在一个杂货店里面，你很难辨别一个桃子、西红柿或者牛油果的表皮下面是否已经开始变质。但是，一项由华盛顿大学和微软研究院共同开发的相机技术有可能使得消费者在未来能够分辨出哪一块水果是完全成熟的，或者冰箱里的什么东西烂了。
整个研究团队由计算机科学和电气工程师组成，他们开发的 HyperCam 属于成本较低的高光谱相机，主要利用的是可见光和不可见的红外光来“看”到表皮下的情况，并捕捉看不见的细节。这种类型的相机通常应用于工业方面，成本在几千到几万美元之间。
在研究团队提交的详细的硬件解决方案中，成本大约为 800 美元，如果加到手机摄像头的话，可能只要 50 美元。另外，他们还开发了配套的智能软件，很容易就能找到 HyperCam 和普通相机之间的成像差异。
举个例子，HyperCam 捕捉一个人的手时，我们能够看到那个人特有的静脉和皮肤纹路图案，这有助于我们从手势识别和生物识别技术方面区分玩相同游戏的两个人。在 HyperCam 作为生物特征识别工具的效用的一个初步调查中，25 个不同的用户测试结果显示，该系统能够区分用户的手部图像的准确率高达 99%。
而在另外一个实验中，研究团队还在一个星期的时间里拍摄了 10 种不同水果的高光谱图像，比如芒果、草莓和牛油果等等。HyperCam 图像在预测相对成熟果实方面的精度达到了 94%，而传统相机仅为 62%。
来自华盛顿大学计算机科学与工程、电气工程教授 Shwetak Patel 表示：“有了这种相机之后，我们就可以到杂货店去看看水果表皮下面是否存在问题，就像在口袋里装了一个食品安全 App 一样。”
目前，高光谱成像大多用于卫星成像、能源监测等方面，这项技术的成本很高，限制了它在工业或者商业上的用途。华盛顿大学和微软研究小组希望能够为消费者打造一款相对简单、便宜的高光谱相机。
Neel Joshi 是这个项目的一位微软研究员，他表示：“我们打造的廉价高光谱相机主要用于日常物品，真的是我们家里和办公室里的任何东西，我们都很惊讶它所揭示的隐藏信息。”
一台典型的相机将可见光分为红色、绿色和蓝色三个波段(即我们所说的 RGB)，并使用这些颜色的不同组合生成图像。而使用电磁频谱中的其他波长的相机则可以显示出不同的差异，比如近红外相机可以显示作物是否健康、热红外相机可以看到热量是从哪儿产生的。
研究人员表示，他们的下一步研究将是解决这项 HyperCam 技术在明亮光线下的工作效果不是特别好的问题，并且尽可能缩小相机的尺寸，将它塞到手机或者其他设备里。
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