA | |
카메라 모듈 | 엘지이노텍 | 웹: www.lginnotek.com 전화: +82-2-3777-1114 Add: 서울시 강서구 마곡중앙10로 30 E1/E3동 |
서니옵티컬 테크놀로지 | 웹: www.sunnyoptical.com 전화: 0086-574-62538080 추가: 중국 절강성 위야오 순커로 27-29 |
카메라 렌즈를 생산하는 데 드는 비용은 설계의 복잡성, 사용된 재료, 제조 공정을 포함한 다양한 요인의 영향을 받습니다. 카메라 렌즈를 생산하는 데 드는 비용은 렌즈 유형과 제조업체에 따라 다릅니다. 고급 기능과 재료가 포함된 고급 렌즈는 생산하는 데 수천 달러가 들 수 있는 반면, 보급형 렌즈는 수백 달러가 들 수 있습니다. 렌즈 재료의 비용 분석은 카메라 렌즈를 생산하는 전반적인 비용을 결정하는 데 중요한 요소입니다. 렌즈 재료의 비용은 생산되는 렌즈 유형과 사용된 재료의 품질에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 고급 렌즈는 불소석이나 ED 유리와 같은 이국적인 재료를 사용할 수 있으며, 이는 생산 비용을 상당히 증가시킬 수 있습니다. 카메라가 내장된 장치에는 실리콘과 플라스틱을 포함한 원자재와 금과 리튬과 같은 희토류 광물이 포함됩니다. 기술의 발전으로 렌즈를 보다 효율적이고 낮은 비용으로 생산할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 일부 제조업체는 3D 프린팅을 사용하여 렌즈 요소를 생산하여 제조에 필요한 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.
2. 초분광 카메라 주요 유통업체 분석
초분광 카메라의 주요 유통업체는 다음과 같습니다. 채널 시스템 주식회사(CSI), 기술 이미징 서비스, 퀀텀 디자인 유럽, 스테머 이미징, 코니카 미놀타 그리고 데이비전.
이들의 서비스 범위는 북미, 유럽, 아시아를 포함합니다. 이러한 유통망을 통해 초분광 카메라 제조업체는 산업, 농업, 의료 및 환경 모니터링과 같은 여러 다운스트림 애플리케이션을 위해 글로벌 시장에 제품을 효과적으로 마케팅할 수 있습니다.
테이블 하류 유통업체
하류 유통업체 | 연락처 정보 |
채널 시스템 주식회사(CSI) | 웹: channelsystems.ca 전화: 204.753.5190 주소: WB Lewis Business Centre Suite 2, 24 Aberdeen Avenue, Pinawa MB Canada R0E 1L0, Canada |
기술 이미징 서비스 | 웹: techimaging.com 전화: 978-740-0063 주소: 428 Lincoln Avenue, Saugus, MA 01906, USA |
퀀텀 디자인 유럽 | 웹: qd-europe.com 전화: +49 6157 80710-0 추가: Breitwieserweg 9, 64319 Pfungstadt, Germany |
스테머 이미징 | 웹: www.stemmer-imaging.com 전화: +49 89 80902-0 주소: Gutenbergstr. 9-13, 82178 Puchheim, Germany |
코니카 미놀타 | 웹: www.konicaminolta.com 전화: +81-3-6250-2111 주소: JP TOWER, 2-7-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo 100-7015, Japan |
데이비전 | 웹사이트: www.datvision.co.kr 주소: 서울특별시 금천구 디지털로9길 99, 스타밸리 402호 |
3. 초분광 카메라의 주요 하류 구매자 분석
초분광 카메라의 주요 고객은 다음과 같습니다. 카길, 영어: ADM(영어), 클리블랜드 클리닉, 메이요 클리닉, 시마즈 주식회사, 에스에스에스에스(주), 유로핀스 사이언티픽 그리고 허니웰 인터내셔널.
테이블 하류 구매자
하류 구매자 | 연락처 정보 |
카길 | 웹: www.cargill.com 전화: 800-227-4455 추가: PO Box 9300, Minneapolis, MN, 55440-9300, USA |
영어: ADM(영어) | 웹: www.adm.com 전화: +1 312-634-8100 주소: 77 W Wacker Dr #4600, Chicago, IL 60601, USA |
클리블랜드 클리닉 | 웹: my.clevelandclinic.org 전화: 216.444.2200 주소: 9500 Euclid Ave., Cleveland , Ohio 44195, USA |
메이요 클리닉 | 웹: www.mayoclinic.org 전화: 480-301-8000 주소: 13400 E. Shea Blvd., Scottsdale, AZ 85259, USA |
시마즈 주식회사 | 웹: www.shimadzu.com 전화: +81-75-823-1111 주소: 604-8511 일본 교토부 나카교구 니시노쿄 구와바라초 1 |
허니웰 인터내셔널 | 웹: www.honeywell.com 전화: (877) 841-2840 주소: 855 S Mint St, Charlotte, NC 28202, USA |
에스에스에스에스(주) | 웹: www.sgs.com 전화: +41 22 739 91 11 주소: 1 Place des Alpes, PO Box 2152, 1211, Geneva, Switzerland |
유로핀스 사이언티픽 | 웹: www.eurofins.com 전화: +352 26 18 53 20 추가: Val Fleuri 23, 1526, 룩셈부르크 |
4. 초분광 카메라 시장 동인
'초분광 카메라의 장점'
초분광 이미징은 픽셀당 향상된 정보를 제공하여 유사한 색상의 물체나 재료를 구별할 때 특히 유용합니다. 초분광 이미징은 품질 관리(목재, 직물, 종이, 건축 자재, 제약), 공정 관리(필름, 수분 함량, 색상), 분류(식품, 재활용 재료, 광물), 원격 감지(해양 색상, 환경 모니터링, 농업) 및 기타 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 소형, 비용 효율적이며 강력한 초분광 이미징 시스템의 발전으로 이 기술은 현미경에서 항공기에 이르기까지 다양한 환경과 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
초분광 카메라는 가시광선, 자외선 및 근적외선 스펙트럼을 포함한 다양한 파장을 스캔하도록 설계된 고급 이미징 장치입니다. 이 카메라는 뛰어난 정확성, 최소한의 왜곡, 낮은 스트레이 라이트 및 뛰어난 이미지 품질을 제공하는 동시에 매우 내구성이 뛰어나고 비용 효율적입니다. 초분광 카메라는 대상의 연속적인 스펙트럼 정보와 공간 정보를 얻을 수 있어 대상을 식별하고 분류하는 데 탁월합니다. 초분광 카메라는 환경 모니터링, 농업, 의학 등 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. 대상의 화학적 구성, 물리적 특성 및 공간 분포를 감지하고 분석하여 다양한 응용 분야에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 초분광 카메라는 일반적으로 감도와 정확도가 높아 약한 스펙트럼 특징과 대상의 미묘한 변화를 감지하고 분석할 수 있습니다. 초분광 카메라는 실시간으로 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며 원격으로 데이터를 전송할 수 있어 데이터 수집 및 처리를 보다 편리하고 빠르게 수행할 수 있습니다.
'정부와 민간기업이 더 많은 투자 지원을 제공합니다'
정부는 초분광 이미징과 관련된 R&D 활동에 재정 지원을 제공합니다. 학술 기관, 연구 기관 및 혁신적인 초분광 이미징 기술을 개발하는 회사에 자금 지원 프로그램과 보조금을 제공합니다. 또한 정부는 이러한 시스템의 개발 및 배포를 지원하기 위해 민간 기업과 파트너십을 형성합니다. 이러한 파트너십에는 공동 자금 지원, 리소스 및 전문 지식 공유, R&D 프로젝트 협업이 포함됩니다.
캐나다 초분광 이미징 위성 회사인 Wyvern이 Sustainable Development Technology Canada(SDTC)로부터 $4M CAD 투자를 받았습니다. 이 투자는 BASF Digital Farming GmbH의 브랜드인 xarvio® Digital Farming Solutions의 지원을 포함하는 3년 프로젝트와 연계되어 있습니다. 저렴하고 쉽게 접근할 수 있는 고해상도 초분광 이미지를 제공하는 우주 데이터 회사인 Wyvern은 MaC Venture Capital과 Y Combinator를 포함한 주요 투자자와 함께 Uncork Capital이 주도한 추가 $7M USD 자금을 확보했습니다. 새로운 자본으로 Wyvern의 첫 3개 위성은 완전히 자금이 조달되어 제한된 남은 용량을 구매하는 데 관심이 있는 고객에게 확실성을 제공합니다. 딥 러닝과 초분광 이미지를 사용하여 컴퓨터 비전을 발전시키는 소프트웨어 회사인 Metaspectral은 SOMA Capital, Acequia Capital, 캐나다 정부 및 Jude Gomila와 Alan Rutledge를 포함한 여러 유명 엔젤 투자자로부터 $470만 달러의 시드 라운드를 완료했습니다.
5. 초분광 카메라 시장 과제
'휴대성이 부족해요'
별도의 분광계와 카메라를 기반으로 하는 기존의 초분광 이미징 시스템은 크고 다루기 어려워 자주 옮기거나 작은 공간에 맞추기 어렵습니다. 동시에 데이터 처리 복잡성과 실시간 요구 사항으로 인해 초분광 카메라의 실시간 성능과 휴대성에도 특정 제한이 있습니다. 기존 초분광 카메라는 주로 프레임 속도를 제한하는 설계 및 기계적 이동 구성 요소로 인해 한 번에 한 줄만 스캔할 수 있습니다. 이러한 제한으로 인해 이 기술은 시간에 민감한 응용 프로그램에 적합하지 않으며 추가 연구가 필요합니다. 기존의 상업용 온실 표현형 시스템도 종종 너무 큽니다. 또한 초분광 반사 이미징에 일반적으로 사용되는 고출력 할로겐 램프는 많은 양의 열을 발생시켜 근거리에서 연약한 식물을 조명하기에 이상적이지 않습니다. 최근 올인원 소형 초분광 카메라가 시장에 출시되어 컴팩트한 이미징 시스템을 개발할 수 있게 되었습니다.
'초분광 센서 제조를 위한 공통 표준 부족'
초분광 이미징 시스템은 상당한 투자이며, 대부분 사용자는 선택한 기기를 수년간 사용하고 기기 데이터를 기반으로 많은 양의 과학 작업을 수행합니다. 분광학 또는 초분광 데이터 처리에 대한 높은 수준의 전문 지식이 있음에도 불구하고 많은 사용자는 초분광 기기 하드웨어에 대한 지식이 제한적입니다. 이러한 기기를 측정하고 기록하기 위한 공통 산업 표준이 부족한 것과 더불어 실제 매개변수보다 더 중요한 미묘한 기술적 매개변수에 관해서는 다른 기기를 올바르게 구별하지 못하는 요구 사항 사양이 종종 발생할 수 있습니다. 따라서 많은 경우 가격이 주요 구별 요소가 됩니다. 이는 항상 사용자 관점에서 최상의 결정을 내리지 못할 수 있습니다. 이러한 결정의 결과는 기기를 상당히 오랫동안 사용한 후에야 드러나며, 이후에는 결정을 변경하는 것이 불가능합니다.
'훈련을 위한 레이블이 지정된 데이터가 부족하고 생성된 데이터의 양이 많다'
데이터 수집 중에 연속적인 스펙트럼 대역의 중복으로 인해 공간적 및 스펙트럼적으로 중복된 정보를 사용할 수 있게 되어 공간적 스펙트럼 피처의 최적 및 차별적 검색이 방해를 받습니다. 수집된 초분광 데이터 세트에는 수집 오류로 인해 사용할 수 없는 노이즈 대역이 포함되어 스펙트럼 피처에 대한 정보가 손실됩니다. 해상도가 좋지 않아 각 픽셀은 지구 표면의 광대한 공간 영역을 포함하므로 사용된 분류 알고리즘에 불일치와 불확실성이 발생합니다. 공중 분광기는 훨씬 더 작은 영역을 커버하므로 제한된 양의 초분광 데이터만 수집할 수 있습니다. 이로 인해 분류 모델의 학습 샘플 수가 제한됩니다. HSI는 일반적으로 단일 장면에 해당하는 클래스를 포함하며 사용 가능한 분류 모델의 학습 프로세스에는 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 그러나 각 픽셀에 레이블을 지정하려면 인간의 기술이 필요하므로 힘들고 시간이 많이 걸립니다. 또한 현재 오픈 소스 이미징 분광 소프트웨어 도구와 패키지가 부족합니다. 초분광 센서에서 생성된 방대한 양의 데이터는 저장, 전송, 처리 및 이해하기 어려워집니다. 평균 초분광 이미지는 동일한 육지 면적의 기존 RGB 카메라 이미지보다 크기가 거의 100배 더 크기 때문에 효율적으로 처리하려면 특수한 방법이 필요합니다.
