В НовГУ научили камеру отличать подделку картин от оригинала
28 октября 2026, 15:44 39
Ученые НовГУ разработали гиперспектральное телевизионное устройство. Оно позволяет анализировать химический состав объектов в реальном времени, фиксируя не три цвета, как обычная камера, а сотни узких спектральных каналов. Технологию можно будет применять для выявления зараженных злаков, экологического мониторинга, медицинской диагностики и анализа картин художников.
Авторы исследования — специалисты лаборатории «Техническое зрение» НовГУ: кандидат технических наук, заведующий лаборатории Владимир Гареев, ведущий инженер лаборатории Михаил Гареев, доктор технических наук, доцент Николай Корнышев и ассистент, аспирант Дмитрий Серебряков. Исследование опубликовано в журнале «Инновации в технике и технологиях».
В чем проблема?
По прогнозу Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, в 2026-2027 годах мировое потребление пшеницы составит 802,5 млн тонн. Значительную часть урожая при этом могут поразить грибы рода Fusarium. Они выделяют микотоксины — яды, накапливающиеся в организме человека и животных. Традиционные методы диагностики злаков требуют дорогого оборудования и много времени, а на конвейере зерна движутся в потоке, и их нужно сортировать мгновенно.
Исследователи НовГУ совместно с коллегами из СПбГУ и ВИМ ранее уже провели эксперимент, в котором изучили заражение тремя видами гриба при произвольной ориентации зерен. Тогда ученые определили шесть ключевых длин волн, по которым здоровое зерно отличается от зараженного. Теперь к этому добавилось и само устройство, которое позволяет применять полученные знания на практике.
Причем здесь художники и врачи?
Для экологического мониторинга, медицинской диагностики и анализа произведений искусства нужны другие подходы. В экологии требуется оценивать состояние лесов и водоемов по спектральным характеристикам растительности и воды. В медицине необходимо различать здоровые и пораженные ткани — например, определять границы опухолей без взятия биопсии. В искусствоведении — анализировать пигменты картин, не повреждая их, и отличать оригинальные слои краски от реставрационных.
Каждая из этих задач требует своей спектральной настройки и устойчивости к помехам, с которыми сталкиваются при съемке в полевых условиях, в операционной или при работе с произведениями искусства. Именно для этого ученые НовГУ разработали универсальное гиперспектральное устройство, которое можно адаптировать под разные области.
Как работает устройство?
В основе разработки лежит так называемый интерферометр Фабри-Перо — оптический фильтр, который выделяет из светового потока узкие участки спектра, и телевизионная камера, фиксирующая прошедший свет. Микроконтроллер управляет интерферометром, последовательно сканируя диапазон длин волн, и записывает данные в память.
Главная техническая проблема, которую решили ученые, связана с особенностью интерферометра: помимо нужной длины волны он пропускал и кратные длины волн — так называемые дополнительные интерференционные моды. Они накладывались на полезный сигнал и искажали результат. Чтобы устранить этот эффект, исследователи добавили в конструкцию блок вычитания — программу в микроконтроллере, которая вычитает одно изображение (шумовой шаблон) из другого (суммарный сигнал) попиксельно, то есть для каждой точки кадра.
— Устройство работает в два этапа, — рассказал Дмитрий Серебряков. — Сначала оно настраивается на длину волны, соответствующую паразитной моде (дополнительному интерференционному порядку, который накладывается на полезный сигнал), и запоминает полученное изображение — своего рода шумовой шаблон. Затем прибор перестраивается на нужную рабочую длину волны и снимает суммарный кадр, содержащий и полезный сигнал, и ту же самую помеху. На выходе из блока вычитания из суммарного сигнала вычитается запомненный шаблон. В результате остается только полезный сигнал — без паразитных интерференционных мод, тепловых шумов камеры и фоновых засветок. Устройство успешно выдает чистые спектральные кадры без оптических искажений, но с оговоркой на стабильность внешней среды. Сейчас метод требует статичного объекта и постоянного света. Адаптация системы под условия, когда все движется и меняется освещение, — это наш следующий шаг.
Что удалось выяснить?
Компьютерное моделирование подтвердило, что без компенсации сигнал искажается паразитными интерференционными модами. После вычитания они исчезают, и на выходе остается только узкий спектральный пик, соответствующий нужной длине волны. При этом устройство проще аналогов — оно не требует дорогих многоканальных матричных фотоприемников и сложных алгоритмов обработки.
Почему это важно?
Задача выявления зараженного зерна — лишь первое, но не единственное применение разработки. В экологическом мониторинге гиперспектральные системы, установленные на беспилотники, например, позволят оценивать состояние растительности, загрязнение водоемов и другие параметры окружающей среды по спектральным характеристикам отраженного света.
В медицинской диагностике подобные технологии применяются для бесконтактного различения здоровых и пораженных тканей — разные типы тканей по-разному отражают свет, и гиперспектральная камера способна «увидеть» эти отличия.
В искусствоведении гиперспектральная съемка используется для анализа пигментов в живописи и исторических документах. Разные красители имеют уникальные спектральные «отпечатки», что позволяет заглянуть под верхний слой краски, увидеть скрытые рисунки, отличить оригинальные авторские пигменты от позднейших реставрационных вставок и выявить подделки — и все это без повреждения бесценных полотен.
— Главное преимущество нашей разработки — ее универсальность, — заключил аспирант. — Созданная платформа легко адаптируется под разные задачи за счет изменения спектрального диапазона. Встроенный блок вычитания эффективно компенсирует интерференционные помехи. При работе со статичными или плавно меняющимися сценами система уже сейчас выдает отличный результат. А добавление алгоритмов компенсации быстрого движения позволит в будущем внедрить ее на высокоскоростные конвейеры и другие отрасли, где важна сверхвысокая частота съемки.
Эту и другие новости читайте в официальном МАХ-канале Новгородского университета.
