ניו-טק מגזין | דצמבר 2025 | המהדורה הדיגיטלית

מערכות מסורתיות נשענו על אופטיקה מורכבת וסריקה מכנית, מה שהפך אותן ליקרות, מגושמות ולא מתאימות ליישומי קצה. , 2025 בשנים האחרונות, וביתר שאת ב ניכרת מגמה ברורה של מיניאטוריזציה: Spectrometer - on - a - מעבר למערכות מתקדם CMOS . שילוב של פוטוניקה, Chip SWIR ו- NIR וחיישנים רגישים בתחומי ) מאפשר ליישם Short - Wave Infrared ( יכולות ספקטרליות מתקדמות על גבי שבב יחיד או מודול קומפקטי. אינה שולית: בעוד SWIR ל- NIR ההבחנה בין נשען לרוב על חיישני סיליקון, תחום NIR , InGaAs מבוסס על חומרים כגון SWIR ה ומאפשר יכולות הבחנה מתקדמות - זיהוי לחות, הבחנה בין חומרים פלסטיים, ואף “ראייה” דרך אובך, עשן ושכבות פני שטח. המיניאטוריזציה , פותחת מרחב AI , בשילוב SWIR של חיישני יישומים חדש שלא היה נגיש בעבר. : Decision ל- Data מ יישומים תעשייתיים וחקלאיים ספקטרלי מתגלה Imaging הערך האמיתי של כאשר המידע מתורגם לפעולה. בחקלאות מדויקת, ניתן לזהות עקה בצמחים עוד לפני שהיא נראית לעין - מחסור במים, חוסרים תזונתיים או מחלות - ולאפשר טיפול ממוקד. משמשות Hyperspectral בתעשייה, מערכות לבקרת איכות, מיון חומרים וזיהוי פגמים זעירים במשטחים. כאשר העיבוד מתבצע בזמן אמת, ניתן לשלב את המידע ישירות בקו הייצור - לא רק כדי לאתר פגמים, אלא כדי למנוע אותם. גם בתעשיית המזון והפארמה ניכרת אימוץ גובר: בדיקות טריות, זיהוי מזהמים ואימות הרכב חומרים - ללא מגע וללא הרס המוצר. המכנה המשותף הוא ברור: מעבר ממערכות “רואות” למערכות “מבינות”.

רשתות קונבולוציוניות, מודלים מבוססי Self - ) ושיטות ViT ( Vision Transformers מאפשרים לצמצם Supervised Learning ממדים, לחלץ מאפיינים רלוונטיים ולבצע בין מידע ספקטרלי, מרחבי וזמני. Fusion ללמוד קשרים Transformers היכולת של ספקטרליים הופכת Bands ארוכי טווח בין אותם לכלי מרכזי בעיבוד היפר-ספקטרלי מתקדם. ata - Heavy המשמעות המעשית היא מעבר מ- - Information - Driven Systems ל- Systems מערכות שמספקות תובנה, לא רק מדידה. מפחית תלות בכיול ידני AI במקביל, ה ומשפר עמידות לשינויים סביבתיים, תנאי תאורה ורעש חיישנים - תנאי סף לאימוץ תעשייתי. Edge AI, In-Sensor ובחירה חכמה Processing Bands של ), מתפתחת Edge AI מעבר לעיבוד בקצה ( In - Sensor Processing מגמה של . במקום לאסוף Computational Imaging ו את כל המידע הספקטרלי ולעבדו בדיעבד, Band כדי לבצע AI המערכת משתמשת ב- בזמן אמת - כלומר, לבחור רק Selection את תחומי הספקטרום הרלוונטיים למשימה הספציפית. גישה זו מפחיתה נפחי נתונים, חוסכת אנרגיה ומקצרת זמני עיבוד, ומהווה תנאי קריטי למערכות משובצות, רובוטיות או ניידות. אינו רק “מנתח” את המידע - AI במובן זה, ה אלא משפיע כבר על אופן רכישתו. מהמעבדה לשבב: Spectrometer-on-a- והאלקטרו-אופטיקה Chip החדשה אחד החסמים המרכזיים בפני אימוץ רחב של היה תמיד החומרה. Hyperspectral Imaging

האתגרים שעדיין כאן: כיול, דאטה וסטנדרטיזציה לצד ההתקדמות, נותרו אתגרים משמעותיים. אחד המרכזיים הוא עבודה בתנאי שדה מסורתיות Hyperspectral משתנים. מערכות דרשו כיול תכוף באמצעות לוחות ייחוס לבנים, תהליך שאינו ישים מחוץ למעבדה. משמשים AI כיום, אלגוריתמים מבוססי ולכיול אוטומטי Atmospheric Correction ל בזמן אמת, תוך פיצוי על שינויים בתאורה ובתנאי סביבה. בנוסף, מחסור בדאטה מתויג Synthetic איכותי מואץ באמצעות שימוש ב- ולמידה עצמית - מגמה שנחשבת לאחת Data בתחום. 2024-2025 מפריצות הדרך של מבט קדימה: אלקטרו אופטיקה בעידן של מערכות חכמות רב-ספקטרלי והיפר-ספקטרלי Imaging נמצאים בנקודת מעבר. מה שהחל ככלי מחקרי כבד הופך לרכיב ליבה במערכות חישה חכמות, במיוחד כאשר הוא משולב וארכיטקטורות מחשוב יעילות. Edge AI עם השאלה כבר אינה “מה אנחנו רואים?”, אלא “מה עלינו לעשות עכשיו?”. עבור תעשייה, חקלאות ומערכות אוטונומיות - זהו שינוי תפיסתי עמוק, שממקם את האלקטרו אופטיקה בלב העשייה הטכנולוגית של השנים הקרובות. קרדיט מקור הכתבה מבוססת על מאמרי מחקר וסקירה בכתבי עת 2025 – 2024 שפורסמו בשנים ובכנסים מקצועיים בתחום האלקטרו- Remote Sensing ו- Sensors אופטיקה, בהם , וכן על SPIE ו- IEEE ), פרסומים של MDPI ( ניתוח מגמות תעשייתיות עדכניות בתחום רב-ספקטרלי והיפר-ספקטרלי. Imaging

Opto-Tech The Annual Electro Optics Conference

Pavilion 1, EXPO Tel Aviv

26.5.2026 | 09:30-15:00

Save The Date 26.5.2026

For more information and registration: www.new-techevents.com

37 l New-Tech Magazine