Gebruik van SWIR Line Scan Imaging-technologie

Zichtbaar licht is slechts een klein deel van het elektromagnetische spectrum. Gammastraling, röntgenstraling, ultraviolet, infrarood, microgolf en radiogolven hebben elk hun eigen unieke eigenschappen en hun eigen plaats in het spectrum. In dit artikel zullen we ons concentreren op SWIR, of kortegolf-infrarood, een onderdeel van infrarood (IR) licht. Infraroodgolflengten zijn die onder rood; het woord "infra" is Latijn voor "beneden".

SWIR-beeldvorming gedefinieerd

Als mensen ervaren we infrarood licht als grotendeels onzichtbaar, maar we kunnen het voelen als warmte. Het IR-spectrum is verdeeld in verschillende regio's en elke regio heeft verschillende toepassingen. De vier gebieden waarnaar vaak wordt verwezen, zijn nabij-infrarood (NIR) met golflengten van 750 - 1.000 nm, kortegolf-infrarood (SWIR) bij 1 - 3 m, midden- of middengolf-infrarood (MWIR) bij 3 - 5 μm en lange-golf-infrarood golf infrarood (LWIR) klokt in op 8 - 15 m (Figuur 1).

Behalve het feit dat je het niet met het blote oog kunt zien, is SWIR als zichtbaar licht in die zin dat fotonen worden gereflecteerd of geabsorbeerd door een object. Dit in tegenstelling tot middengolf en langgolvig infrarood licht, waarbij warmte door het object zelf wordt uitgestraald. SWIR-beeldvorming kan "defecten" in een inspectie aan het licht brengen die zichtbare beeldvorming niet kan. Bij beeldvorming in SWIR worden waterdamp en bepaalde materialen min of meer reflecterend en min of meer doorlatend in de SWIR versus het zichtbare. Silicium wordt bijvoorbeeld transparant voorbij ~ 1 m, maar water wordt in feite meer absorberend in de SWIR - vooral rond banden op 1,45 m en 1,8 tot 2 m. Dit betekent dat kleuren die in zichtbaar licht bijna identiek lijken, gemakkelijk kunnen worden onderscheiden in de SWIR.

Hoe werken SWIR Vision-systemen?

SWIR-camera's zijn vaak gebouwd rond Indium Gallium Arsenide (InGaAs) infrarooddetectoren. InGaAs-sensoren kunnen extreem gevoelig worden gemaakt, en als resultaat zullen SWIR-camera's werken in lichtarme omstandigheden.

Voor het grootste deel werken SWIR-zichtsystemen op vrijwel dezelfde manier als zichtbare systemen. Je hebt een doelwit, je hebt een lichtbron en een detector om het beeld vast te leggen. Het beeld wordt weergegeven als zwart-wit. Dus, wat is het verschil tussen beeldvorming met monochrome camera's en SWIR-beeldvorming? Welnu, SWIR-licht is onzichtbaar voor het menselijk oog en kan bepaalde kenmerken detecteren en markeren die moeilijk of bijna onmogelijk te onderscheiden zijn met zichtbaar licht en zichtbare camera's. Bijvoorbeeld:

• SWIR kan helpen onderscheid te maken tussen objecten die qua kleur erg op elkaar lijken in het zichtbare spectrum;

• SWIR kan helpen om door bepaalde objecten te kijken, zoals silicium;

• SWIR kan helpen objecten met zeer hoge temperaturen te zien.

Wat maakt SWIR-beeldvorming mogelijk?

Mensen hebben de neiging om SWIR te gebruiken omdat ze verschillende materialen beter kunnen zien. Een veelgebruikt voorbeeld is zout versus suiker. Het zijn beide kleine witte kristallen in het zichtbare licht, maar ze hebben heel verschillende reflecterende eigenschappen in de SWIR.

SWIR kan ook worden gebruikt om te zoeken naar watergehalte in materiaal, wat gunstig kan zijn voor toepassingen in de landbouw, voedselinspectie en bosbouw. Elk object dat water bevat, absorbeert SWIR-golflengten bij een van de twee absorptielijnen - de ene is ongeveer 1,45 micron, de andere dichter bij 1,8 micron. Met SWIR-beeldvorming verbetert dit de zichtbaarheid van objecten die vocht bevatten.

Met SWIR kunt u beelden met een hoger contrast genereren in nevel, mist, regen, mist en andere uitdagende atmosferische omstandigheden vanwege minder verstrooiing naarmate u verder het infrarood ingaat. Optimale effectiviteit voor SWIR is echter in een zeer lichte mist of een zeer lichte waas; met een zware mist of waas kunt u meer vertrouwen op warmtesignaturen van een thermische camera. SWIR kan ook warmte detecteren, maar bij meer dan 300 graden Celsius. Dit is dus handig om defecten in gesmolten glas en gesmolten metaal op te sporen voordat het is afgekoeld.

Lijnscan vs. gebiedstoepassingen

Teledyne Imaging biedt zowel gebieds- als lijnscancamera's en introduceerde in juni 2020 zijn eerste SWIR-lijnscancamera. Als opfriscursus scannen lijnscancamera's een object lijn voor lijn terwijl het beweegt op een transportband of via andere gecontroleerde bewegingen, zoals het maken van beelden terwijl je over een stilstaand object vliegt. Dit is anders dan gebiedstoepassingen of "starende" toepassingen waarbij u een afbeelding van het object vastlegt.

Het is mogelijk om van elke toepassing een lijnscantoepassing te maken als u bereid bent de camera te verplaatsen of de scène te verplaatsen. Een goed voorbeeld is de appelkeuring. Je zou een afbeelding van de hele appel kunnen maken en die hele afbeelding kunnen verwerken, of effectiever, je zou de appel op een transportband kunnen plaatsen die door een lijnscancamera gaat en de gegevens lijn voor lijn verwerken, wat doorgaans resulteert in een hogere resolutie en verwerkingsefficiëntie tegen lagere kosten.

Waar SWIR schijnt

SWIR-toepassingen variëren van voedselsortering en -recycling tot inspectie van zonnepanelen, landbouw, bosbouw en bewaking. De voordelen van SWIR-beeldvorming zijn evident. We zullen enkele van deze toepassingen bekijken en bespreken hoe SWIR unieke mogelijkheden biedt om deze taken gemakkelijker te maken.

Voedsel sorteren

Met SWIR-beeldvorming kunnen we de opbrengst verhogen, verspilling verminderen en de voedselkwaliteit verbeteren. SWIR-beeldvorming wordt het best gebruikt voor hoogwaardige voedselsorteertoepassingen. SWIR zou bijvoorbeeld doorgaans niet worden gebruikt voor basisgewassen zoals rijst, maar voor producten met een hogere waarde. SWIR is meer geschikt voor het sorteren van theebladeren nadat ze zijn geoogst en geroosterd. Omdat de theebladeren na het roosteren zwart zijn, is het moeilijk om verontreinigingen te zien die met de theebladeren vermengd kunnen zijn. Met SWIR kan het kwaliteitscontroleproces stengels, kleine steentjes of ander vuil effectief identificeren en uit het eindproduct verwijderen.

Een andere manier waarop we SWIR kunnen gebruiken, is het detecteren van het vochtgehalte bij het sorteren van voedsel, waar vocht bederf of anderszins beschadigde producten kan vertonen. Het vochtgehalte in fruit duidt bijvoorbeeld op een blauwe plek. De blauwe plek zou zichtbaar zijn in SWIR voordat een mens hem zou kunnen detecteren.

SWIR kan ook helpen om producten te onderscheiden die qua kleur vergelijkbaar zijn (Figuur 2). In dit voorbeeld zijn er kaneel, koffiebonen, rotsen en rozijnen. Aan de rechterkant heb je een kleurenafbeelding waar sommige van die items erg op elkaar lijken en aan de linkerkant kun je nu duidelijker onderscheid maken tussen deze items met SWIR.

Recyclingtoepassingen gebruiken vergelijkbare sorteertechnieken om verschillende soorten materialen te scheiden. Bij het sorteren van plastic worden SWIR-multispectrale systemen gebruikt tegen het einde van het sorteerproces omdat ze zo gevoelig zijn. Ze worden meestal twee keer of vaker gebruikt om tot 99% zuiverheid van het gerecyclede plastic materiaal te bereiken.

Inspectie van zonnepanelen

Aangezien SWIR door silicium kan kijken, is een andere toepassing voor SWIR-imagers de inspectie van zonnepanelen (Figuur 3). Met een wereldwijde duw in de richting van meer duurzame energiebronnen, hebben zonnepanelen een aanzienlijke toename in acceptatie gezien. Fabrikanten moeten ervoor zorgen dat hun panelen vrij zijn van defecten, scheuren of zaagsporen aan de andere kant van de wafer. Bovendien kan SWIR worden gebruikt om dode plekken of zwakke plekken op een zonnecel te identificeren en de werkzaamheid van de cel te helpen bewijzen. Over het algemeen krijg je een product van veel hogere kwaliteit wanneer SWIR wordt gebruikt voor kwaliteitscontrole. Veel van deze zelfde technieken kunnen worden gebruikt bij de inspectie van halfgeleiders.

Land- en bosbouw

Veel beeldvorming vanuit de lucht met SWIR is gerelateerd aan landbouw- of bosbouwtoepassingen. In de landbouw moeten boeren het hoofd bieden aan en reageren op een schijnbaar eindeloos aantal uitdagingen om een ​​hoge kwaliteit en hoge opbrengsten te garanderen. Het weer, invasieve soorten en ziekten kunnen grote schade aanrichten aan een gewas. Een boer zal de resultaten zien als een gewas geel begint te worden en verwelkt, maar tegen die tijd is het vaak te laat om iets te doen om het gewas te redden. Met SWIR-beeldvorming kunnen wetenschappers de wateropname van de wortels in de bladeren nauwkeurig volgen en beslissingen nemen over de behandeling van die gewassen.

Gegevens die uit beelden worden verzameld, kunnen boeren en boswachters ook het inzicht geven dat ze nodig hebben om beslissingen te nemen met betrekking tot aanvullende irrigatie of kunstmest, waardoor ze de kosten kunnen beheersen.

Militaire inlichtingenbewaking en verkenning

Het leger vertrouwt op SWIR voor intelligentie, bewaking en verkenning (ISR). Het Amerikaanse leger gebruikt SWIR voor beeldvorming bij weinig licht, doelherkenning en luchtverkenning. Een manier om luchtverkenning effectief te implementeren is met tijdvertraging en integratie (TDI); een opteltechnologie voor het vastleggen van lijnscans waarbij een camera onder een vliegtuig wordt gemonteerd en over een gebied wordt gevlogen om het in kaart te brengen. Omdat fotonen schaars zijn, geeft het optellen van meerdere rijen een duidelijk en compleet beeld.

SWIR-opties en de toekomst van SWIR

Hoewel SWIR veel voordelen heeft, zijn de kosten van SWIR-systemen nog steeds relatief hoog. Naarmate de technologie op grotere schaal wordt toegepast en het onderzoek en de ontwikkeling worden voortgezet, zullen de kosten naar verwachting dalen.

Sommige bedrijven kijken naar alternatieven voor de InGaAs-sensor voor SWIR-beeldvorming. Quantum dot is een goedkopere technologie, maar de kosten zijn niet zo laag als verwacht. Het grootste nadeel van quantum dot-technologie is dat het een lage kwantumefficiëntie heeft. De gevoeligheid voor licht is dus minstens een factor vier lager dan InGaAs. Dit betekent dat op elke plaats waar fotonen kostbaar zijn en de klant het zich kan veroorloven, InGaAs nog steeds de beste keuze is. Vanuit ons perspectief zou een klant, om gebruik te kunnen maken van quantum dot-technologie, bereid moeten zijn om gevoeligheid op te geven in ruil voor lagere kosten. Ze zouden veel meer verlichting moeten toevoegen, wat extra kosten met zich mee zou brengen. Tot op heden zijn er maar weinig toepassingen die baat zouden hebben bij deze afweging.

Sony brengt ook hun eerste CMOS InGaAs SWIR-detectoren uit. Hoewel ze gebaseerd zijn op InGaAs, nemen ze InGaAs en koppelen ze het met het CMOS-uitleescircuit, pixel voor pixel, door het indiummetaal te vervangen door koper. Het is dus meer wat je een soort halfgeleiderproces zou noemen, waarbij ze een wafer van het CMOS-circuit opnemen. Ze zetten er InGaAs-chips op en ze versmelten in feite de InGaAs en silicium via deze koperlagen. Dit zorgt ook voor kleinere pixels dan kan worden bereikt met indium bump bonding, wat uiteindelijk ook kan gaan over het verlagen van de kosten voor een bepaalde resolutie.

SWIR-verlichting is duur - het verkleinen van de pixelgrootte kan de sensorkosten verlagen, maar alleen als de kosten van de verhoogde verlichting om iets te kunnen zien niet sneller groeien. Het is een soortgelijk argument als waarom quantum dot misschien kosteneffectief is, maar gebaseerd op pixelgrootte in plaats van op QE. Het doel om dat te doen is om de kosten te verlagen, omdat het proces dichter bij een proces op wafelniveau ligt. Dit zijn gebiedsapparaten, geen lijnscan, en de pixels zijn erg klein, ongeveer 5 m pixels in vergelijking met de Teledyne DALSA Linea SWIR GigE lijnscancamera die beschikbaar is als een 1k-resolutiecamera met 12,5 μm pixels.

De SWIR-technologie die de meeste mensen lijken te voelen, is het meest veelbelovend in termen van het handhaven van de prestaties van InGaAs, maar het verlagen van de kosten is een superrooster met gespannen laag. Het is een multi-kwantumniveaudetector en je kweekt verschillende halfgeleiders samen in verschillende lagen en bouwt de band gap om je een gevoeligheid te geven die overeenkomt met fotonen in de SWIR - dit is mogelijk drie tot vijf jaar verwijderd.

Kortom, de SWIR-beeldvormingstechnologie heeft meerdere voordelen en kan werken in gebieden waar andere beeldvorming dat niet kan. SWIR kan helpen onderscheid te maken tussen objecten die qua kleur erg op elkaar lijken, het kan helpen om eigenschappen of defecten door bepaalde objecten aan het licht te brengen en het kan helpen om onderscheid te maken tussen objecten bij zeer hoge temperaturen. Hoewel SWIR duur kan zijn om te implementeren, profiteren sommige toepassingen die hier worden beschreven enorm van het gebruik ervan. Naarmate toekomstige ontwikkelingen zich ontvouwen, verwachten we nog meer gebruik van SWIR-beeldvorming met nog meer kosteneffectiviteit.

Dit artikel is geschreven door Mike Grodzki, productmanager, Teledyne DALSA (Waterloo, Canada). Neem voor meer informatie contact op met de heer Grodzki op teledyne.com, of bezoek hier .