利用 SWIR 线扫描成像技术

可见光只是电磁光谱的一小部分。伽马射线、X 射线、紫外线、红外线、微波和无线电波各有其独特的特性和在光谱中的位置。在本文中，我们将重点介绍 SWIR 或短波红外，它是红外 (IR) 光的一个组成部分。红外波长是低于红色的波长； “infra”这个词在拉丁语中是“下面”的意思。

SWIR 成像定义

作为人类，我们体验到的红外光几乎是不可见的，但我们可以感觉到它是热量。红外光谱分为不同的区域，每个区域都有不同的应用。四个常用参考区域是波长为 750 - 1,000 nm 的近红外 (NIR)、1 - 3 μm 的短波红外 (SWIR)、3 - 5 μm 的中波或中波红外 (MWIR) 和长波红外 (MWIR)波长为 8 - 15 μm 的红外波 (LWIR)（图 1）。

除了你不能用肉眼看到它，SWIR就像可见光一样，光子被物体反射或吸收。这与中波和长波红外光不同，其中热量是从物体本身散发出来的。 SWIR 成像可以突出检查中的“缺陷”，而可见成像则不能。当在 SWIR 中成像时，水蒸气和某些材料或多或少会反射，而在 SWIR 与可见光中的透射率或多或少。例如，硅在约 1 μm 之后变得透明，但水实际上在 SWIR 中变得更具吸收性——尤其是在 1.45 μm 和 1.8 至 2 μm 的波段附近。这意味着在可见光下看起来几乎相同的颜色可以在 SWIR 中轻松区分。

SWIR 视觉系统如何工作？

SWIR 相机通常围绕砷化铟镓 (InGaAs) 红外探测器构建。 InGaAs 传感器可以做得非常灵敏，因此，SWIR 相机可以在光线不足的条件下工作。

在大多数情况下，SWIR 视觉系统的运行方式与可见系统的运行方式大致相同。你有一个目标，你有一个光源，和一个检测器来捕捉图像。图像显示为黑白。那么，单色相机成像和短波红外成像有什么区别呢？好吧，SWIR 光对人眼是不可见的，并且可以检测和突出某些用可见光和可见光相机难以或非常不可能区分的特征。例如：

• SWIR可以帮助区分可见光谱中颜色非常相似的物体；

• SWIR可以帮助看穿某些物体，例如硅；

• SWIR 可以帮助看到温度非常高的物体。

SWIR 成像能实现什么？

人们倾向于使用 SWIR，因为他们可以更好地看到不同的材料。一个经常使用的例子是盐与糖。在可见光下，它们都是白色的小晶体，但在 SWIR 中它们的反射特性却大不相同。

SWIR 还可用于寻找材料中的水分含量，这对农业、食品检验和林业中的应用很有帮助。任何含有水的物体都会在两条吸收线之一吸收短波红外波长——一条约为 1.45 微米，另一条接近 1.8 微米。借助 SWIR 成像，这可以提高含有水分的物体的可见度。

使用 SWIR，您可以在雾霾、薄雾、雨、雾和其他具有挑战性的大气条件下生成更高对比度的图像，因为随着您向红外线的进一步移动，散射会减少。然而，SWIR 的最佳效果是在非常轻的雾或非常轻的雾中；如果有大雾或霾，您可以更多地依赖热像仪的热信号。 SWIR 也可以检测热量，但温度要高于 300 摄氏度。因此，这对于在熔融玻璃和熔融金属冷却之前寻找缺陷非常有用。

线扫描与区域应用

Teledyne Imaging 提供面阵和线阵相机，并于 2020 年 6 月推出其首款 SWIR 线阵相机。作为复习，线扫描相机会在物体在传送带上移动时或通过其他受控运动（例如在飞越静止物体时拍摄图像）时逐行扫描物体。这与区域应用程序或捕捉对象图像的“凝视”应用程序不同。

如果您愿意移动相机或移动场景，可以将任何应用程序变成线扫描应用程序。一个很好的例子是苹果检查。您可以拍摄整个苹果的图像并处理整个图像，或者更有效地，您可以将苹果定位在通过线扫描相机通过的传送带上并逐行处理数据，这通常会导致更高的分辨率和处理效率成本更低。

SWIR 的亮点

SWIR 应用范围广泛，从食品分类和回收到太阳能电池板检查、农业、林业和监控。 SWIR 成像的好处是显而易见的。我们将研究其中的一些应用程序，并讨论 SWIR 如何带来独特的功能来简化这些任务。

食品分类

通过 SWIR 成像，我们可以提高产量、减少浪费并改善食品质量。 SWIR 成像最适合用于高价值食品分拣应用。例如，SWIR 通常不会用于大米等商品作物，而是用于更高价值的产品。 SWIR 更适合在茶叶收获和烘烤后进行分类。由于茶叶烘烤后呈黑色，很难看到可能与茶叶混合的污染物。使用 SWIR，质量检测过程可以有效地识别茎、小石头或其他杂物，并将其从成品中消除。

我们可以使用 SWIR 的另一种方法是检测食品分拣中的水分含量，其中水分会显示出腐败或损坏的农产品。例如，水果中的水分含量表明有瘀伤。在人类检测到瘀伤之前，它会在 SWIR 中可见。

SWIR 还可以帮助区分颜色相似的产品（图 2）。在这个例子中，有肉桂、咖啡豆、岩石和葡萄干。在右侧，您有一张彩色图像，其中一些项目看起来非常相似，在左侧，您现在可以使用 SWIR 更清楚地区分这些项目。

回收应用使用类似的分类技术来分离不同类型的材料。在塑料分拣中，SWIR 多光谱系统在分拣过程接近尾声时使用，因为它们非常敏感。它们通常运行两次或更多次，以使回收塑料材料的纯度达到 99%。

太阳能电池板检查

由于 SWIR 可以穿透硅，SWIR 成像仪的另一个应用是太阳能电池板检测（图 3）。随着全球对更可持续能源的推动，太阳能电池板的采用率显着增加。制造商需要确保他们的面板在晶圆的另一侧没有缺陷、裂缝或锯痕。此外，SWIR 可用于识别太阳能电池上的死点或薄弱区域，并帮助证明电池的功效。总体而言，当使用 SWIR 进行质量检测时，您将获得更高质量的产品。许多这些相同的技术可用于半导体检测。

农业和林业

使用 SWIR 进行的许多机载成像都与农业或林业应用有关。在农业中，农民需要管理和应对看似无穷无尽的挑战，以确保高质量和高产。天气、入侵物种和疾病会对作物造成严重破坏。当农作物开始变黄和枯萎时，农民会看到结果，但到那时，采取任何措施来拯救农作物通常为时已晚。借助 SWIR 成像，科学家可以精确监测从根部吸收到叶子中的水分，并决定如何处理这些作物。

从图像中收集的数据还可以为农民和林业人员提供他们做出与额外灌溉或化肥相关的决策所需的洞察力，帮助他们管理成本。

军事情报监视与侦察

军方依靠 SWIR 进行情报、监视和侦察 (ISR)。美国军方使用 SWIR 进行微光成像、目标识别和空中侦察。有效实施空中侦察的一种方法是使用时间延迟和积分（TDI）；一种用于线扫描捕获的求和技术，其中摄像机安装在平面下方并飞越某个区域以对其进行映射。由于光子供不应求，多行相加可以提供清晰完整的画面。

短波红外选项和短波红外的未来

虽然 SWIR 有很多优点，但是 SWIR 系统的成本还是比较高的。随着技术的广泛采用和研发的持续进行，预计成本将会降低。

一些公司正在寻找用于 SWIR 成像的 InGaAs 传感器的替代品。量子点是一种成本较低的技术，但成本并不像预期的那么低。量子点技术最大的缺点是量子效率低。因此，它对光的敏感度至少比 InGaAs 低四倍。这意味着在光子非常宝贵且客户负担得起的任何地方，InGaAs 仍然是可行的方法。从我们的角度来看，要利用量子点技术，客户需要愿意放弃灵敏度以换取更低的成本。他们需要增加更多的照明，这意味着额外的成本。迄今为止，很少有应用程序会从这种权衡中受益。

索尼还发布了他们的第一款 CMOS InGaAs SWIR 探测器。尽管基于 InGaAs，但他们正在采用 InGaAs 并将其与 CMOS 读出电路逐个像素地匹配，方法是用铜代替铟金属。因此，它更像是一种半导体工艺，它们采用 CMOS 电路的晶片。他们将 InGaAs 芯片放在顶部，实际上通过这些铜层将 InGaAs 和硅融合在一起。这也允许使用比铟凸点键合更小的像素，这最终也可以降低给定分辨率的成本。

SWIR 照明很昂贵——减小像素尺寸可以降低传感器成本，但前提是增加照明以能够看到某些东西的成本不会增长得更快。这与为什么量子点可能具有成本效益但基于像素大小而不是 QE 的论点类似。这样做的目的是降低成本，因为该工艺更接近晶圆级工艺。这些是面阵设备，不是线扫描，而且像素非常小，大约 5 μm 像素，而 Teledyne DALSA Linea SWIR GigE 线扫描相机可用作 1k 分辨率相机，具有 12.5 μm 像素。

大多数人似乎认为的 SWIR 技术在保持 InGaAs 性能但降低成本方面最有希望的是应变层超晶格。它是一种多量子能级探测器，您可以在不同的层中同时生长不同的半导体，并设计带隙以提供与 SWIR 中的光子对应的灵敏度——这可能需要三到五年的时间。

总之，短波红外成像技术具有多重优势，并且可以在其他成像无法实现的领域发挥作用。短波红外可以帮助区分颜色非常相似的物体，它可以帮助揭示某些物体的特性或缺陷，它可以帮助区分高温下的物体。尽管 SWIR 的实施成本可能很高，但此处概述的一些应用程序极大地受益于它的使用。随着未来发展的展开，我们预计 SWIR 成像的用途会更加广泛，成本效益也会更高。

本文由 Teledyne DALSA（加拿大滑铁卢）产品经理 Mike Grodzki 撰写。欲了解更多信息，请通过 teledyne.com 联系 Grodzki 先生，或访问 这里 .