点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

重磅干货,第一时间送达

短波红外(SWIR)的范围占据了电磁频谱略高于近红外。在1050到2500纳米之间——短波红外范围远远超出了标准硅基成像传感器的探测能力。

尽管存在这一缺点,但除了诸如监视之类的环境光应用之外,SWIR独特的检查、分类和质量控制能力已经越来越多地用于机器视觉。

硅的量子效率在800纳米以上迅速衰减,因此,由于这种SWIR传感器往往建立在替代化学成分的基础上,包括铟镓砷化镓(InGaAs)和汞碲化镉(MCT)。更现代的SWIR成像仪也在利用单个传感器架构,比如量子点技术。正确的图像模式取决于它的应用,这使得选择至关重要。

这些技术中的每一项都显着提高了可见传感器以外的成像能力 – 无论是通过它们打开的扩展光谱,还是SWIR光改变熟悉材料呈现的独特方式。

中波红外(MWIR)光谱是MCT相机更有效的地方。位于该光谱附近的SWIR波长具有该光谱区域捕捉物体发射能量的能力。在这个范围内的光子不太容易受到较小直径粒子引起的瑞利散射的影响,因为它们的波长相对较长。这意味着SWIR成像仪可以透过烟雾、薄雾或雾看到东西。

SWIR波长较短——大约在900纳米到1700纳米之间——作用类似于可见光范围内的光子。尽管SWIR中目标的光谱含量不同,但生成的图像在特征上更直观,不太像MWIR和LWIR光带的低分辨率热行为。

这种质量使它们更紧密地符合许多工业机器视觉应用程序的需求。与MWIR和LWIR相比,SWIR波长较短,有利于对比度较强的高分辨率图像;分类和检验的重要标准。

图1 – SWIR位于近红外(NIR)和长波红外(IR)之间的非可见光光谱中。它的行为更像可见光,而不是红外光谱的热能。

此外,尽管在SWIR的浅部操作的相机具有与可见光相机类似的光捕获技术,但这些相机与硅传感器创建的相机之间的图像非常不同,即使在成像相同的项目时也是如此。

物理和化学都是这一现象的原因。光与物质的相互作用涉及能量的交换。当电磁能量转移到物体的分子时,它被物体表面吸收。如果这没有发生,能量就会被反射。在一个波长出现相似的材料在另一个波长出现完全不同的材料,因为每个离散波长都有自己独特的能量定义。

因此,SWIR相机的独特功能可以捕捉这些高分辨率的图像熟悉的项目。这些图像将完全不同于传统的硅成像仪在可见范围内工作。

短波红外成像探测器阵列

在SWIR范围的900到1700纳米窗口,InGaAs传感器是目前流行的相机技术。与其他SWIR成像方式相比,它们具有较高的成本效率和成熟程度,是机器视觉应用中最常用的分类、检查和质量控制技术。

InGaAs传感器提供了高检测性能和快速响应速度,就像硅基探测器在可见范围内工作一样,尽管它们的光敏度取决于波长。它们是固态设备,没有百叶窗或其他移动部件,这使得它们能够抵抗震动,而震动在工厂的地板上很常见。与针对热成像应用的SWIR相机相比,InGaAs设备不需要昂贵的硅或锗透镜来利用传统的玻璃光学。

通常,针对工业机器视觉中SWIR应用的InGaAs相机不需要冷却。尽管如此,冷却传感器可以显著降低暗电流,从而提高图像质量,在某些应用中,还可以延长曝光时间,这一点可以从三台滨松InGaAs相机的比较中得到证明。

图2 -典型的InGaAs SWIR相机性能。

图3 – InGaAs与量子点结构。

需要注意的是,基于量子点技术的摄像机作为一种相对较新的SWIR成像技术,也正在获得越来越大的吸引力。这些设备工作在一个光谱波段,与InGaAs传感器重叠,这使得量子点相机成为现有技术的直接竞争对手。

与InGaAs成像仪相比,量子点相机的量子效率(QE)较低是需要考虑的一个方面。由于这导致相机灵敏度较低,这可能被认为是一个缺点。然而,这种灵敏度可能不像最初设想的那么有限,因为在受控机器视觉应用中,SWIR照明以及QE也可以合理地预期随着技术的成熟而改进这一事实。

由于量子点相机的相对新颖性,它们往往具有较高的附加成本;然而,随着技术的成熟,这种情况也可能会减少。InGaAs相机也是如此:随着人们对SWIR在机器视觉方面的潜力越来越感兴趣,规模经济的改善、制造技术和更高的收益率都将成为降低这两种相机技术成本的因素。

不同的是更好的

与可见光波段相比,SWIR波长更长,与原子结构的相互作用非常不同,这为机器视觉应用提供了一些新的、独特的成像可能性。当图像在SWIR光谱,熟悉的项目出现非常不同,所以强调工业机器视觉方面启用了无数的应用,这将是困难的或不可能的可见光和相机。

例如,当硅分子的带隙使材料吸收可见光和近红外波长时,硅传输较低的能量SWIR波长,这使得半导体晶圆在这个光谱范围内变得透明。这拓宽了原材料工业应用的选择,比如硅晶圆内部和表面的成像缺陷。这种质量的SWIR光也可以通过两个晶圆的背面看到校准基准标记,提高了精度,这也有利于晶圆键合应用。

产品的检测和分类是SWIR最有前途的机器视觉应用之一。在该波长的物体图像中,水几乎是黑色的,因为它在1450纳米和1900纳米都有很强的吸附性。因此,使用合适的光源或过滤器可以清楚地显示受损水果、散装谷物或灌溉良好的作物的水分含量。

图4 -硅变成半透明并通过SWIR光。这一特性有助于许多与半导体制造过程相关的机器视觉应用。

图5 -当水果被碰伤时,细胞壁会破裂,该区域的水分含量会更高。水在SWIR范围内吸收许多波段的光。这种吸收使得SWIR成像能够看到肉眼看不到的瘀伤。

图6 – 1550 nm的SWIR光可以使SWIR相机通过塑料连续体看到液体的水平。

然而,水分检测的价值远远超过瘀伤产品。这种SWIR成像可以分析染色织物或刨花板是否足够干燥,以便进一步加工。这种成像还可以检查密封的完整性和货物包装的质量,特别是如果高水分的项目包含在内。

在可见波长上不透明的多种塑料在SWIR范围内变成半透明。这种半透明为检测密封塑料容器内的产品体积提供了新的方法。SWIR光穿透塑料的能力也提供了多种方法来检测白色塑料瓶中药品的填充水平。

虽然“塑料”一词可能适用于在可见范围内看起来相似的多种聚合物化学性质,但SWIR光阐明了材料之间的关键区别,并易于识别。这种质量在利用SWIR摄像机在1100到2200纳米范围内工作的回收应用中非常有用,因为它们可以用于在分选输送装置上识别不同的聚合物。

SWIR光与多种材料之间独特的相互作用目前正处于其发展潜力的开端。虽然无法预测SWIR波长将如何照亮和成像复杂的化学成分,如药物,但很明显,潜在的影响是广泛和广泛的。

可见之外的照明

检查和其他操作通常受益于窄带内的主动照明,以提高物体和特征的对比度,就像在可视范围内的机器视觉应用一样。

直到今天,包含在SWIR范围内的led通常都是低输出的,并且在光谱中范围相对较广。最近的技术进步使得在更可控、更窄的光谱范围内可以产生更高的输出。SWIR发光二极管已经达到了一个阶段,在这个阶段它们可以被控制,亮度足以成像,尽管与可见光相比,它们的输出功率会更低,光谱范围会更广。

这些光源的峰值波长为1050、1200、1300、1450和1550纳米,现在提供了足够高的功率,为机器视觉照明提供了潜在的新选择。

在SWIR范围内工作的LED光源在配置上可与传统可视范围机器视觉应用程序中使用的光源相媲美,与我们熟悉的可见LED照明相比,这种新技术具有相似之处。这些光源可以单独或组合,很像可见光led,用于实现类似复杂的图像捕获。

图7 – SWIR LED照明有许多常见的形式因素,易于使用。从1050-1550纳米有很好的波长选择。

结论

InGaAs传感器产量的增加和新的SWIR成像技术的发展将降低技术成本,并增加机器视觉集成商对这些选项的可访问性。广泛采用SWIR成像的最大障碍可能仅仅是缺乏研究。

虽然宽频带光源对这一范围内的某些应用程序很有用,但在特定波段内捕获数据通常会提供更适用或更合适的图像数据。要问的关键问题是,哪种波长对它们独特的应用最有效——当然,SWIR光谱拥有的波长比可见光多得多。即使是像高光谱光谱仪这样的先进工具,也必须经过反复试验才能回答这个问题。

然而,仍有许多积极因素。当用户为自己的应用程序确定了最佳的SWIR波长时,就有了更广泛的成像选择。当缩小频谱时,不再需要依赖滤波器或算法来最大化糟糕的成像方案。

SWIR发光二极管将能够在广泛选择的SWIR波长下提供强烈的照明,因此集成商有信心能够将最佳光源匹配到他们的相机和应用中。最终,许多人将能够利用在SWIR光谱中等待他们的可能性。

下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

下载3:OpenCV实战项目20讲

在「小白学视觉」公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~

短波红外成像技术与原理相关推荐

  1. 《微光与红外成像技术》

    1. 绪论 图像就是用任何技术手段,将景物目标重现为二维画面或三维立体图的视觉信息. 微光泛指在夜间或在低照度下微弱的光或能量低到不能引起视觉的光. 2. 人眼视觉的基本理论 人眼的绝对视觉阈值在10 ...

  2. 【电子电路技术】短波红外InGaAs探测器简析

    核心提示: 红外线是波长介于微波与可见光之间的电磁波,波长在0.75-1000μm之间,其在军事.通讯.探测.医疗等方面有广泛的应用.目前对红外线的分类还没有统一的标准,各个专业根据应用的需要,有着自 ...

  3. 冷却红外成像的全球与中国市场2022-2028年:技术、参与者、趋势、市场规模及占有率研究报告

    本文研究全球与中国市场冷却红外成像的发展现状及未来发展趋势,分别从生产和消费的角度分析冷却红外成像的主要生产地区.主要消费地区以及主要的生产商.重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点.产品规格.不同 ...

  4. 调焦后焦实现不同距离成像_红外成像光学系统进展与展望

    本文内容转载自<红外技术>2019年第1期,版权归<红外技术>编辑部所有. 王岭雪,蔡毅 北京理工大学光电学院,中国兵器科学研究院,纳米光子学与超精密光电系统北京市重点实验室 ...

  5. IFD-x 微型红外成像仪(模块)的温度测量和成像精度

    是基于红外阵列高精度温度传感器以及先进软件算法的非接触式热成像仪器,可对视场范围内任何物体进行红外成像,成像分辨率达 512*384 像素,温度灵敏度 0.1℃,绝对精度±1.5℃,刷新频率最高达 6 ...

  6. loo-cv验证matlab,高光谱成像系统的基本原理,高光谱成像技术在红肉食用品质中的应用进展...

    摘要:高光谱成像技术是一种集光谱技术与计算机视觉技术为一体的无损检测技术,该项技术能快速.全面.无损地获取肉品的内外部信息,在红肉食用品质的检测中具有广泛应用.本文在简述高光谱成像原理的基础上,详述近 ...

  7. 红眼睛微型红外成像仪

    现在自己在做红外成像仪的越来越多了,两年前有个井下机电设备运行状态的科研项目,当时使用了 AMG8833(8*8 像素),科研毕竟就是科研,后来也没有听说成果得到应用的消息, 我想也是, 8*8 能干 ...

  8. MLX90640 开发 微型红外成像仪

    现在自己在做红外成像仪的越来越多了,两年前有个井下机电设备运行状态的科研项目,当时使用了 AMG8833(8*8 像素),科研毕竟就是科研,后来也没有听说成果得到应用的消息, 我想也是, 8*8 能干 ...

  9. 短波红外应用领域大揭秘-军事领域

    短波红外的一些独一无二的特性让它在战争中拥有格外的价值,将短波红外与长波红外融合,以最大化进行目标检测和识别.说说短波红外应用在情报.监视.侦查.军事和保安系统领域的应用. 多光谱应用 不同于传统的单 ...

最新文章

  1. vue下的bootstrap table + jquery treegrid, treegrid无法渲染的问题
  2. Intellij IDEA 使用Spring-boot-devTools 没有生效 解决方法
  3. 自从用完 Gradle 后,有点嫌弃 Maven 了!速度贼快!
  4. MYSQL limit,offset 区别
  5. Springboot 请求数据
  6. CSS3知识点整理(三)----变形与动画
  7. 《程序员修炼之道》笔记(八)
  8. redis入门笔记(1)
  9. 认识java编程语言
  10. bzoj 4131: 并行博弈(博弈)
  11. 关于离散平稳信源的扩展信源的简单性质的练习题目(扩展信源划重点
  12. Linux 文件umask默认权限_012
  13. PDMS二次开发应用案例——PipelineTool
  14. bin文件转dat文件
  15. 关于Protel 2004 绘制电路原理图
  16. 苹果计算机磁盘格式,Mac怎么将ntfs格式的磁盘格式化
  17. LEF和GDS匹配问题
  18. 护眼灯到底有用吗?2022市面上这几款护眼灯真的能护眼
  19. ubuntu中创建新用户并添加管理员权限
  20. 小程序未来发展趋势怎样?2020最新趋势分析

热门文章

  1. 这一年,熬过许多夜,也有些许收获 | 2022年终总结
  2. 程序员就业3年,月薪才2万,很丢人吗?
  3. MySQL DQL操作之基础查询
  4. 【福利】免费领取企业信息查询两年VIP会员
  5. JavaScript滚动条插件源码
  6. spring-retry使用以及源码
  7. shell in find exclude
  8. 电脑耳机拔出后,再插入没声音
  9. 面试官问:浏览器输入 URL 回车之后发生了什么?
  10. Android RecyclerView设置paddingBottom,scrollbars跟随滑动到底部