SWIRラインスキャンイメージングテクノロジーの活用

可視光は、電磁スペクトルのごく一部にすぎません。ガンマ線、X線、紫外線、赤外線、マイクロ波、電波にはそれぞれ独自の特性があり、スペクトル内での位置も異なります。この記事では、SWIR、つまり赤外線（IR）光の1つのコンポーネントである短波赤外線に焦点を当てます。赤外線の波長は赤より下の波長です。 「インフラ」という言葉はラテン語で「下」を意味します。

SWIRイメージングの定義

人間として、私たちはほとんど目に見えない赤外線を経験しますが、それを熱として感じることができます。 IRスペクトルはさまざまな領域に分割されており、各領域にはさまざまな用途があります。一般的に参照される4つの領域は、波長750〜1,000 nmの近赤外線（NIR）、1〜3μmの短波赤外線（SWIR）、3〜5μmの中波長または中波長赤外線（MWIR）、および長赤外線です。 8〜15μmでクロッキングする波赤外線（LWIR）（図1）。

SWIRは、肉眼では見えないことを除けば、光子が物体によって反射または吸収されるという点で可視光のようなものです。これは、物体自体から熱が放出される中波および長波の赤外光とは異なります。 SWIRイメージングは​​、可視イメージングでは不可能な検査の「欠陥」を浮き彫りにすることができます。 SWIRでイメージングする場合、水蒸気と特定の材料は多かれ少なかれ反射性になり、SWIRと可視光では多かれ少なかれ透過性になります。たとえば、シリコンは約1μmを超えると透明になりますが、SWIRでは、特に1.45μmと1.8〜2μmのバンドの周囲で水がより吸収性になります。これは、可視光でほぼ同じように見える色をSWIRで簡単に区別できることを意味します。

SWIRビジョンシステムはどのように機能しますか？

SWIRカメラは、多くの場合、インジウムガリウムヒ素（InGaAs）赤外線検出器を中心に構築されています。 InGaAsセンサーは非常に高感度にすることができ、その結果、SWIRカメラは光が不足している状態でも機能します。

ほとんどの場合、SWIRビジョンシステムは、可視システムとほぼ同じように動作します。ターゲット、光源、および画像をキャプチャするための検出器があります。画像は白黒で表示されます。では、モノクロカメラでのイメージングとSWIRイメージングの違いは何ですか？ SWIRライトは人間の目には見えず、可視光と可視カメラでは区別が難しい、または非常に不可能な特定の機能を検出して強調表示できます。例：

• SWIRは、可視スペクトルの色が非常に似ているオブジェクトを区別するのに役立ちます。

• SWIRは、シリコンなどの特定のオブジェクトを透視するのに役立ちます。

• SWIRは、非常に高温の物体を見るのに役立ちます。

SWIRイメージングは​​何を可能にしますか？

人々は、さまざまな素材をよりよく見ることができるため、SWIRを使用する傾向があります。よく使われる例は、塩と砂糖です。どちらも可視光で見ると小さな白い結晶ですが、SWIRでは反射特性がまったく異なります。

SWIRは、材料の含水量を探すためにも使用できます。これは、農業、食品検査、および林業での用途に役立ちます。水を含むオブジェクトは、2つの吸収線のいずれかでSWIR波長を吸収します。1つは約1.45ミクロン、もう1つは1.8ミクロンに近い波長です。 SWIRイメージングを使用すると、湿気を含むオブジェクトの視認性が向上します。

SWIRを使用すると、赤外線にさらに移動するときの散乱が少ないため、ヘイズ、ミスト、雨、霧、およびその他の困難な大気条件でより高いコントラストの画像を生成できます。ただし、SWIRの最適な効果は、非常に薄い霧または非常に軽いもやの場合です。濃い霧や霞があれば、赤外線カメラの熱特性に頼ることができます。 SWIRも熱を検出できますが、摂氏300度を超えます。したがって、これは、冷却する前に溶融ガラスと溶融金属の欠陥を探すのに役立ちます。

ラインスキャンとエリアアプリケーション

Teledyne Imagingは、エリアスキャンカメラとラインスキャンカメラの両方を提供しており、2020年6月に最初のSWIRラインスキャンカメラを発表しました。復習として、ラインスキャンカメラは、コンベヤーベルト上を移動するとき、または静止しているオブジェクト上を飛行しながら画像を撮影するなど、他の制御されたモーションを介して、オブジェクトを1行ずつスキャンします。これは、エリアアプリケーション、つまりオブジェクトの画像をキャプチャする「凝視」アプリケーションとは異なります。

カメラを動かしたり、シーンを動かしたりする場合は、任意のアプリケーションをラインスキャンアプリケーションにすることができます。良い例はリンゴの検査です。リンゴ全体の画像を撮影してその画像全体を処理するか、より効果的には、ラインスキャンカメラを通過するコンベヤーベルトにリンゴを配置し、データを1行ずつ処理することができます。これにより、通常、解像度と処理効率が向上します。低コストで。

SWIRが輝く場所

SWIRの用途は、食品の選別やリサイクルから、ソーラーパネルの検査、農業、林業、監視まで多岐にわたります。 SWIRイメージングの利点は明らかです。これらのアプリケーションのいくつかを見て、SWIRがこれらのタスクを簡単にする独自の機能をどのように提供するかについて説明します。

食品の並べ替え

SWIRイメージングを使用すると、収量を増やし、廃棄物を減らし、食品の品質を向上させることができます。 SWIRイメージングは​​、価値の高い食品選別アプリケーションに最適です。一例として、SWIRは通常、コメのような商品作物には使用されませんが、より価値の高い製品に使用されます。 SWIRは、収穫して焙煎した茶葉の選別に適しています。焙煎後の茶葉は黒くなりますので、茶葉に混入する可能性のある汚染物質が見づらいです。 SWIRを使用すると、品質検査プロセスで茎、小さな石、またはその他の破片を効果的に識別し、完成品からそれらを排除できます。

SWIRを使用できるもう1つの方法は、食品の選別で水分含有量を検出することです。水分は、腐敗やその他の損傷を受けた農産物を示す可能性があります。たとえば、果物の水分含有量は打撲傷を示します。あざは、人間がそれを検出する前にSWIRに表示されます。

SWIRは、色が似ている製品を区別するのにも役立ちます（図2）。この例では、シナモン、コーヒー豆、岩、レーズンがあります。右側には、これらのアイテムの一部が非常によく似ているカラー画像があり、左側には、SWIRを使用してこれらをより明確に区別できるようになっています。

リサイクルアプリケーションでは、同様の選別技術を使用して、さまざまな種類の材料を分離します。プラスチックの選別では、SWIRマルチスペクトルシステムは非常に感度が高いため、選別プロセスの終わり近くで使用されます。通常、2回以上実行して、再生プラスチック材料の純度を最大99％にします。

ソーラーパネル検査

SWIRはシリコンを通して見ることができるため、SWIRイメージャーのもう1つのアプリケーションは、ソーラーパネル検査です（図3）。より持続可能なエネルギー源への世界的な推進により、ソーラーパネルの採用は大幅に増加しています。メーカーは、パネルに欠陥、亀裂、またはウェーハの反対側ののこぎり跡がないことを確認する必要があります。さらに、SWIRを使用して、太陽電池のデッドスポットや弱点を特定し、太陽電池の有効性を証明することができます。全体として、SWIRを品質検査に使用すると、はるかに高品質の製品になります。これらの同じ技術の多くは、半導体検査で使用できます。

農林業

SWIRを使用した空中イメージングの多くは、農業または林業のアプリケーションに関連しています。農業では、農家は、高品質と高収量を確保するために、一見無限の数の課題を管理し、それに対応する必要があります。天候、侵入種、病気は作物に大混乱をもたらす可能性があります。農民は、作物が黄色くなり、しおれ始めたときに結果を確認しますが、その時までに、作物を保存するために何かをするのは遅すぎることがよくあります。 SWIRイメージングを使用すると、科学者は根から葉への吸水率を正確に監視し、それらの作物の処理方法を決定できます。

画像から収集されたデータは、追加の灌漑や肥料に関連する意思決定を行うために必要な洞察を農民や森林管理者に提供し、コスト管理に役立ちます。

ミリタリーインテリジェンスの監視と偵察

軍隊は、諜報、監視、偵察（ISR）をSWIRに依存しています。米軍は、低照度イメージング、ターゲット認識、および空中偵察にSWIRを使用しています。空中偵察を効果的に実施する1つの方法は、時間遅延と統合（TDI）を使用することです。カメラが平面の下に取り付けられ、それをマッピングするために領域上を飛行するラインスキャンキャプチャの合計技術。光子が不足しているため、複数の行を合計すると、明確で完全な画像が得られます。

SWIRオプションとSWIRの将来

SWIRには多くの利点がありますが、SWIRシステムのコストは依然として比較的高くなります。技術がより広く採用され、研究開発が継続されるにつれて、コストの削減が見込まれます。

一部の企業は、SWIRイメージング用のInGaAsセンサーの代替品を検討しています。量子ドットは低コストの技術の1つですが、コストは予想ほど低くはありません。量子ドット技術の最大の欠点は、量子効率が低いことです。したがって、光に対する感度は、InGaAsよりも少なくとも4分の1低くなります。これは、光子が貴重であり、顧客がそれを買う余裕がある場所であれば、InGaAsがまだ道のりであることを意味します。私たちの観点からすると、量子ドット技術を活用するには、顧客は低コストと引き換えに感度をあきらめることをいとわない必要があります。彼らははるかに多くの照明を追加する必要があり、それは追加のコストを意味します。現在まで、このトレードオフの恩恵を受けるアプリケーションはほとんどありません。

ソニーはまた、最初のCMOSInGaAsSWIR検出器をリリースしています。 InGaAsをベースにしていますが、InGaAsを採用し、インジウム金属を銅に置き換えることで、ピクセルごとにCMOS読み出し回路と結合しています。つまり、CMOS回路のウェーハを取り込む、半導体のようなプロセスと呼ばれるものです。彼らはInGaAsチップを上に置き、実際にこれらの銅層を介してInGaAsとシリコンを融合させます。これにより、インジウムバンプボンディングで実現できるよりも小さなピクセルが可能になり、最終的には特定の解像度のコストを削減することもできます。

SWIR照明は高価です。ピクセルサイズを小さくするとセンサーのコストを下げることができますが、何かを見ることができるように照明を増やすコストが速くならない場合に限ります。これは、量子ドットが費用効果が高いが、QEではなくピクセルサイズに基づいている理由と同様の議論です。そのための目標は、プロセスがウェーハレベルプロセスに近いため、コストを削減することです。これらはエリアデバイスであり、ラインスキャンではなく、ピクセルは非常に小さく、12.5μmピクセルの1k解像度カメラとして利用可能なTeledyne DALSA LineaSWIRGigEラインスキャンカメラと比較して約5μmピクセルです。

ほとんどの人が感じているように見えるSWIR技術は、InGaAsの性能を維持するという点で最も有望ですが、コストの削減はひずみ層超格子です。これはマルチ量子レベル検出器であり、さまざまな半導体をさまざまな層で一緒に成長させ、バンドギャップを設計して、SWIRの光子に対応する感度を実現します。これはおそらく3〜5年先です。

結論として、SWIRイメージング技術には複数の利点があり、他のイメージングでは実行できない領域で実行できます。 SWIRは、色が非常に似ているオブジェクトを区別するのに役立ち、特定のオブジェクトを介してプロパティや欠陥を明らかにするのに役立ち、非常に高温のオブジェクトを区別するのに役立ちます。 SWIRの実装にはコストがかかる可能性がありますが、ここで概説する一部のアプリケーションは、SWIRを使用することで大きなメリットが得られます。将来の開発が進むにつれ、SWIRイメージングの使用がさらに増え、費用対効果がさらに高まると予想されます。

この記事は、Teledyne DALSA（カナダ、ウォータールー）のプロダクトマネージャーであるMikeGrodzkiによって書かれました。詳細については、teledyne.comのGrodzki氏に問い合わせるか、にアクセスしてください。 ここ 。