SWIR 라인스캔 이미징 마스터: 고급 기술 및 응용

가시광선은 전자기 스펙트럼의 극히 작은 부분일 뿐입니다. 감마선, X선, 자외선, 적외선, 마이크로파, 전파는 각각 고유한 특성과 스펙트럼상의 고유한 위치를 가집니다. 이 기사에서는 적외선(IR) 빛의 한 구성 요소인 SWIR(단파 적외선)에 초점을 맞춥니다. 적외선 파장은 빨간색 아래에 있으며, 'infra'는 라틴어로 '아래'를 의미합니다.

SWIR 이미징 정의

인간으로서 우리는 적외선 빛을 대부분 보이지 않는 것으로 경험하지만 열로 느낄 수 있습니다. IR 스펙트럼은 다른 영역으로 나뉘며 각 영역은 다른 응용 분야를 가집니다. 일반적으로 참조되는 네 영역은 근적외선(NIR, 파장 750~1,000nm), 단파 적외선(SWIR, 1~3µm), 중파 적외선(MWIR, 3~5µm), 장파 적외선(LWIR, 8~15µm)입니다(그림 1).

[그림 1]은 IR 스펙트럼 영역을 보여줍니다.

맨눈으로 볼 수 없다는 점을 제외하면 SWIR은 가시광선과 비슷합니다. 광자가 물체에 의해 반사되거나 흡수되기 때문입니다. 이는 물체 자체에서 열이 방출되는 중파 및 장파 적외선과 다릅니다. SWIR 이미징은 가시광선 이미징이 할 수 없는 검사에서 '결함'을 강조할 수 있습니다. SWIR로 이미징하면 수증기와 특정 물질이 가시광선 대비 SWIR에서 더 반사되거나 덜 반사되고, 더 투과적이거나 덜 투과적이게 됩니다. 예를 들어 실리콘은 ~1µm 이상에서 투명해지지만 물은 SWIR에서 실제로 더 흡수적이 됩니다. 특히 1.45µm와 1.8~2µm 대역에서 그렇습니다. 이는 가시광선에서 거의 동일하게 보이는 색상들을 SWIR에서 쉽게 구별할 수 있음을 의미합니다.

SWIR 비전 시스템 작동 원리

SWIR 카메라는 종종 인듐 갈륨 비소(InGaAs) 적외선 검출기를 중심으로 제작됩니다. InGaAs 센서는 극도로 민감하게 만들 수 있어 SWIR 카메라가 광량 부족 조건에서도 작동할 수 있습니다.

대부분 SWIR 비전 시스템은 가시광선 시스템과 거의 같은 방식으로 작동합니다. 타겟, 광원, 이미지를 포착하는 검출기가 있습니다. 이미지는 흑백으로 나타납니다. 그러면 단색 카메라로 이미징하는 것과 SWIR 이미징의 차이는 무엇일까요? 글쎄요, SWIR 빛은 인간의 눈에 보이지 않으며 가시광선과 가시광선 카메라로는 구별하기 어렵거나 불가능한 특정 특징을 감지하고 강조할 수 있습니다. 예를 들어:

• SWIR은 가시광선 스펙트럼에서 색상이 매우 유사한 물체들을 구별하는 데 도움이 됩니다.
• SWIR은 실리콘 같은 특정 물체를 투시하는 데 도움이 됩니다.
• SWIR은 매우 높은 온도의 물체를 보는 데 도움이 됩니다.

SWIR 이미징이 가능하게 하는 것

사람들은 물질을 더 잘 볼 수 있기 때문에 SWIR을 사용하는 경향이 있습니다. 자주 사용되는 예가 소금 대 설탕입니다. 가시광선에서 둘 다 작은 흰색 결정이지만 SWIR에서는 반사 특성이 꽤 다릅니다.

SWIR은 또한 물질의 수분 함량을 찾는 데 사용될 수 있으며, 이는 농업, 식품 검사, 임업 응용에 유익할 수 있습니다. 물을 포함하는 모든 물체는 두 흡수 라인 중 하나에서 SWIR 파장을 흡수합니다. 하나는 약 1.45마이크론, 다른 하나는 1.8마이크론 근처입니다. SWIR 이미징으로 수분을 함유한 물체의 가시성이 향상됩니다.

SWIR을 사용하면 적외선으로 더 나아갈수록 산란이 적기 때문에 연무, 안개, 비, 안개 및 기타 까다로운 대기 조건에서 더 높은 대비 이미지를 생성할 수 있습니다. 그러나 SWIR 최적 효과는 매우 가벼운 안개나 연무에 있습니다. 짙은 안개나 연무에서는 열화상 카메라의 열 신호에 더 의존할 수 있습니다. SWIR도 열을 감지할 수 있지만 300도 섭씨 이상에서만 가능합니다. 따라서 냉각되기 전 용융 유리와 용융 금속의 결함을 찾는 데 유용합니다.

라인스캔 vs 에어리어 응용

Teledyne Imaging은 에어리어와 라인스캔 카메라를 모두 제공하며, 2020년 6월 첫 SWIR 라인스캔 카메라를 출시했습니다. 복습하자면, 라인스캔 카메라는 컨베이어 벨트나 기타 제어된 움직임(비행 중 정지 물체 촬영 등)으로 물체가 움직일 때 라인별로 스캔합니다. 이는 물체 이미지를 캡처하는 에어리어 응용(또는 '응시' 응용)과 다릅니다.

카메라나 장면을 움직일 의향이 있다면 어떤 응용이든 라인스캔 응용으로 만들 수 있습니다. 좋은 예가 사과 검사입니다. 사과 전체 이미지를 찍고 전체 이미지를 처리할 수도 있지만, 더 효과적으로는 사과를 라인스캔 카메라 옆을 지나가는 컨베이어 벨트에 놓고 데이터를 라인별로 처리하면 일반적으로 더 높은 해상도와 처리 효율을 더 낮은 비용으로 얻을 수 있습니다.

SWIR이 빛나는 분야

SWIR 응용은 식품 선별, 재활용부터 태양광 패널 검사, 농업, 임업, 감시까지 광범위합니다. SWIR 이미징의 이점은 명백합니다. 이러한 응용 분야 몇 가지를 살펴보고 SWIR이 어떻게 작업을 더 쉽게 만드는 고유한 능력을 제공하는지 논의하겠습니다.

식품 선별

SWIR 이미징으로 수율 증가, 폐기물 감소, 식품 품질 향상이 가능합니다. SWIR 이미징은 고부가가치 식품 선별 응용에 가장 적합합니다. 예를 들어 SWIR은 일반적으로 쌀 같은 저가 작물에는 사용되지 않지만 고부가가치 제품에는 적합합니다. SWIR은 수확 후 로스팅된 찻잎 선별에 더 적합합니다. 찻잎이 로스팅 후 검게 변하기 때문에 찻잎에 섞인 이물질을 보기 어렵습니다. SWIR로 품질 검사 공정이 줄기, 작은 돌, 기타 파편을 효과적으로 식별하여 완제품에서 제거할 수 있습니다.

SWIR을 사용하는 또 다른 방법은 식품 선별에서 수분 함량 감지입니다. 수분은 부패나 손상된 농산물을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 과일의 수분 함량은 멍을 나타냅니다. 멍은 인간이 감지하기 전에 SWIR에서 보입니다.

SWIR은 색상이 유사한 제품을 구별하는 데도 도움이 됩니다(그림 2). 이 예에는 계피, 커피콩, 돌, 건포도가 있습니다. 오른쪽은 컬러 이미지로 일부 항목이 매우 비슷해 보이지만, 왼쪽에서는 SWIR로 이들을 더 명확하게 구별할 수 있습니다.

[그림 2]는 SWIR과 컬러 이미지 비교를 보여줍니다.

재활용 응용은 유사한 선별 기술을 사용하여 다양한 유형의 물질을 분리합니다. 플라스틱 선별에서 SWIR 다중분광 시스템은 선별 공정 후반부에 사용되는데 매우 민감하기 때문입니다. 일반적으로 재활용 플라스틱 소재의 99% 순도 달성을 위해 두 번 이상 실행됩니다.

태양광 패널 검사

SWIR이 실리콘을 투시할 수 있으므로 SWIR 이미저의 또 다른 응용은 태양광 패널 검사입니다(그림 3). 지속 가능한 에너지원에 대한 전 세계적 추진으로 태양광 패널 채택이 크게 증가했습니다. 제조업체는 패널이 결함, 균열, 웨이퍼 반대면 톱 자국이 없는지 확인해야 합니다. 또한 SWIR은 태양전지의 데드 스팟이나 약한 영역을 식별하고 셀 효능을 입증하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 전반적으로 SWIR을 품질 검사에 사용하면 훨씬 더 높은 품질의 제품을 얻을 수 있습니다. 이러한 많은 기술이 반도체 검사에도 사용될 수 있습니다.

[그림 3]은 태양광 패널 SWIR 검사를 보여줍니다.

농업과 임업

SWIR을 이용한 많은 항공 이미징은 농업 또는 임업 응용과 관련이 있습니다. 농업에서 농부들은 높은 품질과 수확량을 보장하기 위해 끝없는 도전 과제를 관리하고 대응해야 합니다. 날씨, 침입종, 질병이 작물에 큰 타격을 줄 수 있습니다. 농부는 작물이 노랗게 변하고 시들기 시작하는 결과를 보지만, 그때는 종종 작물을 구하기엔 너무 늦습니다. SWIR 이미징으로 과학자들은 뿌리에서 잎으로의 물 흡수를 정밀하게 모니터링하고 그 작물을 어떻게 처리할지 결정할 수 있습니다.

이미지에서 수집된 데이터는 농부와 임업인에게 추가 관개나 비료 관련 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공하여 비용 관리를 돕습니다.

군사 정보 감시 정찰

군사는 정보, 감시, 정찰(ISR)을 위해 SWIR에 의존합니다. 미군은 저조도 이미징, 표적 인식, 항공 정찰에 SWIR을 사용합니다. 항공 정찰을 효과적으로 구현하는 한 가지 방법은 시차 적분(TDI)입니다. 비행기 아래 카메라를 장착하고 지역 위를 비행하여 매핑하는 라인스캔 캡처용 합산 기술입니다. 광자가 부족하기 때문에 여러 행의 합산으로 선명하고 완전한 그림을 제공합니다.

SWIR 옵션과 SWIR의 미래

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

일부 기업은 SWIR 이미징을 위한 InGaAs 센서 대안을 모색하고 있습니다. 양자점은 더 저렴한 기술 중 하나지만 예상만큼 비용이 낮지는 않습니다. 양자점 기술의 가장 큰 단점은 낮은 양자 효율입니다. 따라서 빛 감도가 InGaAs보다 최소 4배 낮습니다. 이는 광자가 귀한 곳에서는 고객이 감당할 수 있다면 InGaAs가 여전히 갈 길입니다. 우리 관점에서 양자점 기술을 활용하려면 고객이 낮은 비용을 위해 감도를 포기할 의향이 있어야 합니다. 훨씬 더 많은 조명이 필요하므로 추가 비용이 듭니다. 현재까지 이 트레이드오프로 혜택을 볼 응용 분야는 거의 없습니다.

Sony도 첫 CMOS InGaAs SWIR 검출기를 출시하고 있습니다. InGaAs 기반이지만 인듐 범프 본딩 대신 구리로 CMOS 읽기 회로와 픽셀 단위로 결합하여 InGaAs를 실리콘과 융합합니다. 이는 웨이퍼 레벨 공정에 더 가깝기 때문에 주어진 해상도에 대해 비용 절감도 가능할 수 있습니다. 이들은 에어리어 장치이며 라인스캔이 아니고 픽셀이 매우 작습니다. 약 5µm 픽셀로 Teledyne DALSA Linea SWIR GigE 라인스캔 카메라(1k 해상도, 12.5µm 픽셀)와 비교됩니다.

[그림 4]는 Sony CMOS InGaAs 구조를 보여줍니다.

SWIR 조명은 비쌉니다. 픽셀 크기 축소로 센서 비용을 줄일 수 있지만, 무언가를 보기 위해 필요한 조명 증가 비용이 더 빨리 증가하지 않는 경우에만 가능합니다. 이는 QE(양자 효율) 대신 픽셀 크기 기반으로 양자점이 비용 효율적일 수 있다는 비슷한 논쟁입니다. 그것을 하는 목표는 공정이 웨이퍼 레벨 공정에 더 가깝기 때문에 비용을 줄이는 것입니다.

대부분의 사람들이 InGaAs 성능을 유지하면서 비용을 줄이는 데 가장 유망하다고 느끼는 SWIR 기술은 스트레인드 레이어 슈퍼래티스입니다. 다중 양자 레벨 검출기이며 서로 다른 반도체들을 다른 층에서 함께 성장시키고 밴드갭을 엔지니어링하여 SWIR의 광자에 해당하는 감도를 부여합니다. 이는 아마도 3~5년 후에 가능할 것입니다.

결론적으로 SWIR 이미징 기술은 여러 이점이 있으며 다른 이미징이 할 수 없는 영역에서 수행할 수 있습니다. SWIR은 색상이 매우 유사한 물체 구별, 특정 물체 투시로 속성이나 결함 드러내기, 매우 높은 온도 물체 구별에 도움이 됩니다. SWIR 구현 비용이 들 수 있지만 여기 설명된 일부 응용 분야는 그 사용으로 큰 혜택을 봅니다. 미래 발전이 전개됨에 따라 더욱 비용 효율적인 더 큰 SWIR 이미징 활용을 예상합니다.

이 기사는 Teledyne DALSA(캐나다 워털루) 제품 매니저 Mike Grodzki가 작성했습니다. 자세한 정보는 teledyne.com의 Mr. Grodzki에게 연락하거나 여기를 방문하세요.