Dominando la imagen de línea SWIR: técnicas avanzadas y aplicaciones

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

Imagen SWIR Definida

Como humanos, experimentamos la luz infrarroja como mayormente invisible, pero podemos sentirla como calor. El espectro IR se divide en diferentes regiones, y cada región tiene diferentes aplicaciones. Las cuatro regiones comúnmente referenciadas son infrarrojo cercano (NIR) con longitudes de onda de 750 - 1.000 nm, infrarrojo de onda corta (SWIR) a 1 - 3 µm, infrarrojo de onda media (MWIR) a 3 - 5 µm e infrarrojo de onda larga (LWIR) a 8 - 15 µm (Figura 1).

Excepto por el hecho de que no puedes verla a simple vista, la SWIR es como la luz visible en que los fotones son reflejados o absorbidos por un objeto. Esto es diferente del infrarrojo de onda media y larga, donde el calor es emitido por el objeto mismo. La imagen SWIR puede resaltar "defectos" en una inspección que la imagen visible no puede. Al imaginar en SWIR, el vapor de agua y ciertos materiales se vuelven más o menos reflectivos, y más o menos transmisivos en SWIR vs visible. Por ejemplo, el silicio se vuelve transparente más allá de ~1 µm, pero el agua en realidad se vuelve más absorbente en SWIR — especialmente alrededor de bandas a 1,45 µm y 1,8 a 2 µm. Esto significa que colores que aparecen casi idénticos en luz visible pueden diferenciarse 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 Galio (InGaAs). Los sensores InGaAs pueden hacerse extremadamente sensibles, y como resultado, las cámaras SWIR funcionarán en condiciones de poca luz.

En su mayor parte, los sistemas de visión SWIR operan de manera muy similar a como lo hacen 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 imaginar con cámaras monocromáticas e imagen SWIR? Bueno, la luz SWIR es invisible al 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 la imagen SWIR?

La gente tiende a usar SWIR porque pueden ver diferentes materiales mejor. Un ejemplo que se usa a menudo es sal versus azúcar. Ambos son pequeños cristales blancos cuando se ven en luz visible, pero tienen cualidades reflectivas bastante diferentes en SWIR.

SWIR también puede usarse para buscar contenido de agua en material, lo cual 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 dos líneas de absorción — una alrededor de 1,45 micras, otra más cerca de 1,8 micras. Con imagen SWIR, esto mejora la visibilidad de objetos que contienen humedad.

Con SWIR, puedes generar imágenes de mayor contraste en neblina, niebla, lluvia, niebla y otras condiciones atmosféricas desafiantes debido a menos dispersión a medida que te mueves más hacia el infrarrojo. Sin embargo, la efectividad óptima para SWIR es en niebla muy ligera o neblina muy ligera; con niebla densa o neblina densa, puedes confiar más en firmas de calor de una cámara térmica. SWIR también puede detectar calor, pero a más de 300 grados Celsius. Así que esto es útil para buscar defectos en vidrio fundido y metal fundido antes de que se enfríe.

Línea de barrido vs Aplicaciones de área

Teledyne Imaging ofrece tanto cámaras de área como de línea de barrido, y en junio de 2020, introdujo su primera cámara SWIR de línea de barrido. Como recordatorio, las cámaras de línea de barrido escanean un objeto línea por línea mientras se mueve en una cinta transportadora u otro movimiento controlado, como tomar imágenes mientras se vuela sobre un objeto estacionario. Esto es diferente de aplicaciones de área, o aplicaciones de "mirada fija" donde capturas una imagen del objeto.

Es posible convertir cualquier aplicación en una aplicación de línea de barrido si estás dispuesto a mover la cámara o mover la escena. Un buen ejemplo es la inspección de manzanas. Podrías tomar una imagen de la manzana entera y procesar esa imagen completa, o más efectivamente, podrías posicionar la manzana en una cinta transportadora pasando por una cámara de línea de barrido y procesar los datos línea por línea lo que típicamente resulta en mayor resolución y eficiencia de procesamiento a menor costo.

Dónde brilla SWIR

Las aplicaciones SWIR van ampliamente desde clasificación de alimentos y reciclaje hasta inspección de paneles solares, agricultura, silvicultura y vigilancia. Los beneficios de la imagen SWIR son evidentes. Veremos algunas de estas aplicaciones y discutiremos cómo SWIR aporta capacidades únicas para hacer estas tareas más fáciles.

Clasificación de alimentos

Con imagen SWIR, podemos aumentar rendimientos, reducir desperdicio y mejorar calidad de alimentos. La imagen SWIR se usa mejor para aplicaciones de clasificación de alimentos de alto valor. Como ejemplo, SWIR típicamente no se usaría para cultivos de commodities como arroz, pero para productos de mayor valor. SWIR es más adecuado para clasificar hojas de té una vez que se han cosechado y tostado. Como las hojas de té son negras después de tostar, es difícil ver contaminantes que puedan mezclarse 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 de contenido de humedad en clasificación de alimentos, donde la humedad puede mostrar deterioro o producto dañado. Por ejemplo, contenido de humedad en fruta indica un golpe. El golpe 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, piedras y pasas. A la derecha tienes una imagen en color donde algunos de esos artículos se ven muy similares y, a la izquierda, ahora puedes diferenciar más claramente entre estos con SWIR.

Las aplicaciones de reciclaje usan técnicas de clasificación similares para separar diferentes tipos de materiales. En clasificación de plásticos, sistemas SWIR multiespectrales se usan cerca del final del proceso de clasificación porque son tan sensibles. Típicamente se ejecutan dos veces o más para lograr hasta 99% de pureza del material plástico reciclado.

Inspección de paneles solares

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

Agricultura y silvicultura

Mucha imagen aérea con SWIR está relacionada con aplicaciones agrícolas o forestales. En agricultura, los agricultores necesitan gestionar y responder a un número aparentemente interminable de desafíos para asegurar alta calidad y altos rendimientos. Clima, especies invasoras y enfermedades pueden causar estragos en un cultivo. Un agricultor verá los resultados cuando un cultivo empiece a ponerse amarillo y marchitarse, pero para ese momento a menudo es demasiado tarde para hacer algo para salvar el cultivo. Con imagen SWIR, los científicos pueden monitorear precisamente la absorción de agua desde las raíces hasta las hojas y tomar decisiones sobre cómo tratar esos cultivos.

Los datos recopilados de la imagen también pueden proporcionar a agricultores y silvicultores la información que necesitan para tomar decisiones relacionadas con riego adicional o fertilizante, ayudándoles a gestionar costos.

Inteligencia militar, vigilancia y reconocimiento

Los militares confían en SWIR para inteligencia, vigilancia y reconocimiento (ISR). El ejército de EE. UU. usa SWIR para imagen en baja luz, reconocimiento de objetivos y reconocimiento aéreo. Una forma de implementar efectivamente reconocimiento aéreo es con retraso de tiempo e integración (TDI); una tecnología de suma para captura de línea de barrido donde una cámara se monta bajo un avión y se vuela sobre un área para mapearla. Como los fotones son escasos, la suma de múltiples filas proporciona una imagen clara y completa.

Opciones SWIR y futuro de SWIR

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

Algunas empresas están buscando alternativas al sensor InGaAs para imagen SWIR. Punto cuántico es una tecnología de menor costo, pero el costo no es tan bajo como se anticipaba. El mayor inconveniente de la tecnología de punto cuántico es que tiene baja eficiencia cuántica. Así que su sensibilidad a la luz es al menos un factor de cuatro menor que InGaAs. Esto significa en cualquier lugar donde los fotones sean un bien premium y el cliente pueda permitírselo, InGaAs sigue siendo el camino a seguir. Desde nuestra perspectiva, para aprovechar la tecnología de punto cuántico, un cliente necesitaría estar dispuesto a renunciar a sensibilidad a cambio de menor costo. Necesitarían añadir mucha más iluminación, lo que significaría costos adicionales. Hasta la fecha, hay pocas aplicaciones que se beneficiarían de este intercambio.

Sony también está lanzando sus primeros detectores SWIR CMOS InGaAs. Aunque basados en InGaAs, están tomando InGaAs y acoplándolo con el circuito de lectura CMOS, píxel por píxel, reemplazando el metal de indio con cobre. Así que es más lo que llamarías un proceso tipo semiconductor, donde toman una oblea del circuito CMOS. Ponen chips InGaAs encima y realmente fusionan el InGaAs y silicio a través de estas capas de cobre. Esto también permite píxeles más pequeños de los que se pueden lograr con bump bonding de indio, lo que en última instancia también puede ser sobre reducir costo para una resolución dada.

La iluminación SWIR es costosa — reducir el tamaño del píxel puede reducir el costo del sensor, pero solo si el costo de la iluminación aumentada para poder ver algo no crece más rápido. Es un argumento similar a por qué el punto cuántico podría ser rentable pero basado en 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 línea de barrido, y los píxeles son muy pequeños, aproximadamente 5 µm de píxeles comparado con la cámara Teledyne DALSA Linea SWIR GigE de línea de barrido disponible como cámara de resolución 1k con píxeles de 12,5 µm.

La tecnología SWIR que la mayoría de la gente parece sentir que es más prometedora en términos de mantener el rendimiento de InGaAs pero reducir costo es superred de capa tensionada. Es un detector multi-nivel cuántico y creces diferentes semiconductores juntos en diferentes capas e ingenias la banda prohibida para darte sensibilidad que corresponde a fotones en SWIR — esto es posiblemente tres a cinco años lejos.

En conclusión, la tecnología de imagen SWIR tiene múltiples beneficios, y puede rendir 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 futuros avances, anticipamos usos aún mayores de imagen SWIR con aún más rentabilidad.

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