Dominando Imageamento de Linha SWIR: Técnicas Avançadas e Aplicações

Luz visível é apenas uma pequena parte do espectro eletromagnético. Raios gama, raios-X, ultravioleta, infravermelho, micro-ondas e ondas de rádio cada um tem suas próprias propriedades únicas e seu próprio lugar no espectro. Neste artigo, focaremos em SWIR, ou infravermelho de onda curta, que é um componente da luz infravermelha (IR). Comprimentos de onda infravermelhos são aqueles abaixo do vermelho; a palavra "infra" é latim para "abaixo".

Imageamento SWIR Definido

Como humanos, experimentamos luz infravermelha como principalmente invisível, mas podemos senti-la como calor. O espectro IR é dividido em diferentes regiões, e cada região tem diferentes aplicações. As quatro regiões comumente referenciadas são infravermelho próximo (NIR) com comprimentos de onda de 750 - 1.000 nm, infravermelho de onda curta (SWIR) a 1 - 3 µm, infravermelho de onda média (MWIR) a 3 - 5 µm e infravermelho de onda longa (LWIR) chegando a 8 - 15 µm (Figura 1).

Exceto pelo fato de que você não pode vê-lo a olho nu, SWIR é como luz visível no sentido de que fótons são refletidos ou absorvidos por um objeto. Isso é diferente de infravermelho de onda média e longa, onde calor é emitido pelo próprio objeto. Imageamento SWIR pode destacar "defeitos" em uma inspeção que imageamento visível não pode. Ao imagear em SWIR, vapor de água e certos materiais tornam-se mais ou menos reflexivos, e mais ou menos transmissivos no SWIR vs. visível. Por exemplo, silício torna-se transparente além de ~1 µm, mas água na verdade torna-se mais absorptiva no SWIR — especialmente ao redor de bandas em 1,45 µm e 1,8 a 2 µm. Isso significa que cores que aparecem quase idênticas em luz visível podem ser facilmente diferenciadas no SWIR.

Como Sistemas de Visão SWIR Funcionam?

Câmeras SWIR são frequentemente construídas em torno de detectores infravermelhos de Arseneto de Índio Gálio (InGaAs). Sensores InGaAs podem ser feitos extremamente sensíveis, e como resultado, câmeras SWIR funcionarão em condições de pouca luz.

Na maior parte, sistemas de visão SWIR operam da mesma maneira que sistemas visíveis. Você tem um alvo, você tem uma fonte de luz, e um detector para capturar a imagem. A imagem aparece em preto e branco. Então, qual a diferença entre imagear com câmeras monocromáticas e imageamento SWIR? Bem, luz SWIR é invisível ao olho humano e pode detectar e destacar certas características que são difíceis ou impossíveis de distinguir com luz visível e câmeras visíveis. Por exemplo:

• SWIR pode ajudar a diferenciar entre objetos que são muito similares em cor no espectro visível;

• SWIR pode ajudar a ver através de certos objetos, como silício;

• SWIR pode ajudar a ver objetos com temperaturas muito altas.

O Que o Imageamento SWIR Permite?

As pessoas tendem a usar SWIR porque podem ver materiais diferentes melhor. Um exemplo frequentemente usado é sal versus açúcar. Ambos são pequenos cristais brancos quando vistos na luz visível, mas têm qualidades reflexivas bastante diferentes no SWIR.

SWIR também pode ser usado para procurar conteúdo de água em material, o que pode ser benéfico para aplicações em agricultura, inspeção de alimentos e silvicultura. Qualquer objeto que contenha água absorverá comprimentos de onda SWIR em uma de duas linhas de absorção — uma em torno de 1,45 mícrons, outra mais próxima de 1,8 mícrons. Com imageamento SWIR, isso melhora a visibilidade de objetos contendo umidade.

Com SWIR, você pode gerar imagens de maior contraste em neblina, nevoeiro, chuva, nevoeiro e outras condições atmosféricas desafiadoras devido a menos espalhamento à medida que você se move mais para o infravermelho. No entanto, eficácia ótima para SWIR é em nevoeiro muito leve ou neblina muito leve; com nevoeiro pesado ou neblina, você pode confiar mais em assinaturas de calor de uma câmera térmica. SWIR também pode detectar calor, mas acima de 300 graus Celsius. Então, isso é útil para procurar defeitos em vidro fundido e metal fundido antes de esfriar.

Varredura de Linha vs Aplicações de Área

Teledyne Imaging oferece tanto câmeras de área quanto de varredura de linha, e em junho de 2020, introduziu sua primeira câmera SWIR de varredura de linha. Como recapitulação, câmeras de varredura de linha escaneiam um objeto linha por linha enquanto ele se move em uma esteira transportadora ou via outro movimento controlado, como tirar imagens voando sobre um objeto estacionário. Isso é diferente de aplicações de área, ou aplicações de "olhar fixo" onde você captura uma imagem do objeto.

É possível tornar qualquer aplicação em uma aplicação de varredura de linha se você estiver disposto a mover a câmera ou mover a cena. Um bom exemplo é inspeção de maçãs. Você poderia tirar uma imagem da maçã inteira e processar aquela imagem inteira, ou mais efetivamente, você poderia posicionar a maçã em uma esteira transportadora passando por uma câmera de varredura de linha e processar os dados linha por linha, o que tipicamente resulta em maior resolução e eficiência de processamento a menor custo.

Onde o SWIR Brilha

Aplicações SWIR variam amplamente de classificação de alimentos e reciclagem a inspeção de painéis solares, agricultura, silvicultura e vigilância. Os benefícios do imageamento SWIR são evidentes. Olharemos algumas dessas aplicações e discutiremos como SWIR traz capacidades únicas para tornar essas tarefas mais fáceis.

Classificação de Alimentos

Com imageamento SWIR, podemos aumentar rendimentos, reduzir desperdício e melhorar qualidade de alimentos. Imageamento SWIR é melhor usado para aplicações de classificação de alimentos de alto valor. Como exemplo, SWIR tipicamente não seria usado para culturas de commoditie como arroz, mas para produtos de maior valor. SWIR é mais adequado para classificar folhas de chá uma vez colhidas e torradas. Como as folhas de chá são pretas após torrefação, é difícil ver contaminantes que podem estar misturados com as folhas de chá. Com SWIR, o processo de inspeção de qualidade pode efetivamente identificar caules, pequenas pedras ou outros detritos e eliminá-los do produto final.

Outra forma que podemos usar SWIR é na detecção de conteúdo de umidade em classificação de alimentos, onde umidade pode mostrar deterioração ou produtos danificados. Por exemplo, conteúdo de umidade em fruta indica um machucado. O machucado seria visível no SWIR antes que um humano pudesse detectá-lo.

SWIR também pode ajudar a diferenciar produtos que são similares em cor (Figura 2). Neste exemplo há canela, grãos de café, pedras e passas. À direita você tem uma imagem colorida onde alguns daqueles itens parecem muito similares e, à esquerda, você agora pode diferenciar mais claramente entre estes com SWIR.

Aplicações de reciclagem usam técnicas de classificação similares para separar diferentes tipos de materiais. Na classificação de plástico, sistemas SWIR multiespectrais são usados perto do final do processo de classificação porque são tão sensíveis. Eles são tipicamente rodados duas ou mais vezes para atingir até 99% de pureza do material plástico reciclado.

Inspeção de Painéis Solares

Como SWIR pode ver através de silício, outra aplicação para imageadores SWIR é inspeção de painéis solares (Figura 3). Com um impulso global para fontes de energia mais sustentáveis, painéis solares viram um aumento significativo na adoção. Fabricantes precisam garantir que seus painéis estão livres de defeitos, trincas ou marcas de serra no lado oposto da wafer. Além disso, SWIR pode ser usado para identificar pontos mortos ou áreas fracas em uma célula solar e ajudar a provar a eficácia da célula. No geral, você acaba com um produto de muito maior qualidade quando SWIR é usado para inspeção de qualidade. Muitas dessas mesmas técnicas podem ser usadas em inspeção de semicondutores.

Agricultura e Silvicultura

Muito imageamento aerotransportado com SWIR está relacionado a aplicações agrícolas ou florestais. Na agricultura, agricultores precisam gerenciar e responder a um número aparentemente infinito de desafios para garantir alta qualidade e altos rendimentos. Clima, espécies invasoras e doenças podem causar estragos em uma cultura. Um agricultor verá os resultados quando uma cultura começar a ficar amarela e murchar, mas naquele momento muitas vezes é tarde demais para fazer algo para salvar a cultura. Com imageamento SWIR, cientistas podem monitorar precisamente absorção de água das raízes para as folhas e tomar decisões sobre como tratar aquelas culturas.

Dados coletados de imagens também podem fornecer agricultores e florestais com o insight que precisam para tomar decisões relacionadas a irrigação adicional ou fertilizante, ajudando-os a gerenciar custos.

Inteligência, Vigilância e Reconhecimento Militar

Os militares confiam em SWIR para inteligência, vigilância e reconhecimento (ISR). O exército dos EUA usa SWIR para imageamento em baixa luz, reconhecimento de alvos e reconhecimento aéreo. Uma forma de implementar efetivamente reconhecimento aéreo é com atraso de tempo e integração (TDI); uma tecnologia de soma para captura de varredura de linha onde uma câmera é montada sob um avião e voada sobre uma área para mapeá-la. Como fótons estão em falta, a soma de múltiplas linhas fornece uma imagem clara e completa.

Opções SWIR e Futuro do SWIR

Embora SWIR tenha muitas vantagens, o custo de sistemas SWIR ainda é relativamente alto. À medida que a tecnologia é adotada mais amplamente e pesquisa e desenvolvimento continuam, espera-se que os custos diminuam.

Algumas empresas estão olhando alternativas ao sensor InGaAs para imageamento SWIR. Quantum dot é uma tecnologia de custo menor, mas o custo não é tão baixo quanto antecipado. A maior desvantagem da tecnologia quantum dot é que tem baixa eficiência quântica. Então, sua sensibilidade à luz é pelo menos um fator de quatro menor que InGaAs. Isso significa em qualquer lugar onde fótons estão no prêmio e o cliente pode pagar, InGaAs ainda é o caminho a seguir. Da nossa perspectiva, para alavancar tecnologia quantum dot, um cliente precisaria estar disposto a abrir mão de sensibilidade em troca de custo menor. Eles precisariam adicionar muito mais iluminação, o que significaria custos adicionais. Até o momento, há poucas aplicações que se beneficiariam desta troca.

Sony também está lançando seus primeiros detectores SWIR CMOS InGaAs. Embora baseados em InGaAs, eles estão pegando InGaAs e acoplando com circuito de leitura CMOS, pixel por pixel, substituindo o metal índio por cobre. Então, é mais do que você chamaria de processo de semicondutor, onde eles pegam uma wafer do circuito CMOS. Eles colocam chips InGaAs no topo e realmente fundem o InGaAs e silício através destas camadas de cobre. Isso também permite pixels menores do que podem ser alcançados com bump bonding de índio, o que finalmente também pode ser sobre reduzir custo para uma dada resolução.

Iluminação SWIR é cara — reduzir tamanho de pixel pode reduzir custo do sensor, mas apenas se o custo da iluminação aumentada para ser capaz de ver algo não crescer mais rápido. É um argumento similar a por que quantum dot pode ser custo-efetivo mas baseado em tamanho de pixel em vez de QE. O objetivo de fazer isso é reduzir o custo porque o processo é mais próximo de um processo de nível de wafer. Estes são dispositivos de área, não varredura de linha, e os pixels são muito pequenos, aproximadamente 5 µm pixels comparado à câmera Teledyne DALSA Linea SWIR GigE de varredura de linha disponível como câmera de resolução 1k com pixels de 12,5 µm.

A tecnologia SWIR que a maioria das pessoas parece sentir ser mais promissora em termos de manter o desempenho de InGaAs mas reduzir custo é superrede de camada tensionada. É um detector multi-quantum level e você cresce diferentes semicondutores juntos em diferentes camadas e engenheira o band gap para dar sensibilidade que corresponde a fótons no SWIR — isso é possivelmente três a cinco anos longe.

Em conclusão, tecnologia de imageamento SWIR tem múltiplos benefícios, e pode realizar em áreas onde outro imageamento não pode. SWIR pode ajudar a diferenciar entre objetos que são muito similares em cor, pode ajudar a revelar propriedades ou defeitos através de certos objetos, e pode ajudar a diferenciar entre objetos em temperaturas muito altas. Embora SWIR possa ser custoso para implementar, algumas aplicações descritas aqui se beneficiam grandemente de seu uso. À medida que desenvolvimentos futuros se desenrolam, antecipamos usos ainda maiores de imageamento SWIR com ainda mais custo-efetividade.

Este artigo foi escrito por Mike Grodzki, Gerente de Produto, Teledyne DALSA (Waterloo, Canadá). Para mais informações, contate o Sr. Grodzki em teledyne.com, ou visite aqui .