HyperCam相機是由華盛頓大學和微軟研究院公共研發的一款低成本高光譜相機，能夠分辨肉眼很難發現的細節。華盛頓大學和微軟研究院正在研究HyperCam相機，使用可見光和近紅外光來分辨物體表面人眼不可見的細節信息。工業應用中的高光譜相機通常要花費幾千到幾萬美元，但是HyperCam相機只要花費800美元。開發商介紹說，如果是作為智能手機的附加攝像頭，成本可以控制到50美元。

        消費級高光譜相機可以讓使用者在水果雜貨店找到最好的鱷梨，或者讓他們在視頻游戲中通過球員手的特點分辨不同的球員。

　　圖像來源于華盛頓大學

　　HyperCam相機使用17個波段進行成像，圖像經軟件分析和處理之后，將有用的信息呈現給用戶。

　　“它可以挖掘所有不同的圖像，并將它們與普通相機或者人眼觀察到的圖像進行比較，來找出二者成像的不同之處”，Mayank Goel博士介紹說。Goel畢業于華盛頓大學，現在在微軟研究院工作。

　　與普通相機拍攝的圖像相比，HyperCam拍攝的圖像能夠詳細顯示人體獨特的靜脈血管特征。

　圖片來源于華盛頓大學

　　當HyperCam相機拍攝人手的圖像時，它顯示了不同個體獨特的靜脈和紋理特征。這可以用來通過手的特征來區分同一個游戲中不同的玩家。

　　為了測試HyperCam相機作為生物統計工具的可靠性和實用性，開發人員拍攝了來自25位試驗者的手部圖像，相機能夠以99%的正確率將他們區分開來。

　　在另外一個實驗中，研究小組拍攝了10種不同水果，一星期內不同時段的高光譜圖像，包括草莓、芒果、鱷梨等。HyperCam相機能夠以94%的正確率預測水果的成熟度，而其它的照相機成功率僅為62%。

　　“雖然現在還沒有實現，但是你可以想象將它們安裝在手機上的效果”，華盛頓教授Shwetak Patel介紹說，“有了這樣的相機，你就可以去水果雜貨店，通過它檢測水果表面有什么特征，以及內部是否壞了。他就像一個小型的食品安全保障應用?！?/p>

　　但是該技術有一個缺點，即在光線較強的地方效果不好，Goel介紹說。他表示，下一步工作重點將致力于解決這個問題，并且縮小相機以能夠嵌入到移動設備中。

　　該小組于9月在日本大阪的UbiComp2015會議上，描述了HyperCam相機的工作。