SWIR 라인 스캔 이미징 기술 활용

가시광선은 전자기 스펙트럼의 아주 작은 부분일 뿐입니다. 감마선, X선, 자외선, 적외선, 마이크로파 및 전파는 각각 고유한 특성과 스펙트럼에서 고유한 위치를 가지고 있습니다. 이 기사에서는 적외선(IR) 빛의 한 구성요소인 SWIR 또는 단파 적외선에 초점을 맞출 것입니다. 적외선 파장은 빨간색 아래의 파장입니다. "infra"라는 단어는 "아래"를 의미하는 라틴어입니다.

SWIR 이미징 정의

인간으로서 우리는 적외선을 대부분 눈에 보이지 않는 것으로 경험하지만 열을 느낄 수 있습니다. IR 스펙트럼은 서로 다른 영역으로 나뉘며 각 영역에는 다른 용도가 있습니다. 일반적으로 참조되는 4개의 영역은 750~1,000nm의 파장을 갖는 근적외선(NIR), 1~3μm의 단파장 적외선(SWIR), 3~5μm의 중파 또는 중파장 적외선(MWIR) 및 장파장 적외선입니다. 파장 적외선(LWIR) 클럭 인 8 - 15μm(그림 1).

육안으로 볼 수 없다는 사실을 제외하고 SWIR은 광자가 물체에 의해 반사되거나 흡수된다는 점에서 가시광선과 같습니다. 이것은 물체 자체에서 열이 방출되는 중파 및 장파 적외선과 다릅니다. SWIR 이미징은 가시적 이미징이 할 수 없는 검사에서 "결함"을 강조할 수 있습니다. SWIR에서 이미징할 때 수증기와 특정 물질은 가시광선에 비해 SWIR에서 다소 반사되고 다소 투과성이 있습니다. 예를 들어, 실리콘은 ~1μm 이상에서는 투명해 지지만, 물은 실제로 SWIR에서, 특히 1.45μm 및 1.8~2μm의 밴드 주변에서 더 잘 흡수됩니다. 이는 가시광선에서 거의 동일하게 나타나는 색상을 SWIR에서 쉽게 구별할 수 있음을 의미합니다.

SWIR 비전 시스템은 어떻게 작동합니까?

SWIR 카메라는 종종 InGaAs(Indium Gallium Arsenide) 적외선 감지기를 중심으로 제작됩니다. InGaAs 센서는 매우 민감하게 만들 수 있으므로 SWIR 카메라는 빛이 부족한 조건에서 작동합니다.

대부분의 경우 SWIR 비전 시스템은 가시 시스템과 거의 동일한 방식으로 작동합니다. 목표가 있고 광원이 있으며 이미지를 캡처하는 감지기가 있습니다. 이미지가 흑백으로 나타납니다. 그렇다면 흑백 카메라를 사용한 이미징과 SWIR 이미징의 차이점은 무엇입니까? SWIR 빛은 사람의 눈에는 보이지 않으며 가시광선과 가시광선 카메라로 구별하기 어렵거나 매우 불가능한 특정 기능을 감지하고 강조 표시할 수 있습니다. 예:

• SWIR은 가시 스펙트럼에서 색상이 매우 유사한 물체를 구별하는 데 도움이 됩니다.

• SWIR은 실리콘과 같은 특정 물체를 통해 볼 수 있도록 도와줍니다.

• SWIR은 매우 높은 온도의 물체를 보는 데 도움이 될 수 있습니다.

SWIR 이미징은 무엇을 가능하게 합니까?

사람들은 다른 재료를 더 잘 볼 수 있기 때문에 SWIR을 사용하는 경향이 있습니다. 자주 사용되는 예는 소금 대 설탕입니다. 가시광선에서 보면 둘 다 작은 흰색 결정이지만 SWIR에서는 반사 특성이 상당히 다릅니다.

SWIR은 또한 재료의 수분 함량을 찾는 데 사용할 수 있으며, 이는 농업, 식품 검사 및 임업 분야에 유용할 수 있습니다. 물을 포함하는 모든 물체는 두 흡수선 중 하나에서 SWIR 파장을 흡수합니다. 하나는 약 1.45미크론이고 다른 하나는 1.8미크론에 가깝습니다. SWIR 이미징을 사용하면 습기가 포함된 물체의 가시성이 향상됩니다.

SWIR을 사용하면 연무, 안개, 비, 안개 및 기타 열악한 대기 조건에서 더 높은 대비 이미지를 생성할 수 있습니다. 그러나 SWIR에 대한 최적의 효과는 매우 옅은 안개 또는 매우 옅은 안개에 있습니다. 짙은 안개나 연무가 있는 경우 열화상 카메라의 열 신호에 더 의존할 수 있습니다. SWIR은 열도 감지할 수 있지만 섭씨 300도 이상입니다. 따라서 용융 유리 및 용융 금속이 냉각되기 전에 결함을 찾는 데 유용합니다.

라인 스캔 대 영역 응용 프로그램

Teledyne Imaging은 영역 및 라인 스캔 카메라를 모두 제공하며 2020년 6월 첫 번째 SWIR 라인 스캔 카메라를 출시했습니다. 다시 말해, 라인 스캔 카메라는 물체가 컨베이어 벨트에서 움직일 때 또는 정지된 물체 위로 비행하는 동안 이미지를 찍는 것과 같이 다른 제어된 동작을 통해 물체를 한 줄씩 스캔합니다. 이것은 물체의 이미지를 캡처하는 영역 응용 프로그램 또는 "시선" 응용 프로그램과 다릅니다.

카메라를 이동하거나 장면을 이동하려는 경우 모든 응용 프로그램을 라인 스캔 응용 프로그램으로 만들 수 있습니다. 좋은 예는 사과 검사입니다. 전체 사과의 이미지를 촬영하고 전체 이미지를 처리하거나 더 효과적으로 라인 스캔 카메라가 지나가는 컨베이어 벨트에 사과를 배치하고 일반적으로 더 높은 해상도와 처리 효율성을 가져오는 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있습니다. 더 저렴한 비용으로

SWIR이 빛나는 곳

SWIR 응용 프로그램은 식품 분류 및 재활용에서 태양 전지 패널 검사, 농업, 임업 및 감시에 이르기까지 광범위합니다. SWIR 이미징의 이점은 분명합니다. 이러한 응용 프로그램 중 일부를 살펴보고 SWIR이 이러한 작업을 더 쉽게 만드는 고유한 기능을 제공하는 방법에 대해 논의합니다.

음식 분류

SWIR 이미징을 사용하면 수확량을 늘리고 낭비를 줄이며 식품 품질을 개선할 수 있습니다. SWIR 이미징은 고부가가치 식품 분류 애플리케이션에 가장 적합합니다. 예를 들어 SWIR은 일반적으로 쌀과 같은 상품 작물에 사용되지 않고 더 높은 가치의 제품에 사용됩니다. SWIR은 찻잎을 수확하고 볶은 후 분류하는 데 더 적합합니다. 로스팅 후 찻잎이 검게 변하기 때문에 찻잎에 혼입될 수 있는 오염물질을 확인하기 어렵습니다. SWIR을 사용하면 품질 검사 프로세스에서 줄기, 작은 돌 또는 기타 파편을 효과적으로 식별하고 완제품에서 제거할 수 있습니다.

SWIR을 사용할 수 있는 또 다른 방법은 식품 분류에서 수분 함량을 감지하는 것입니다. 여기서 수분은 부패하거나 농산물이 손상될 수 있습니다. 예를 들어, 과일의 수분 함량은 타박상을 나타냅니다. 멍은 사람이 감지하기 전에 SWIR에서 볼 수 있습니다.

SWIR은 또한 색상이 유사한 제품을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다(그림 2). 이 예에는 계피, 커피 콩, 암석 및 건포도가 있습니다. 오른쪽에는 일부 항목이 매우 유사하게 보이는 컬러 이미지가 있고 왼쪽에는 SWIR을 사용하여 더 명확하게 구분할 수 있습니다.

재활용 응용 프로그램은 유사한 분류 기술을 사용하여 서로 다른 유형의 재료를 분리합니다. 플라스틱 분류에서 SWIR 다중 스펙트럼 시스템은 민감하기 때문에 분류 프로세스가 거의 끝날 무렵에 사용됩니다. 일반적으로 재활용 플라스틱 재료의 순도 99%를 달성하기 위해 두 번 이상 실행됩니다.

태양광 패널 검사

SWIR은 실리콘을 통해 볼 수 있으므로 SWIR 이미저의 또 다른 응용 분야는 태양 전지판 검사입니다(그림 3). 보다 지속 가능한 에너지 원에 대한 전 세계의 노력으로 태양 전지 패널의 채택이 크게 증가했습니다. 제조업체는 패널에 결함, 균열 또는 웨이퍼 반대편의 톱 자국이 없는지 확인해야 합니다. 또한 SWIR은 태양 전지의 사각 지대 또는 약한 부분을 식별하고 전지의 효능을 입증하는 데 사용할 수 있습니다. 전반적으로 SWIR을 품질 검사에 사용할 때 훨씬 더 높은 품질의 제품을 얻게 됩니다. 이와 동일한 기술 중 다수가 반도체 검사에 사용될 수 있습니다.

농업 및 임업

SWIR을 사용한 많은 항공 이미징은 농업 또는 임업 응용 프로그램과 관련이 있습니다. 농업에서 농부는 고품질과 높은 수확량을 보장하기 위해 끝이 없어 보이는 수많은 문제를 관리하고 대응해야 합니다. 날씨, 침입 종 및 질병은 작물에 큰 피해를 줄 수 있습니다. 농부는 농작물이 노랗게 변하고 시들기 시작하면서 결과를 보게 되지만, 그때쯤이면 농작물을 구하기 위해 아무것도 하기에는 너무 늦은 경우가 많습니다. SWIR 이미징을 통해 과학자들은 뿌리에서 잎으로의 수분 흡수를 정확하게 모니터링하고 해당 작물을 처리하는 방법을 결정할 수 있습니다.

이미지에서 수집된 데이터는 농부와 산림 관리인에게 추가 관개 또는 비료와 관련된 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공하여 비용을 관리하는 데 도움이 됩니다.

군 정보 감시 및 정찰

군대는 정보, 감시 및 정찰(ISR)을 위해 SWIR에 의존합니다. 미군은 저조도 이미징, 표적 인식 및 공중 정찰을 위해 SWIR을 사용합니다. 공중 정찰을 효과적으로 구현하는 한 가지 방법은 TDI(시간 지연 및 통합)를 사용하는 것입니다. 카메라가 평면 아래에 장착되고 매핑하기 위해 영역 위로 날아가는 라인 스캔 캡처를 위한 합산 기술입니다. 광자가 부족하기 때문에 여러 행을 합하면 명확하고 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.

SWIR 옵션과 SWIR의 미래

SWIR에는 많은 장점이 있지만 SWIR 시스템의 비용은 여전히 ​​상대적으로 높습니다. 기술이 더 널리 채택되고 연구 개발이 계속됨에 따라 비용이 감소할 것으로 예상됩니다.

일부 회사는 SWIR 이미징을 위한 InGaAs 센서의 대안을 찾고 있습니다. 퀀텀닷은 저비용 기술 중 하나이지만 비용이 예상만큼 낮지는 않습니다. 양자점 기술의 가장 큰 단점은 양자 효율이 낮다는 것이다. 따라서 빛에 대한 감도는 InGaAs보다 4배 이상 낮습니다. 이것은 광자가 프리미엄이고 고객이 그것을 감당할 수 있는 모든 곳에서 InGaAs가 여전히 갈 길임을 의미합니다. 우리의 관점에서 볼 때 퀀텀닷 기술을 활용하려면 고객이 더 낮은 비용을 대가로 감도를 기꺼이 포기해야 합니다. 그들은 훨씬 더 많은 조명을 추가해야 하며, 이는 추가 비용을 의미합니다. 현재까지 이 절충안의 이점을 얻을 수 있는 애플리케이션은 거의 없습니다.

Sony는 또한 최초의 CMOS InGaAs SWIR 검출기를 출시합니다. InGaAs를 기반으로 하지만 InGaAs를 가져와 인듐 금속을 구리로 대체하여 픽셀 단위로 CMOS 판독 회로와 결합합니다. 따라서 CMOS 회로의 웨이퍼를 사용하는 반도체 종류의 프로세스라고 부르는 것 이상입니다. 그들은 InGaAs 칩을 맨 위에 놓고 실제로 이러한 구리 층을 통해 InGaAs와 실리콘을 융합합니다. 이것은 또한 인듐 범프 본딩으로 달성할 수 있는 것보다 더 작은 픽셀을 허용하며, 이는 궁극적으로 주어진 해상도에 대한 비용 절감에 관한 것일 수도 있습니다.

SWIR 조명은 비용이 많이 듭니다. 픽셀 크기를 줄이면 센서 비용을 줄일 수 있지만, 무언가를 볼 수 있도록 조명을 늘리는 비용이 더 빨리 증가하지 않는 경우에만 가능합니다. 양자점이 비용 효율적이지만 QE가 아닌 픽셀 크기를 기반으로 하는 이유와 유사한 주장입니다. 그렇게 하는 목적은 프로세스가 웨이퍼 레벨 프로세스에 더 가깝기 때문에 비용을 줄이는 것입니다. 이들은 라인 스캔이 아닌 영역 장치이며 픽셀이 12.5μm 픽셀의 1k 해상도 카메라로 제공되는 Teledyne DALSA Linea SWIR GigE 라인 스캔 카메라에 비해 약 5μm 픽셀로 매우 작습니다.

대부분의 사람들이 느끼는 SWIR 기술은 InGaAs의 성능 유지 측면에서 가장 유망하지만 비용 절감은 변형층 초격자입니다. 다중 양자 레벨 검출기이며 서로 다른 레이어에서 서로 다른 반도체를 함께 성장시키고 밴드 갭을 설계하여 SWIR의 광자에 해당하는 감도를 제공합니다. 이는 3~5년 후에 가능합니다.

결론적으로 SWIR 이미징 기술은 여러 가지 이점이 있으며 다른 이미징이 불가능한 영역에서 수행할 수 있습니다. SWIR은 색상이 매우 유사한 물체를 구별하는 데 도움이 될 수 있고, 특정 물체를 통해 속성이나 결함을 드러내는 데 도움이 될 수 있으며, 매우 높은 온도에서 물체를 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. SWIR을 구현하는 데 비용이 많이 들 수 있지만 여기에 설명된 일부 응용 프로그램은 SWIR을 사용하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 향후 개발이 진행됨에 따라 더 많은 비용 효율성으로 SWIR 이미징을 더 많이 사용할 수 있을 것으로 기대합니다.

이 기사는 Teledyne DALSA(캐나다 워털루)의 제품 관리자인 Mike Grodzki가 작성했습니다. 자세한 내용은 teledyne.com에서 Mr. Grodzki에게 문의하거나 을 방문하십시오. 여기 .