Nouvelle méthode de surveillance de l'environnement en temps réel
Imagerie hyperspectrale
Détecter les microplastiques et identifier le stress des plantes à un stade précoce, c'est possible grâce à une nouvelle méthode basée sur la mesure de la lumière infrarouge. Cette méthode est peu coûteuse et fonctionne en temps réel.
Des chercheurs de Bochum, Duisbourg, Karlsruhe et Münster ont mis au point une nouvelle méthode de surveillance de l'environnement. Elle est basée sur la lumière proche infrarouge (NIR) et permet aux utilisateurs d'obtenir des informations spectrales détaillées à partir de divers matériaux et échantillons biologiques. L'équipe dirigée par Jan Stegemann et le professeur Sebastian Kruss de l'Institut Fraunhofer pour les circuits et systèmes microélectroniques IMS et de l'université de la Ruhr à Bochum, en Allemagne, a montré que la technologie HyperNIR peut être utilisée pour l'identification sans contact de différents types de plastique, par exemple, ce qui est utile pour les processus de recyclage et la détection des microplastiques. Les chercheurs ont publié un article sur cette technologie dans la revue "Advanced Science", en ligne le 4 mars 2025.
La lumière proche infrarouge, invisible pour l'homme, contient des informations précieuses sur la composition chimique d'un échantillon. Les méthodes précédentes l'affichaient soit sous la forme d'une image en niveaux de gris, soit sous la forme d'un spectre, c'est-à-dire d'une distribution d'intensité pour différentes longueurs d'onde. La nouvelle méthode est basée sur l'imagerie hyperspectrale, c'est-à-dire la combinaison d'informations spectrales et spatiales. En utilisant des composants peu coûteux et disponibles dans le commerce, les chercheurs sont en mesure de transformer n'importe quelle caméra standard en caméra HyperNIR afin de convertir les informations spectrales en images. Ils utilisent à cet effet des optiques à polarisation contrôlable. Des marqueurs externes, tels que des colorants, peuvent également être capturés, mais ne sont pas nécessaires.
Le processus fonctionne en temps réel
Le système prend trois images de chaque échantillon, qui fournissent des informations spectrales détaillées. Alors que les méthodes conventionnelles nécessitent un balayage fastidieux de l'échantillon, la caméra HyperNIR est nettement plus rapide. "La capacité d'analyser différents matériaux et leurs propriétés en temps réel peut considérablement accroître l'efficacité des processus de surveillance de l'environnement", prévoit Sebastian Kruss.
Les chercheurs ont montré, par exemple, que la technologie HyperNIR leur permettait de suivre en temps réel la façon dont un poivron absorbe l'eau - sans contact et sans utiliser de colorants. "Ce type d'imagerie hyperspectrale peut potentiellement être transféré à d'autres molécules", explique Jan Stegemann. "Elle pourrait être utilisée pour surveiller la teneur en nutriments d'une plante ou pour détecter à un stade précoce les infestations de parasites et le stress de la plante.
Des applications également possibles en biomédecine
La méthode HyperNIR peut également être combinée à la microscopie à fluorescence pour différencier les diverses molécules fluorescentes utilisées comme marqueurs. Cela signifie que le système est potentiellement intéressant pour la recherche biomédicale. L'équipe dirigée par Jan Stegemann et Sebastian Kruss espère explorer ce domaine d'application plus en détail à l'avenir.
"L'intégration du processus dans les drones pourrait également contribuer à résoudre des problèmes environnementaux urgents dans le domaine de l'agriculture en ouvrant une nouvelle dimension dans la collecte et l'analyse des données", explique Sebastian Kruss, qui évoque une prochaine étape potentielle dans le développement de la technologie.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Jan Stegemann, Franziska Gröniger, Krisztian Neutsch, Han Li, Benjamin Scott Flavel, Justus Tom Metternich, Luise Erpenbeck, Poul Bering Petersen, Per Niklas Hedde, Sebastian Kruss; "High‐Speed Hyperspectral Imaging for Near Infrared Fluorescence and Environmental Monitoring"; Advanced Science, 2025-3-4
Autres actualités du département science
