Освоение SWIR линейного сканирования: продвинутые техники и приложения

Видимый свет — лишь крошечная часть электромагнитного спектра. Гамма-лучи, рентгеновские лучи, ультрафиолет, инфракрасный, микроволны и радиоволны каждое имеют свои уникальные свойства и свое место в спектре. В этой статье мы сосредоточимся на SWIR, или коротковолновом инфракрасном, который является одним из компонентов инфракрасного (IR) света. Инфракрасные длины волн — те, что ниже красного; слово «инфра» по-латыни означает «ниже».

Определение SWIR визуализации

Как люди, мы испытываем инфракрасный свет как в основном невидимый, но мы можем чувствовать его как тепло. IR спектр разделен на разные регионы, и каждый регион имеет разные приложения. Четыре обычно упоминаемых региона: ближний инфракрасный (NIR) с длинами волн 750 - 1000 нм, коротковолновый инфракрасный (SWIR) при 1 - 3 мкм, средне- или средневолновый инфракрасный (MWIR) при 3 - 5 мкм и длинноволновый инфракрасный (LWIR) с 8 - 15 мкм (Рисунок 1).

За исключением того факта, что вы не можете видеть его невооруженным глазом, SWIR похож на видимый свет в том, что фотоны отражаются или поглощаются объектом. Это в отличие от средневолнового и длинноволнового инфракрасного света, где тепло излучается самим объектом. SWIR визуализация может выделять «дефекты» в инспекции, которые видимая визуализация не может. При визуализации в SWIR водяной пар и определенные материалы становятся более или менее рефлективными, и более или менее пропускающими в SWIR против видимого. Например, кремний становится прозрачным за ~1 мкм, но вода на самом деле становится более абсорбирующей в SWIR — особенно вокруг полос при 1,45 мкм и 1,8 - 2 мкм. Это означает, что цвета, которые выглядят почти идентично в видимом свете, могут быть легко дифференцированы в SWIR.

Как работают SWIR системы зрения?

SWIR камеры часто строятся вокруг индиумий-галлия-арсенидных (InGaAs) инфракрасных детекторов. InGaAs сенсоры могут быть сделаны экстремально чувствительными, и в результате SWIR камеры будут работать в условиях нехватки света.

В большинстве случаев SWIR системы зрения работают во многом так же, как видимые системы. У вас есть цель, у вас есть источник света, и детектор для захвата изображения. Изображение появляется как черно-белое. Так в чем разница между визуализацией монохромными камерами и SWIR визуализацией? Ну, SWIR свет невидим человеческому глазу и может детектировать и выделять определенные особенности, которые трудно или совсем невозможно отличить с видимым светом и видимыми камерами. Например:

• SWIR может помочь дифференцировать объекты, которые очень похожи по цвету в видимом спектре;

• SWIR может помочь видеть сквозь определенные объекты, такие как кремний;

• SWIR может помочь видеть объекты с очень высокими температурами.

Что позволяет SWIR визуализация?

Люди склонны использовать SWIR, потому что они могут видеть разные материалы лучше. Пример, который часто используется — соль против сахара. Оба — мелкие белые кристаллы при просмотре в видимом свете, но у них довольно разные рефлективные качества в SWIR.

SWIR также может использоваться для поиска водного содержания в материале, что может быть полезно для приложений в сельском хозяйстве, пищевой инспекции и лесном хозяйстве. Любой объект, содержащий воду, будет абсорбировать SWIR длины волн на одной из двух линий абсорбции — одна около 1,45 микрон, другая ближе к 1,8 микрон. С SWIR визуализацией это улучшает видимость объектов, содержащих влагу.

С SWIR вы можете генерировать более высококонтрастные изображения в дымке, тумане, дожде, тумане и других сложных атмосферных условиях из-за меньшего рассеяния по мере удаления в инфракрасное. Однако оптимальная эффективность для SWIR в очень легком тумане или очень легкой дымке; с тяжелым туманом или дымкой вы можете больше полагаться на тепловые сигнатуры от термической камеры. SWIR также может детектировать тепло, но при более чем 300 градусов Цельсия. Так что это полезно для поиска дефектов в расплавленном стекле и расплавленном металле до остывания.

Линейное сканирование против площадных приложений

Teledyne Imaging предлагает как площадные, так и линейные сканирующие камеры, и в июне 2020 представила свою первую SWIR линейную сканирующую камеру. Как напоминание, линейные сканирующие камеры сканируют объект линия за линией, пока он движется на конвейерной ленте или через другое контролируемое движение, такое как съемка изображений при полете над стационарным объектом. Это отличается от площадных приложений, или «заглядывающих» приложений, где вы захватываете изображение объекта.

Можно сделать любое приложение линейным сканированием, если вы готовы двигать камеру или сцену. Хороший пример — инспекция яблок. Вы могли бы сделать изображение всего яблока и обработать всё изображение, или более эффективно, вы могли бы позиционировать яблоко на конвейерной ленте, проходящей мимо линейной сканирующей камеры, и обрабатывать данные линия за линией, что обычно приводит к более высокому разрешению и эффективности обработки при более низкой стоимости.

Где SWIR сияет

SWIR приложения широко варьируются от сортировки пищи и переработки к инспекции солнечных панелей, сельскому хозяйству, лесному хозяйству и наблюдению. Преимущества SWIR визуализации очевидны. Мы посмотрим на некоторые из этих приложений и обсудим, как SWIR приносит уникальные возможности, чтобы сделать эти задачи легче.

Сортировка пищи

С SWIR визуализацией мы можем увеличить урожайность, уменьшить отходы и улучшить качество пищи. SWIR визуализация лучше всего используется для высокоценных приложений сортировки пищи. Как пример, SWIR обычно не использовался бы для товарных культур вроде риса, но для более ценных продуктов. SWIR более подходит для сортировки чайных листьев после их сбора и обжарки. Потому что чайные листья черные после обжарки, трудно увидеть загрязнители, которые могут быть смешаны с чайными листьями. С SWIR процесс контроля качества может эффективно идентифицировать стебли, мелкие камни или другой мусор и устранить их из готового продукта.

Другой способ, которым мы можем использовать SWIR — в детектировании влажности в сортировке пищи, где влага может показывать порчу или иным образом поврежденную продукцию. Например, влажность в фрукте указывает на синяк. Синяк был бы виден в SWIR до того, как человек мог его детектировать.

SWIR также может помочь дифференцировать продукты, похожие по цвету (Рисунок 2). В этом примере есть корица, кофейные зерна, камни и изюм. Справа у вас цветное изображение, где некоторые из этих предметов выглядят очень похоже, а слева вы теперь можете более четко дифференцировать между ними с SWIR.

Приложения переработки используют похожие техники сортировки для разделения разных типов материалов. В сортировке пластика SWIR мультиспектральные системы используются ближе к концу процесса сортировки, потому что они такие чувствительные. Они обычно прогоняются дважды или более для достижения до 99% чистоты переработанного пластикового материала.

Инспекция солнечных панелей

Поскольку SWIR может видеть сквозь кремний, другое приложение для SWIR образователей — инспекция солнечных панелей (Рисунок 3). С глобальным толчком к более устойчивым источникам энергии, солнечные панели видели значительное увеличение в принятии. Производителям нужно убедиться, что их панели свободны от дефектов, трещин или пильных следов на противоположной стороне вафли. Кроме того, SWIR может использоваться для идентификации мертвых зон или слабых областей на солнечном элементе и помочь доказать эффективность элемента. В целом, вы получаете намного более качественный продукт, когда SWIR используется для контроля качества. Многие из тех же техник могут использоваться в инспекции полупроводников.

Сельское хозяйство и лесное хозяйство

Много воздушной визуализации с SWIR связано с сельскохозяйственными или лесхозяйственными приложениями. В сельском хозяйстве фермеры должны управлять и реагировать на кажущийся бесконечный вызов для обеспечения высокого качества и высоких урожаев. Погода, инвазивные виды и болезни могут наваждать хаос на урожае. Фермер увидит результаты, когда урожай начнет желтеть и вянуть, но к тому времени часто уже слишком поздно что-то сделать, чтобы спасти урожай. С SWIR визуализацией ученые могут точно мониторить поглощение воды корнями в листьях и принимать решения о том, как лечить эти культуры.

Данные, собранные из визуализации, также могут предоставить фермерам и лесникам инсайты, которые им нужны для принятия решений, связанных с дополнительным орошением или удобрением, помогая им управлять затратами.

Военная разведка, наблюдение и разведка

Военные полагаются на SWIR для разведки, наблюдения и разведки (ISR). Военные США используют SWIR для низкосветовой визуализации, распознавания целей и воздушной разведки. Один из способов эффективно реализовать воздушную разведку — с задержкой времени и интеграцией (TDI); суммирующая технология для линейного сканирования захвата, где камера монтируется под самолетом и летит над областью для её картографирования. Поскольку фотоны в дефиците, суммирование множественных рядов обеспечивает четкую и полную картину.

SWIR опции и будущее SWIR

Хотя SWIR имеет много преимуществ, стоимость SWIR систем всё еще относительно высока. По мере более широкого принятия технологии и продолжения исследований и разработок ожидается, что затраты снизятся.

Некоторые компании смотрят на альтернативы InGaAs сенсору для SWIR визуализации. Квантовые точки — одна низкокосная технология, но стоимость не так низка, как ожидалось. Главный недостаток квантово-точечной технологии — низкая квантовая эффективность. Так что её чувствительность к свету по крайней мере в четыре раза ниже, чем у InGaAs. Это означает, в любом месте, где фотоны в дефиците и клиент может позволить, InGaAs все еще путь. С нашей точки зрения, для использования квантово-точечной технологии клиенту нужно было бы быть готовым жертвовать чувствительностью в обмен на более низкую стоимость. Им нужно было бы добавить гораздо больше освещения, что означало бы дополнительные затраты. На сегодняшний день есть мало приложений, которые бы выиграли от этого компромисса.

Sony также выпускает свои первые CMOS InGaAs SWIR детекторы. Хотя основанные на InGaAs, они берут InGaAs и соединяют его с CMOS схемой считывания, пиксель за пикселем, заменяя индиевый металл на медь. Так что это больше то, что вы бы называли полупроводниковым процессом, где они берут вафлу CMOS схемы. Они кладут InGaAs чипы сверху и фактически сливают InGaAs и кремний через эти медные слои. Это также позволяет меньшие пиксели, чем можно достичь с индиевым бамп-бондингом, что в конечном счете также может быть о снижении стоимости для данного разрешения.

SWIR освещение дорогое — уменьшение размера пикселя может снизить стоимость сенсора, но только если стоимость увеличенного освещения для возможности видеть что-то не растет быстрее. Это похожий аргумент на то, почему квантовые точки могут быть стоимоэффективны, но основанный на размере пикселя, а не на QE. Цель этого — снизить стоимость, потому что процесс ближе к вафельному процессу. Это площадные устройства, не линейные сканирующие, и пиксели очень маленькие, примерно 5 мкм пикселей по сравнению с Teledyne DALSA Linea SWIR GigE линейной сканирующей камерой, доступной как 1k разрешение камера с 12,5 мкм пикселями.

SWIR технология, которую большинство людей кажутся чувствуют наиболее перспективной в терминах сохранения производительности InGaAs но снижения стоимости — strained layer superlattice. Это многоуровневый квантовый детектор и вы растите разные полупроводники вместе в разных слоях и инженерите зону запрета, чтобы дать вам чувствительность, соответствующую фотонам в SWIR — это возможно три-пять лет в будущем.

В заключение, SWIR визуализационная технология имеет множественные преимущества и может выполняться в областях, где другие визуализации не могут. SWIR может помочь дифференцировать объекты, очень похожие по цвету, может помочь раскрыть свойства или дефекты сквозь определенные объекты, и может помочь дифференцировать объекты при очень высоких температурах. Хотя SWIR может быть дорог в реализации, некоторые приложения, описанные здесь, 크게 выигрывают от его использования. По мере того как будущие разработки разворачиваются, мы предвидим даже большее использование SWIR визуализации с еще большей стоимоэффективностью.

Статью написал Майк Гродзки, менеджер продукта, Teledyne DALSA (Ватерлоо, Канада). Для получения дополнительной информации свяжитесь с г-ном Гродзки по адресу teledyne.com, или посетите .