Aprovechamiento de la tecnología de imágenes SWIR Line Scan

La luz visible es solo una pequeña parte del espectro electromagnético. Los rayos gamma, rayos X, ultravioleta, infrarrojos, microondas y ondas de radio tienen cada uno sus propias propiedades únicas y su propio lugar en el espectro. En este artículo, nos centraremos en SWIR, o infrarrojo de onda corta, que es un componente de la luz infrarroja (IR). Las longitudes de onda infrarrojas son las que están por debajo del rojo; la palabra "infra" en latín significa "abajo".

Imágenes SWIR definidas

Como humanos, experimentamos la luz infrarroja casi invisible, pero podemos sentirla como calor. El espectro IR se divide en diferentes regiones, y cada región tiene diferentes aplicaciones. Las cuatro regiones a las que se suele hacer referencia son el infrarrojo cercano (NIR) con longitudes de onda de 750 a 1000 nm, el infrarrojo de onda corta (SWIR) de 1 a 3 μm, el infrarrojo de onda media o media (MWIR) de 3 a 5 μm y el de onda larga. onda infrarroja (LWIR) registrando entre 8 y 15 μm (Figura 1).

Excepto por el hecho de que no se puede ver a simple vista, SWIR es como la luz visible en el sentido de que los fotones son reflejados o absorbidos por un objeto. Esto es diferente a la luz infrarroja de onda media y onda larga, donde el calor se emite desde el propio objeto. Las imágenes SWIR pueden resaltar "defectos" en una inspección que las imágenes visibles no pueden. Cuando se toman imágenes en SWIR, el vapor de agua y ciertos materiales se vuelven más o menos reflectantes y más o menos transmisivos en SWIR frente a lo visible. Por ejemplo, el silicio se vuelve transparente más allá de ~1 μm, pero el agua en realidad se vuelve más absorbente en el SWIR, especialmente alrededor de las bandas de 1,45 μm y de 1,8 a 2 μm. Esto significa que los colores que parecen casi idénticos a la luz visible se pueden diferenciar fácilmente en SWIR.

¿Cómo funcionan los sistemas de visión SWIR?

Las cámaras SWIR a menudo se construyen alrededor de detectores infrarrojos de arseniuro de indio y galio (InGaAs). Los sensores InGaAs se pueden hacer extremadamente sensibles y, como resultado, las cámaras SWIR funcionarán en condiciones de escasez de luz.

En su mayor parte, los sistemas de visión SWIR funcionan de la misma manera que los sistemas visibles. Tienes un objetivo, tienes una fuente de luz y un detector para capturar la imagen. La imagen aparece en blanco y negro. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre las imágenes con cámaras monocromáticas y las imágenes SWIR? Bueno, la luz SWIR es invisible para el ojo humano y puede detectar y resaltar ciertas características que son difíciles o muy imposibles de distinguir con luz visible y cámaras visibles. Por ejemplo:

• SWIR puede ayudar a diferenciar entre objetos que son muy similares en color en el espectro visible;

• SWIR puede ayudar a ver a través de ciertos objetos, como el silicio;

• SWIR puede ayudar a ver objetos con temperaturas muy altas.

¿Qué permite SWIR Imaging?

Las personas tienden a usar SWIR porque pueden ver mejor diferentes materiales. Un ejemplo que se usa a menudo es sal versus azúcar. Ambos son pequeños cristales blancos cuando se ven en la luz visible, pero tienen cualidades reflectantes bastante diferentes en el SWIR.

SWIR también se puede usar para buscar el contenido de agua en el material, lo que puede ser beneficioso para aplicaciones en agricultura, inspección de alimentos y silvicultura. Cualquier objeto que contenga agua absorberá longitudes de onda SWIR en una de las dos líneas de absorción:una es de alrededor de 1,45 micras, otra más cercana a 1,8 micras. Con imágenes SWIR, esto mejora la visibilidad de los objetos que contienen humedad.

Con SWIR, puede generar imágenes de mayor contraste en neblina, niebla, lluvia, niebla y otras condiciones atmosféricas desafiantes debido a la menor dispersión a medida que avanza en el infrarrojo. Sin embargo, la eficacia óptima para SWIR se encuentra en una niebla muy ligera o una neblina muy ligera; con mucha niebla o neblina, puede confiar más en las firmas de calor de una cámara térmica. SWIR también puede detectar calor, pero a más de 300 grados centígrados. Por lo tanto, esto es útil para buscar defectos en el vidrio fundido y el metal fundido antes de que se enfríe.

Escaneo de línea frente a aplicaciones de área

Teledyne Imaging ofrece cámaras de escaneo lineal y de área y, en junio de 2020, presentó su primera cámara SWIR de escaneo lineal. Como repaso, las cámaras de escaneo de línea escanean un objeto línea por línea a medida que se mueve en una cinta transportadora o mediante otro movimiento controlado, como tomar imágenes mientras vuela sobre un objeto estacionario. Esto es diferente de las aplicaciones de área o aplicaciones de "observación" en las que captura una imagen del objeto.

Es posible convertir cualquier aplicación en una aplicación de escaneo lineal si está dispuesto a mover la cámara o mover la escena. Un buen ejemplo es la inspección de manzanas. Puede tomar una imagen de toda la manzana y procesar toda la imagen o, de manera más efectiva, puede colocar la manzana en una cinta transportadora pasando por una cámara de escaneo lineal y procesar los datos línea por línea, lo que generalmente resulta en una mayor resolución y eficiencia de procesamiento. a menor costo.

Donde brilla SWIR

Las aplicaciones de SWIR van desde la clasificación y el reciclaje de alimentos hasta la inspección de paneles solares, la agricultura, la silvicultura y la vigilancia. Los beneficios de las imágenes SWIR son evidentes. Veremos algunas de estas aplicaciones y discutiremos cómo SWIR brinda capacidades únicas para facilitar estas tareas.

Clasificación de alimentos

Con imágenes SWIR, podemos aumentar los rendimientos, reducir el desperdicio y mejorar la calidad de los alimentos. Las imágenes SWIR se utilizan mejor para aplicaciones de clasificación de alimentos de alto valor. Como ejemplo, SWIR normalmente no se usaría para cultivos básicos como el arroz, sino para productos de mayor valor. SWIR es más adecuado para clasificar las hojas de té una vez cosechadas y tostadas. Debido a que las hojas de té son negras después de tostarlas, es difícil ver los contaminantes que pueden estar mezclados con las hojas de té. Con SWIR, el proceso de inspección de calidad puede identificar efectivamente tallos, piedras pequeñas u otros desechos y eliminarlos del producto terminado.

Otra forma en que podemos usar SWIR es en la detección del contenido de humedad en la clasificación de alimentos, donde la humedad puede mostrar deterioro o daños en los productos. Por ejemplo, el contenido de humedad en la fruta indica un hematoma. El hematoma sería visible en SWIR antes de que un humano pudiera detectarlo.

SWIR también puede ayudar a diferenciar productos que son similares en color (Figura 2). En este ejemplo hay canela, granos de café, rocas y pasas. A la derecha tienes una imagen en color donde algunos de esos elementos se ven muy similares y, a la izquierda, ahora puedes diferenciarlos más claramente con SWIR.

Las aplicaciones de reciclaje utilizan técnicas de clasificación similares para separar diferentes tipos de materiales. En la clasificación de plásticos, los sistemas multiespectrales SWIR se utilizan cerca del final del proceso de clasificación porque son muy sensibles. Por lo general, se ejecutan dos veces o más para lograr una pureza de hasta el 99 % del material plástico reciclado.

Inspección de paneles solares

Dado que SWIR puede ver a través del silicio, otra aplicación para los generadores de imágenes SWIR es la inspección de paneles solares (Figura 3). Con un impulso global hacia fuentes de energía más sostenibles, los paneles solares han experimentado un aumento significativo en la adopción. Los fabricantes deben asegurarse de que sus paneles estén libres de defectos, grietas o marcas de sierra en el lado opuesto de la oblea. Además, SWIR se puede usar para identificar puntos muertos o áreas débiles en una celda solar y ayudar a probar la eficacia de la celda. En general, se obtiene un producto de mucha mayor calidad cuando se utiliza SWIR para la inspección de calidad. Muchas de estas mismas técnicas se pueden utilizar en la inspección de semiconductores.

Agricultura y Silvicultura

Muchas de las imágenes aéreas con SWIR están relacionadas con aplicaciones agrícolas o forestales. En la agricultura, los agricultores deben gestionar y responder a una cantidad aparentemente interminable de desafíos para garantizar una alta calidad y altos rendimientos. El clima, las especies invasoras y las enfermedades pueden causar estragos en un cultivo. Un agricultor verá los resultados cuando un cultivo comience a ponerse amarillo y marchitarse, pero en ese momento a menudo es demasiado tarde para hacer algo para salvar el cultivo. Con imágenes SWIR, los científicos pueden monitorear con precisión la absorción de agua desde las raíces hasta las hojas y tomar decisiones sobre cómo tratar esos cultivos.

Los datos recopilados a partir de imágenes también pueden brindar a los agricultores y silvicultores la información que necesitan para tomar decisiones relacionadas con el riego o el fertilizante adicionales, ayudándolos a administrar los costos.

Reconocimiento y Vigilancia de Inteligencia Militar

El ejército confía en SWIR para inteligencia, vigilancia y reconocimiento (ISR). El ejército de EE. UU. utiliza SWIR para obtener imágenes con poca luz, reconocimiento de objetivos y reconocimiento aéreo. Una forma de implementar efectivamente el reconocimiento aéreo es con retardo de tiempo e integración (TDI); una tecnología de suma para la captura de escaneo de línea donde una cámara se monta debajo de un avión y se vuela sobre un área para mapearla. Debido a que los fotones son escasos, la suma de varias filas proporciona una imagen clara y completa.

Opciones SWIR y el futuro de SWIR

Aunque SWIR tiene muchas ventajas, el costo de los sistemas SWIR sigue siendo relativamente alto. A medida que la tecnología se adopte más ampliamente y la investigación y el desarrollo continúen, se espera que los costos disminuyan.

Algunas empresas están buscando alternativas al sensor InGaAs para imágenes SWIR. Quantum dot es una tecnología de menor costo, pero el costo no es tan bajo como se esperaba. El mayor inconveniente de la tecnología de puntos cuánticos es que tiene una baja eficiencia cuántica. Por lo tanto, su sensibilidad a la luz es al menos un factor de cuatro menor que InGaAs. Esto significa que en cualquier lugar donde los fotones sean escasos y el cliente pueda permitírselo, InGaAs sigue siendo el camino a seguir. Desde nuestra perspectiva, para aprovechar la tecnología de puntos cuánticos, un cliente debería estar dispuesto a renunciar a la sensibilidad a cambio de un costo más bajo. Necesitarían agregar mucha más iluminación, lo que significaría costos adicionales. Hasta la fecha, hay pocas aplicaciones que se beneficiarían de esta compensación.

Sony también está lanzando sus primeros detectores CMOS InGaAs SWIR. Aunque se basan en InGaAs, están tomando InGaAs y combinándolo con el circuito de lectura CMOS, píxel por píxel, reemplazando el metal indio con cobre. Entonces, es más de lo que llamarías un tipo de proceso de semiconductor, donde toman una oblea del circuito CMOS. Colocan chips de InGaAs encima y fusionan el InGaAs y el silicio a través de estas capas de cobre. Esto también permite píxeles más pequeños que los que se pueden lograr con la unión por golpes de indio, lo que en última instancia también puede reducir el costo de una resolución determinada.

La iluminación SWIR es costosa:reducir el tamaño de los píxeles puede reducir el costo del sensor, pero solo si el costo del aumento de la iluminación para poder ver algo no crece más rápido. Es un argumento similar a por qué el punto cuántico podría ser rentable, pero se basa en el tamaño de píxel en lugar de QE. El objetivo de hacer eso es reducir el costo porque el proceso está más cerca de un proceso a nivel de oblea. Estos son dispositivos de área, no de escaneo lineal, y los píxeles son muy pequeños, aproximadamente 5 μm píxeles en comparación con la cámara de escaneo lineal Teledyne DALSA Linea SWIR GigE disponible como una cámara de resolución 1k con píxeles de 12,5 μm.

La tecnología SWIR que la mayoría de la gente parece considerar más prometedora en términos de mantener el rendimiento de InGaAs, pero que reduce los costos es la superred de capa tensa. Es un detector de nivel multicuántico y cultivas diferentes semiconductores juntos en diferentes capas y diseñas la brecha de banda para brindarte la sensibilidad que corresponde a los fotones en el SWIR; esto es posiblemente dentro de tres a cinco años.

En conclusión, la tecnología de imágenes SWIR tiene múltiples beneficios y puede funcionar en áreas donde otras imágenes no pueden. SWIR puede ayudar a diferenciar entre objetos que son muy similares en color, puede ayudar a revelar propiedades o defectos a través de ciertos objetos y puede ayudar a diferenciar entre objetos a temperaturas muy altas. Aunque SWIR puede ser costoso de implementar, algunas aplicaciones descritas aquí se benefician enormemente de su uso. A medida que se desarrollen los desarrollos futuros, anticipamos usos aún mayores de imágenes SWIR con una rentabilidad aún mayor.

Este artículo fue escrito por Mike Grodzki, Gerente de Producto, Teledyne DALSA (Waterloo, Canadá). Para obtener más información, comuníquese con el Sr. Grodzki en teledyne.com o visite aquí .