Использование технологии линейного сканирования SWIR

Видимый свет — это лишь крошечная часть электромагнитного спектра. Гамма-лучи, рентгеновские лучи, ультрафиолетовые, инфракрасные, микроволновые и радиоволны имеют свои уникальные свойства и свое место в спектре. В этой статье мы сосредоточимся на SWIR или коротковолновом инфракрасном диапазоне, который является одним из компонентов инфракрасного (ИК) света. Инфракрасные длины волн ниже красного; слово «инфра» на латыни означает «ниже».

Определение SWIR-изображения

Как люди, мы воспринимаем инфракрасный свет как невидимый, но мы можем ощущать его как тепло. ИК-спектр разделен на разные области, и каждая область имеет разные применения. Четыре часто упоминаемые области — это ближняя инфракрасная область (NIR) с длиной волны 750–1000 нм, коротковолновая инфракрасная область (SWIR) с длиной волны 1–3 мкм, средняя или средневолновая инфракрасная область (MWIR) с длиной волны 3–5 мкм и длинная волновое инфракрасное излучение (LWIR) с частотой 8–15 мкм (рис. 1).

За исключением того факта, что вы не можете увидеть его невооруженным глазом, SWIR подобен видимому свету в том смысле, что фотоны отражаются или поглощаются объектом. Это отличается от средневолнового и длинноволнового инфракрасного света, где тепло излучается самим объектом. SWIR-изображение может выявить «дефекты» при осмотре, чего не может визуальная визуализация. При отображении в SWIR водяной пар и некоторые материалы становятся более или менее отражающими и более или менее проницаемыми в SWIR по сравнению с видимым. Например, кремний становится прозрачным за пределами ~1 мкм, но вода на самом деле становится более поглощающей в SWIR, особенно в полосах 1,45 мкм и от 1,8 до 2 мкм. Это означает, что цвета, которые кажутся почти идентичными в видимом свете, можно легко различить в SWIR.

Как работают системы SWIR Vision?

Камеры SWIR часто строятся на основе инфракрасных детекторов на основе арсенида индия-галлия (InGaAs). Датчики InGaAs можно сделать чрезвычайно чувствительными, и в результате SWIR-камеры будут работать в условиях недостатка света.

По большей части системы обзора SWIR работают почти так же, как системы видимого света. У вас есть цель, у вас есть источник света и детектор для захвата изображения. Изображение отображается как черно-белое. Итак, в чем разница между изображением монохромными камерами и изображением SWIR? Что ж, свет SWIR невидим для человеческого глаза и может обнаруживать и выделять определенные особенности, которые трудно или почти невозможно различить с помощью видимого света и видимых камер. Например:

• SWIR может помочь различать объекты, очень похожие по цвету в видимом спектре;

• SWIR может помочь видеть сквозь определенные объекты, например кремний;

• SWIR может помочь увидеть объекты с очень высокой температурой.

Что дает SWIR-изображение?

Люди склонны использовать SWIR, потому что они лучше видят разные материалы. Пример, который часто используется, — соль против сахара. Оба они представляют собой маленькие белые кристаллы, если смотреть в видимом свете, но имеют совершенно разные отражающие свойства в SWIR.

SWIR также можно использовать для определения содержания воды в материале, что может быть полезно для применения в сельском хозяйстве, инспекции пищевых продуктов и лесном хозяйстве. Любой объект, содержащий воду, будет поглощать волны SWIR на одной из двух линий поглощения — одна около 1,45 мкм, другая ближе к 1,8 мкм. Благодаря SWIR-изображению это улучшает видимость объектов, содержащих влагу.

С помощью SWIR вы можете создавать более контрастные изображения в дымке, тумане, дожде, тумане и других сложных атмосферных условиях благодаря меньшему рассеянию по мере продвижения в инфракрасном диапазоне. Однако оптимальная эффективность для SWIR достигается при очень легком тумане или очень легкой дымке; при сильном тумане или дымке вы можете больше полагаться на тепловые сигнатуры тепловизионной камеры. SWIR также может обнаруживать тепло, но при температуре более 300 градусов по Цельсию. Таким образом, это полезно для поиска дефектов в расплавленном стекле и расплавленном металле до его охлаждения.

Линейное сканирование и область применения

Teledyne Imaging предлагает камеры как с площадным, так и с линейным сканированием, а в июне 2020 года представила свою первую камеру с линейным сканированием SWIR. Напомню, что камеры линейного сканирования сканируют объект построчно, когда он движется по конвейерной ленте или с помощью другого контролируемого движения, например, при съемке изображений во время полета над неподвижным объектом. Это отличается от приложений области или приложений «пристального взгляда», в которых вы захватываете изображение объекта.

Любое приложение можно превратить в приложение для линейного сканирования, если вы хотите переместить камеру или переместить сцену. Хорошим примером является проверка яблок. Вы можете сделать изображение всего яблока и обработать это изображение целиком, или, что более эффективно, вы можете поместить яблоко на конвейерную ленту, проходящую через камеру с линейным сканированием, и обрабатывать данные построчно, что обычно приводит к более высокому разрешению и эффективности обработки. по более низкой цене.

Где сияет SWIR

Применение SWIR широко варьируется от сортировки и переработки пищевых продуктов до проверки солнечных батарей, сельского хозяйства, лесного хозяйства и наблюдения. Преимущества SWIR визуализации очевидны. Мы рассмотрим некоторые из этих приложений и обсудим, как SWIR предоставляет уникальные возможности для облегчения этих задач.

Сортировка продуктов

С помощью изображений SWIR мы можем повысить урожайность, сократить количество отходов и улучшить качество продуктов питания. SWIR-изображение лучше всего использовать для сортировки ценных пищевых продуктов. Например, SWIR обычно используется не для товарных культур, таких как рис, а для продуктов с более высокой стоимостью. SWIR больше подходит для сортировки чайных листьев после их сбора и обжаривания. Поскольку чайные листья после обжаривания становятся черными, трудно увидеть загрязняющие вещества, которые могут быть смешаны с чайными листьями. С помощью SWIR процесс проверки качества может эффективно выявлять стебли, мелкие камни и другие загрязнения и удалять их из готового продукта.

Еще один способ, которым мы можем использовать SWIR, — это определение содержания влаги при сортировке продуктов питания, где влажность может свидетельствовать о порче или иных повреждениях продуктов. Например, содержание влаги во фруктах указывает на синяк. Синяк будет виден в SWIR до того, как его обнаружит человек.

SWIR также может помочь различать продукты, похожие по цвету (рис. 2). В этом примере есть корица, кофейные зерна, камни и изюм. Справа у вас есть цветное изображение, на котором некоторые из этих элементов выглядят очень похожими, а слева вы теперь можете более четко различать их с помощью SWIR.

В приложениях по переработке используются аналогичные методы сортировки для разделения различных типов материалов. При сортировке пластика мультиспектральные системы SWIR используются ближе к концу процесса сортировки, поскольку они очень чувствительны. Обычно их запускают дважды или более, чтобы достичь чистоты переработанного пластика до 99 %.

Осмотр солнечной панели

Поскольку SWIR может видеть сквозь кремний, еще одним приложением для SWIR-сканеров является проверка солнечных панелей (рис. 3). В связи с глобальным стремлением к более устойчивым источникам энергии солнечные панели получили значительное распространение. Производители должны убедиться, что их панели не имеют дефектов, трещин или следов пилы на противоположной стороне пластины. Кроме того, SWIR можно использовать для выявления мертвых зон или слабых мест на солнечной батарее и подтверждения ее эффективности. В целом, вы получаете продукт гораздо более высокого качества, когда для проверки качества используется SWIR. Многие из этих методов можно использовать при проверке полупроводников.

Сельское и лесное хозяйство

Большая часть аэрофотосъемки с помощью SWIR связана с применением в сельском или лесном хозяйстве. В сельском хозяйстве фермерам необходимо справляться с, казалось бы, бесконечным количеством проблем и реагировать на них, чтобы обеспечить высокое качество и высокие урожаи. Погода, инвазивные виды и болезни могут нанести ущерб урожаю. Фермер увидит результаты, когда урожай начнет желтеть и увядать, но к тому времени часто уже слишком поздно что-либо предпринимать для спасения урожая. С помощью изображений SWIR ученые могут точно отслеживать поглощение воды корнями листьями и принимать решения о том, как обрабатывать эти культуры.

Данные, собранные с помощью изображений, также могут предоставить фермерам и лесоводам информацию, необходимую им для принятия решений, связанных с дополнительным орошением или удобрениями, что поможет им управлять расходами.

Наблюдение и рекогносцировка военной разведки

Военные полагаются на SWIR для разведки, наблюдения и рекогносцировки (ISR). Военные США используют SWIR для получения изображений при слабом освещении, распознавания целей и воздушной разведки. Один из способов эффективной реализации воздушной разведки - это временная задержка и интеграция (TDI); суммирующая технология для захвата линейного сканирования, при которой камера устанавливается под плоскостью и летит над областью, чтобы нанести ее на карту. Поскольку фотонов не хватает, суммирование нескольких строк дает четкую и полную картину.

Варианты SWIR и будущее SWIR

Хотя SWIR имеет много преимуществ, стоимость систем SWIR все еще относительно высока. Ожидается, что по мере более широкого внедрения технологии и продолжения исследований и разработок затраты будут снижаться.

Некоторые компании ищут альтернативы датчику InGaAs для получения изображений SWIR. Квантовая точка — одна из менее затратных технологий, но ее стоимость не так низка, как ожидалось. Самый большой недостаток технологии квантовых точек заключается в том, что она имеет низкую квантовую эффективность. Так, его чувствительность к свету как минимум в четыре раза ниже, чем у InGaAs. Это означает, что в любом месте, где фотоны в большом почете и покупатель может себе это позволить, InGaAs по-прежнему подходит. С нашей точки зрения, чтобы использовать технологию квантовых точек, клиент должен быть готов отказаться от чувствительности в обмен на более низкую стоимость. Им нужно было бы добавить гораздо больше освещения, что означало бы дополнительные расходы. На сегодняшний день существует несколько приложений, которые выиграли бы от этого компромисса.

Sony также выпускает свои первые КМОП-детекторы InGaAs SWIR. Хотя они основаны на InGaAs, они берут InGaAs и соединяют его со схемой считывания CMOS, пиксель за пикселем, заменяя металлический индий медью. Таким образом, это больше похоже на то, что вы бы назвали полупроводниковым процессом, когда они берут пластину схемы CMOS. Они помещают чипы InGaAs сверху и фактически сплавляют InGaAs и кремний через эти медные слои. Это также позволяет использовать меньшие пиксели, чем можно получить с помощью контактного соединения индия, что в конечном итоге также может привести к снижению стоимости для данного разрешения.

SWIR-подсветка стоит дорого — уменьшение размера пикселя может снизить стоимость сенсора, но только в том случае, если стоимость увеличения освещенности для возможности что-то увидеть не будет расти быстрее. Это тот же аргумент, почему квантовая точка может быть рентабельной, но основанная на размере пикселя, а не на QE. Целью этого является снижение стоимости, поскольку процесс ближе к процессу на уровне пластины. Это устройства области, а не линейного сканирования, и пиксели очень маленькие, примерно 5 мкм по сравнению с камерой линейного сканирования Teledyne DALSA Linea SWIR GigE, доступной как камера с разрешением 1k и пикселями 12,5 мкм.

Технология SWIR, которую большинство людей считает наиболее многообещающей с точки зрения сохранения производительности InGaAs, но снижения стоимости, связана со сверхрешеткой с напряженным слоем. Это детектор многоквантового уровня, и вы выращиваете разные полупроводники вместе в разных слоях и проектируете ширину запрещенной зоны, чтобы получить чувствительность, соответствующую фотонам в SWIR — возможно, это произойдет через три-пять лет.

В заключение, технология визуализации SWIR имеет множество преимуществ и может работать в областях, недоступных другим методам визуализации. SWIR может помочь различать объекты, очень похожие по цвету, он может помочь выявить свойства или дефекты определенных объектов, а также может помочь различать объекты при очень высоких температурах. Хотя внедрение SWIR может быть дорогостоящим, некоторые приложения, описанные здесь, значительно выигрывают от его использования. По мере развития будущих разработок мы ожидаем еще более широкого использования изображений SWIR с еще большей экономической эффективностью.

Эта статья была написана Майком Гродзки, менеджером по продукции, Teledyne DALSA (Ватерлоо, Канада). Для получения дополнительной информации свяжитесь с г-ном Гродски по адресу teledyne.com или посетите сайт здесь .