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Communications Biology volume 5、記事番号: 1318 (2022) この記事を引用

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鱗翅目のマルチスペクトル画像を高効率でキャプチャするための、統合されたハードウェアとソフトウェアを備えた経済的なイメージング システムを紹介します。 この方法は、細かく広い分類スケールでの種間の色と形状の比較を容易にし、より三次元性の高い他の昆虫目にも適用できる可能性があります。 私たちのシステムは、ピンで固定された標本の背側と腹側の両方を画像化できます。 当社の処理パイプラインと併せて、記述データを使用して、翼全体の再構築と、異なる翼形状 (尾を含む) や静脈系を持つ種の翼パターンを客観的に定量化する普遍的に適用可能な平面図に基づいて、マルチスペクトルの色と形状を系統的に調査することができます。 体長、胸部の幅、触角のサイズなどの基本的な形態学的測定値が自動的に生成されます。 このシステムにより、博物館の標本から抽出される形質データの量と質が飛躍的に向上します。

昆虫のクチクラのナノ構造は、多くの新しい工学設計に影響を与えてきました 1、2、3、4、5。 昆虫は可視スペクトルを超えた波長を知覚できることが知られているため、昆虫のクチクラの調査に使用される画像システムが、潜在的に関連する可能性のある電磁波長の全範囲を検出できなければ、重要なデータが見逃される可能性があります。 鱗翅目（蝶と蛾）の羽の色（この論文では、あらゆる視覚システムに依存せず、反射率の略称として使用します）と形状に関する現在の研究は、単一の標本に時間がかかるため、標本数が 100 未満に限定されることがよくあります 3,6。標本から羽を切り離す必要性2、4、10や、ラベルを付けて個々の標本を配置して画像化する必要性など、ベースの手順7、8、9。 翼形状の多様性に対応するシステムの設計 9,11 も、深刻な課題となっています。

鱗翅目は、ほとんどの蝶と多くの蛾の固定標本の二次元的性質により分析が容易になるため、理想的な画像化ターゲットとなります。 鱗翅目のマルチスペクトル画像を客観的、体系的、効率的に処理できる適切な方法が必要です。 主な課題は 2 つあります。(1) 高スループットのイメージング システムの開発、および (2) ファミリー全体の翼の特徴を捉えるために一般化できる、普遍的に適用可能な平面図または原型の特定です。

従来、物体の表面のマルチスペクトル特性は 2 つの方法で測定できました 12、13、14、15。 ハイパースペクトル分光光度計は単一点に対して高いスペクトル分解能 (約 0.1 nm) を提供しますが、マルチスペクトル イメージングでは、スペクトルを約 100 ～ 200 の複数の波長帯域に分割することで、スペクトル分解能をある程度犠牲にして、高い空間分解能を備えた 2 次元画像を迅速に作成できます。 nm ずつ（以下「バンド」と呼びます）、カメラを使用して広い領域にわたって写真のような測定を行います。 一部の最先端のイメージング システムは、10 ～ 20 倍細かいスペクトル分解能 (約 5 ～ 10 nm) を備えていますが、コストは当社の装置 (約 35 万ドル) の 70 倍です。 リモートセンシングでは、衛星はマルチスペクトルイメージングを使用して、世界中の広範囲にわたるデータを効率的に収集します（高度な超高解像度放射計 [AVHRR] や中解像度イメージング分光放射計 [MODIS] など）。 同様に、市販のマルチスペクトル カメラは、二次元表面上で客観的なマルチスペクトル測定を提供できますが、高い空間分解能を備えたカメラは、ほとんどの個々の研究室や博物館のコレクションにとって法外に高価であり、イメージング効率が比較的遅いため、高スループットの標本イメージングでの使用が複雑になります。 そこで私たちは、コーネル式博物館標本引き出し (450 × 390 × 67 mm) に対応でき、一度に多数の生物標本からマルチスペクトル データを収集できる、改良型民生用 DSLR カメラをベースにした、スケーラブルで高スループットのイメージング システムを開発しました。 。