1. 主要原材料サプライヤーと価格分析
ハイパースペクトルカメラの原材料の主要サプライヤーには、以下の企業が含まれます。 コスターテクノロジーズ, ルメンタムホールディングス, ブロードコム, LGイノテック, サニーオプティカルテクノロジー そして オムニビジョン.
表 主要原材料サプライヤー分析
原材料 | サプライヤー | 連絡先 |
電子部品 | コスターテクノロジーズ | ウェブ: costartechnologies.com 電話: 469-635-6800 住所: 101 Wrangler Drive, Ste 201, Coppell, TX 75019 |
オムニビジョン | ウェブ: www.ovt.com 電話: +1 408 567 3000 住所: 4275 Burton Drive, Santa Clara, California 95054, USA | |
光学チップ | ルメンタムホールディングス | ウェブ: www.lumentum.com 電話: 408 546 5483 住所: 1001 Ridder Park Drive, San Jose, CA 95131, USA |
ブロードコム | ウェブ: www.broadcom.com 電話: 650-427-6000 追加: 3421 Hillview Ave、パロアルト、カリフォルニア、94304、米国 | |
カメラモジュール | LGイノテック | ウェブ: www.lginnotek.com 電話: +82-2-3777-1114 住所: 大韓民国ソウル市江西区馬谷中央10路30ビルE1/E3 |
サニーオプティカルテクノロジー | ウェブサイト: www.sunnyoptical.com 電話: 0086-574-62538080 追加: 中国浙江省余姚Shunke Road 27-29 |
カメラ レンズの製造コストは、設計の複雑さ、使用する材料、製造プロセスなど、さまざまな要因によって左右されます。カメラ レンズの製造コストは、レンズの種類とメーカーによって異なります。高度な機能と材料を備えた高級レンズの製造コストは数千ドルになる場合がありますが、エントリー レベルのレンズは数百ドルかかる場合があります。レンズ材料のコスト分析は、カメラ レンズの製造コスト全体を決定する重要な要素です。レンズ材料のコストは、製造するレンズの種類と使用する材料の品質によって大きく異なります。たとえば、高級レンズでは、蛍石や ED ガラスなどの特殊な材料が使用される場合があり、製造コストが大幅に増加する可能性があります。カメラが組み込まれたデバイスには、シリコンやプラスチックなどの原材料のほか、金やリチウムなどの希土類鉱物が含まれています。技術の進歩により、レンズをより効率的かつ低コストで製造できるようになりました。たとえば、一部のメーカーは 3D プリントを使用してレンズ要素を製造しており、製造に必要なコストと時間を削減できます。
2. ハイパースペクトルカメラ分析の主要販売代理店
ハイパースペクトルカメラの主な販売元には以下が含まれます。 チャネルシステムズ株式会社（CSI）, 技術イメージングサービス, クォンタムデザインヨーロッパ, ステマーイメージング, コニカミノルタ そして ダットビジョン.
同社のサービスは北米、ヨーロッパ、アジアをカバーしています。これらの流通ネットワークを通じて、ハイパースペクトル カメラ メーカーは、産業、農業、医療、環境モニタリングなどの複数の下流アプリケーション向けに自社製品を世界市場に効果的に販売することができます。
表下流ディストリビューター
下流流通業者 | 連絡先 |
チャネルシステムズ株式会社（CSI） | ウェブ: channelsystems.ca 電話: 204.753.5190 住所: WB Lewis Business Centre Suite 2、24 Aberdeen Avenue、Pinawa MB Canada R0E 1L0、カナダ |
技術イメージングサービス | ウェブ: techimaging.com 電話: 978-740-0063 住所: 428 Lincoln Avenue, Saugus, MA 01906, USA |
クォンタムデザインヨーロッパ | ウェブ: qd-europe.com 電話: +49 6157 80710-0 追加: Breitwieserweg 9, 64319 Pfungstadt, Germany |
ステマーイメージング | ウェブ: www.stemmer-imaging.com 電話: +49 89 80902-0 住所: Gutenbergstr. 9-13, 82178 Puchheim, ドイツ |
コニカミノルタ | ウェブ: www.konicaminolta.com 電話: 03-6250-2111 住所: 〒100-7015 東京都千代田区丸の内 2-7-2 JP タワー |
ダットビジョン | ウェブ: www.datvision.co.kr 住所: 韓国ソウル特別市衿川区デジタル路9ギル99 スターバレー402号室 |
3. ハイパースペクトルカメラ分析の主な下流購入者
ハイパースペクトルカメラの主な顧客は、 カーギル, アドミン, クリーブランドクリニック, メイヨークリニック, 島津製作所, SGS SA, ユーロフィンサイエンティフィック そして ハネウェルインターナショナル.
表 下流のバイヤー
下流のバイヤー | 連絡先 |
カーギル | ウェブサイト: www.cargill.com 電話: 800-227-4455 追加: 私書箱 9300、ミネアポリス、ミネソタ州、55440-9300、米国 |
アドミン | ウェブ: www.adm.com 電話: +1 312-634-8100 住所: 77 W Wacker Dr #4600、シカゴ、IL 60601、USA |
クリーブランドクリニック | ウェブ: my.clevelandclinic.org 電話: 216.444.2200 住所: 9500 Euclid Ave., Cleveland , Ohio 44195, USA |
メイヨークリニック | ウェブ: www.mayoclinic.org 電話: 480-301-8000 住所: 13400 E. Shea Blvd., Scottsdale, AZ 85259, USA |
島津製作所 | ウェブ: www.shimadzu.com 電話: 075-823-1111 住所：〒604-8511 京都市中京区西ノ京桑原町１ |
ハネウェルインターナショナル | ウェブサイト: www.honeywell.com 電話: (877) 841-2840 住所: 855 S Mint St, Charlotte, NC 28202, USA |
SGS SA | ウェブ: www.sgs.com 電話: +41 22 739 91 11 住所: 1 Place des Alpes、PO Box 2152、1211、ジュネーブ、スイス |
ユーロフィンサイエンティフィック | ウェブ: www.eurofins.com 電話: +352 26 18 53 20 追加: Val Fleuri 23、1526、ルクセンブルク |
4. ハイパースペクトルカメラ市場の推進要因
「ハイパースペクトルカメラの利点」
ハイパースペクトル イメージングは、ピクセルごとの情報を強化し、類似した色を持つ物体や材料を区別する際に特に役立ちます。ハイパースペクトル イメージングは、品質管理 (木材、繊維、紙、建築材料、医薬品)、プロセス管理 (フィルム、水分含有量、色)、選別 (食品、リサイクル可能な材料、鉱物)、リモート センシング (海の色、環境モニタリング、農業) など、幅広い用途に使用できます。コンパクトでコスト効率が高く、強力なハイパースペクトル イメージング システムの進歩により、この技術は顕微鏡から航空機まで、さまざまな環境やプラットフォームで使用できます。
ハイパースペクトルカメラは、可視、紫外線、近赤外線スペクトルを含むさまざまな波長をスキャンするように設計された高度なイメージングデバイスです。これらは、優れた精度、最小限の歪み、低い迷光、優れた画質を提供しながら、非常に耐久性があり、コスト効率に優れています。ハイパースペクトルカメラは、ターゲットの連続スペクトル情報と空間情報を取得できるため、ターゲットの識別と分類に優れています。ハイパースペクトルカメラは、環境モニタリング、農業、医療などのさまざまなアプリケーションで使用できます。ターゲットの化学組成、物理的特性、空間分布を検出して分析できるため、さまざまなアプリケーションに役立つ情報を提供できます。ハイパースペクトルカメラは通常、感度と精度が高く、弱いスペクトル特性やターゲットの微妙な変化を検出して分析できます。ハイパースペクトルカメラは、データをリアルタイムで取得して処理し、リモートでデータを送信できるため、データの取得と処理がより便利で高速になります。
「政府と民間企業がさらなる投資支援を提供」
政府はハイパースペクトル イメージングに関連する研究開発活動に財政支援を提供しています。革新的なハイパースペクトル イメージング技術の開発に携わる学術機関、研究組織、企業には、資金援助プログラムや助成金が提供されています。さらに、政府は民間企業と提携して、これらのシステムの開発と展開を支援しています。これらの提携には、共同資金、リソースと専門知識の共有、研究開発プロジェクトでのコラボレーションが含まれます。
カナダのハイパースペクトル画像衛星会社であるWyvernは、Sustainable Development Technology Canada（SDTC）から$4Mカナダドルの投資を受けました。この投資は、BASF Digital Farming GmbHのブランドであるxarvio® Digital Farming Solutionsのサポートを含む3年間のプロジェクトに関連しています。手頃な価格で簡単にアクセスできる高解像度のハイパースペクトル画像を提供する宇宙データ会社であるWyvernは、Uncork Capitalが主導し、MaC Venture CapitalやY Combinatorなどの主要投資家から$7M米ドルの追加資金を確保しました。新しい資金により、Wyvernの最初の3つの衛星は完全に資金提供され、限られた残りの容量の購入に関心のある顧客に確実性を提供します。ディープラーニングとハイパースペクトル画像を使用してコンピュータービジョンを推進するソフトウェア会社であるMetaspectralは、SOMA Capital、Acequia Capital、カナダ政府、およびJude GomilaやAlan Rutledgeなどの複数の著名なエンジェル投資家から$4.7百万のシードラウンドを完了しました。
5. ハイパースペクトルカメラ市場の課題
「携帯性が不十分」
従来のハイパースペクトルイメージングシステムは、分光計とカメラが別々に必要で、大きくて扱いにくいため、頻繁に移動したり、狭いスペースに設置したりすることが困難です。同時に、データ処理の複雑さとリアルタイム要件のため、ハイパースペクトルカメラのリアルタイムパフォーマンスと携帯性にも一定の制限があります。既存のハイパースペクトルカメラは、主にフレームレートを制限する設計と機械的な可動部品のため、一度に1ラインしかスキャンできません。この制限により、この技術は時間重視のアプリケーションには適さず、さらなる研究が必要です。既存の市販の温室表現型解析システムも、大きすぎることがよくあります。さらに、ハイパースペクトル反射イメージングに一般的に使用される高出力ハロゲンランプは大量の熱を発生するため、近距離で繊細な植物を照らすのには理想的ではありません。最近、オールインワンの小型ハイパースペクトルカメラが市場に導入され、コンパクトなイメージングシステムの開発が可能になりました。
「ハイパースペクトルセンサーの製造における共通基準の欠如」
ハイパースペクトル イメージング システムは多額の投資であり、ほとんどのユーザーは選択した機器を長年にわたって使用し、機器データに基づいて大量の科学的研究を実行します。分光法やハイパースペクトル データ処理に関する高度な専門知識を持っているにもかかわらず、多くのユーザーはハイパースペクトル機器のハードウェアに関する知識がまだ限られています。これらの機器を測定および記録するための共通の業界標準がないことと相まって、実際のパラメータよりも重要な多くの微妙な技術的パラメータに関しては、異なる機器を正しく区別しない要件仕様になることがよくあります。そのため、多くの場合、価格が主な差別化要因になります。これは、ユーザーの観点から常に最善の決定をもたらすとは限りません。このような決定の結果は、機器をかなり長期間使用した後にのみ明らかになることが多く、その後は決定を変更することはできません。
「トレーニング用のラベル付きデータが不十分で、生成されるデータの量が多い」
データ収集中、連続スペクトル バンドの冗長性により、空間的およびスペクトル的に重複した情報が利用可能になり、空間スペクトル特性の最適かつ識別的な取得が妨げられます。収集されたハイパースペクトル データ セットには、取得エラーのために使用できないノイズの多いバンドが含まれており、スペクトル特性に関する情報が失われます。解像度が低いため、各ピクセルは地球表面の広大な空間領域を網羅し、採用されている分類アルゴリズムに矛盾と不確実性をもたらします。航空機搭載型分光計ははるかに狭い領域をカバーするため、限られた量のハイパースペクトル データしか収集できません。このため、分類モデルのトレーニング サンプル数が制限されます。HSI には通常、単一のシーンに対応するクラスが含まれており、利用可能な分類モデルの学習プロセスにはラベル付けされたデータが必要です。ただし、各ピクセルにラベルを付けるには人間のスキルが必要であり、これは困難で時間がかかります。さらに、現在、オープン ソースのイメージング分光法ソフトウェア ツールとパッケージが不足しています。ハイパースペクトル センサーによって生成される大量のデータは、保存、転送、処理、理解が困難になります。平均的なハイパースペクトル画像は、同じ土地面積の従来の RGB カメラ画像よりもサイズが約 100 倍大きいため、効率的に処理するには特殊な方法が必要です。
