Beherrschung von SWIR-Zeilenkameras: Fortgeschrittene Techniken & Anwendungen

Sichtbares Licht ist nur ein winziger Teil des elektromagnetischen Spektrums. Gammastrahlung, Röntgenstrahlen, Ultraviolett, Infrarot, Mikrowellen und Radiowellen haben jeweils ihre eigenen einzigartigen Eigenschaften und ihren eigenen Platz im Spektrum. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf SWIR, kurzwelliges Infrarot, eine Komponente des Infrarotlichts (IR). Infrarotwellenlängen sind jene unter Rot; das Wort „infra“ ist Latein für „unter“.

SWIR-Bildgebung definiert

Als Menschen erleben wir Infrarotlicht als meist unsichtbar, können es aber als Wärme fühlen. Das IR-Spektrum ist in verschiedene Bereiche unterteilt, und jeder Bereich hat unterschiedliche Anwendungen. Die vier häufig referenzierten Bereiche sind Nahinfrarot (NIR) mit Wellenlängen von 750 - 1.000 nm, kurzwelliges Infrarot (SWIR) bei 1 - 3 µm, mittel- oder mittwelliges Infrarot (MWIR) bei 3 - 5 µm und langwelliges Infrarot (LWIR) bei 8 - 15 µm (Abbildung 1).

Abgesehen davon, dass man es mit bloßem Auge nicht sehen kann, ist SWIR wie sichtbares Licht, da Photonen von einem Objekt reflektiert oder absorbiert werden. Dies unterscheidet sich von mittel- und langwelligem Infrarotlicht, wo Wärme vom Objekt selbst emittiert wird. SWIR-Bildgebung kann „Defekte“ bei einer Inspektion hervorheben, die sichtbares Imaging nicht kann. Beim Imaging im SWIR werden Wasserdampf und bestimmte Materialien im SWIR mehr oder weniger reflektierend und mehr oder weniger transmissiv als im Sichtbaren. Zum Beispiel wird Silizium jenseits von ~1 µm transparent, aber Wasser wird im SWIR tatsächlich absorbierender – besonders um Bänder bei 1,45 µm und 1,8 bis 2 µm. Das bedeutet, Farben, die im sichtbaren Licht fast identisch erscheinen, können im SWIR leicht differenziert werden.

Wie funktionieren SWIR-Visionssysteme?

SWIR-Kameras basieren oft auf Indium-Gallium-Arsenid (InGaAs) Infrarotdetektoren. InGaAs-Sensoren können extrem empfindlich gemacht werden, und als Ergebnis funktionieren SWIR-Kameras in lichtarmen Bedingungen.

Im Großen und Ganzen funktionieren SWIR-Visionssysteme ähnlich wie sichtbare Systeme. Sie haben ein Ziel, eine Lichtquelle und einen Detektor zur Bildaufnahme. Das Bild erscheint in Schwarz-Weiß. Was ist also der Unterschied zwischen Imaging mit monochromen Kameras und SWIR-Imaging? Nun, SWIR-Licht ist für das menschliche Auge unsichtbar und kann bestimmte Merkmale detektieren und hervorheben, die mit sichtbarem Licht und sichtbaren Kameras schwierig oder unmöglich zu unterscheiden sind. Zum Beispiel:

• SWIR kann helfen, zwischen Objekten zu unterscheiden, die im sichtbaren Spektrum sehr ähnlich in der Farbe sind;
• SWIR kann helfen, durch bestimmte Objekte zu sehen, wie Silizium;
• SWIR kann helfen, Objekte mit sehr hohen Temperaturen zu sehen.

Was ermöglicht SWIR-Bildgebung?

Menschen neigen dazu, SWIR zu nutzen, weil sie verschiedene Materialien besser sehen können. Ein oft genutztes Beispiel ist Salz versus Zucker. Sie sind beide kleine weiße Kristalle, wenn sie im sichtbaren Licht betrachtet werden, aber sie haben ganz unterschiedliche reflektierende Eigenschaften im SWIR.

SWIR kann auch verwendet werden, um Wassergehalt in Materialien zu suchen, was für Anwendungen in Landwirtschaft, Lebensmittelinspektion und Forstwirtschaft vorteilhaft sein kann. Jedes Objekt, das Wasser enthält, wird SWIR-Wellenlängen an einer von zwei Absorptionslinien absorbieren – eine ist bei ca. 1,45 Mikron, eine weitere bei ca. 1,8 Mikron. Mit SWIR-Bildgebung wird die Sichtbarkeit von feuchtehaltigen Objekten verbessert.

Mit SWIR können Sie kontrastreichere Bilder in Dunst, Nebel, Regen, Fog und anderen herausfordernden atmosphärischen Bedingungen erzeugen, da die Streuung abnimmt, je weiter Sie in den Infrarotbereich gehen. Die optimale Wirksamkeit für SWIR liegt jedoch in sehr leichtem Nebel oder sehr leichtem Dunst; bei starkem Nebel oder Dunst können Sie sich mehr auf Wärmesignaturen einer Wärmebildkamera verlassen. SWIR kann auch Wärme detektieren, aber bei über 300 Grad Celsius. Das ist nützlich, um Defekte in geschmolzenem Glas und geschmolzenem Metall zu suchen, bevor es abkühlt.

Zeilenkamera vs. Flächenanwendungen

Teledyne Imaging bietet sowohl Flächen- als auch Zeilenkameras an und führte im Juni 2020 seine erste SWIR-Zeilenkamera ein. Als Auffrischung: Zeilenkameras scannen ein Objekt zeilenweise, während es auf einem Förderband oder durch andere kontrollierte Bewegung bewegt wird, wie das Aufnehmen von Bildern beim Überfliegen eines stationären Objekts. Dies unterscheidet sich von Flächenanwendungen oder „Staring“-Anwendungen, bei denen Sie ein Bild des Objekts aufnehmen.

Es ist möglich, jede Anwendung in eine Zeilenkamera-Anwendung umzuwandeln, wenn Sie bereit sind, die Kamera oder die Szene zu bewegen. Ein gutes Beispiel ist Apfelinspektion. Sie könnten ein Bild des gesamten Apfels aufnehmen und dieses gesamte Bild verarbeiten, oder effektiver, Sie könnten den Apfel auf ein Förderband positionieren, das an einer Zeilenkamera vorbeiläuft, und die Daten zeilenweise verarbeiten, was typischerweise in höherer Auflösung und Verarbeitungseffizienz bei geringeren Kosten resultiert.

Wo SWIR glänzt

SWIR-Anwendungen reichen weit von Lebensmittelsortierung und Recycling bis hin zu Solarpaneelinspektion, Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Überwachung. Die Vorteile der SWIR-Bildgebung sind evident. Wir werden uns einige dieser Anwendungen ansehen und diskutieren, wie SWIR einzigartige Fähigkeiten bringt, um diese Aufgaben zu erleichtern.

Lebensmittelsortierung

Mit SWIR-Bildgebung können wir Ausbeute steigern, Abfall reduzieren und Lebensmittelqualität verbessern. SWIR-Bildgebung eignet sich am besten für hochwertige Lebensmittelsortieranwendungen. Als Beispiel würde SWIR typischerweise nicht für Rohstoffe wie Reis verwendet, sondern für höherwertige Produkte. SWIR ist besser geeignet für das Sortieren von Teeblättern nach Ernte und Röstung. Da die Teeblätter nach dem Rösten schwarz sind, ist es schwierig, Verunreinigungen zu sehen, die mit den Teeblättern gemischt sein könnten. Mit SWIR kann der Qualitätsinspektionsprozess Stängel, kleine Steine oder andere Ablagerungen effektiv identifizieren und aus dem Endprodukt eliminieren.

Eine weitere Möglichkeit, SWIR zu nutzen, ist die Detektion von Feuchtigkeitsgehalt bei der Lebensmittelsortierung, wo Feuchtigkeit Verderb oder anderweitig beschädigte Produkte anzeigen kann. Zum Beispiel deutet Feuchtigkeitsgehalt in Obst auf eine Quetschung hin. Die Quetschung wäre im SWIR sichtbar, bevor ein Mensch sie detektieren könnte.

SWIR kann auch helfen, Produkte zu differenzieren, die in der Farbe ähnlich sind (Abbildung 2). In diesem Beispiel gibt es Zimt, Kaffeebohnen, Steine und Rosinen. Rechts haben Sie ein Farbbild, wo einige dieser Artikel sehr ähnlich aussehen, und links können Sie nun mit SWIR klarer zwischen diesen differenzieren.

Recycling-Anwendungen nutzen ähnliche Sortiertechniken, um verschiedene Materialtypen zu trennen. Bei der Kunststoffsortierung werden SWIR-Multispektralsysteme nahe dem Ende des Sortierprozesses eingesetzt, weil sie so empfindlich sind. Sie werden typischerweise zweimal oder öfter ausgeführt, um bis zu 99 % Reinheit des recycelten Kunststoffmaterials zu erreichen.

Solarpaneelinspektion

Da SWIR durch Silizium sehen kann, ist eine weitere Anwendung für SWIR-Imager die Solarpaneelinspektion (Abbildung 3). Mit einem globalen Vorstoß zu nachhaltigeren Energiequellen haben Solarpaneele eine signifikante Zunahme der Adoption gesehen. Hersteller müssen sicherstellen, dass ihre Paneele frei von Defekten, Rissen oder Sägespuren auf der gegenüberliegenden Seite des Wafers sind. Zusätzlich kann SWIR verwendet werden, um tote Stellen oder schwache Bereiche auf einer Solarzelle zu identifizieren und die Wirksamkeit der Zelle zu beweisen. Insgesamt erhalten Sie ein viel höherwertiges Produkt, wenn SWIR für Qualitätsinspektion verwendet wird. Viele dieser gleichen Techniken können in der Halbleiterinspektion verwendet werden.

Landwirtschaft und Forstwirtschaft

Viele luftgestützte SWIR-Bildgebungen beziehen sich auf landwirtschaftliche oder forstwirtschaftliche Anwendungen. In der Landwirtschaft müssen Landwirte eine scheinbar endlose Anzahl von Herausforderungen managen und darauf reagieren, um hohe Qualität und hohe Erträge zu gewährleisten. Wetter, invasive Arten und Krankheiten können auf einer Ernte verheerend wirken. Ein Landwirt wird die Ergebnisse sehen, wenn eine Ernte anfängt, gelb zu werden und zu welken, aber zu diesem Zeitpunkt ist es oft zu spät, etwas zu tun, um die Ernte zu retten. Mit SWIR-Bildgebung können Wissenschaftler die Wasserabsorption von den Wurzeln in die Blätter präzise überwachen und Entscheidungen darüber treffen, wie diese Ernten behandelt werden sollen.

Aus Bildern gesammelte Daten können Landwirten und Forstwirten auch die Einblicke geben, die sie benötigen, um Entscheidungen über zusätzliche Bewässerung oder Düngung zu treffen, was ihnen hilft, Kosten zu managen.

Militärische Aufklärung, Überwachung und Reconnaissance

Das Militär verlässt sich auf SWIR für Intelligence, Surveillance und Reconnaissance (ISR). Das US-Militär nutzt SWIR für Low-Light-Imaging, Zielerkenung und Luftaufklärung. Eine effektive Möglichkeit, Luftaufklärung zu implementieren, ist Time Delay and Integration (TDI); eine Summierungstechnologie für Zeilenkamera-Erfassung, bei der eine Kamera unter einem Flugzeug montiert und über ein Gebiet geflogen wird, um es zu kartieren. Da Photonen knapp sind, liefert die Summierung mehrerer Zeilen ein klares und vollständiges Bild.

SWIR-Optionen und die Zukunft von SWIR

Obwohl SWIR viele Vorteile hat, sind die Kosten für SWIR-Systeme noch relativ hoch. Da die Technologie breiter adoptiert wird und Forschung und Entwicklung fortgesetzt werden, wird erwartet, dass die Kosten sinken.

Einige Unternehmen schauen nach Alternativen zum InGaAs-Sensor für SWIR-Bildgebung. Quantum Dot ist eine kostengünstigere Technologie, aber der Kosten ist nicht so niedrig wie erwartet. Der größte Nachteil der Quantum-Dot-Technologie ist die niedrige Quantenausbeute. So ist ihre Lichtempfindlichkeit mindestens um einen Faktor vier niedriger als bei InGaAs. Das bedeutet, an jedem Ort, wo Photonen knapp sind und der Kunde es sich leisten kann, ist InGaAs immer noch der Weg. Aus unserer Perspektive müsste ein Kunde, um Quantum-Dot-Technologie zu nutzen, bereit sein, Empfindlichkeit gegen geringere Kosten einzutauschen. Sie würden viel mehr Beleuchtung hinzufügen müssen, was zusätzliche Kosten bedeuten würde. Bisher gibt es wenige Anwendungen, die von diesem Trade-off profitieren würden.

Sony bringt auch ihre ersten CMOS-InGaAs-SWIR-Detektoren heraus. Obwohl auf InGaAs basierend, nehmen sie InGaAs und paaren es mit dem CMOS-Auslesekreis, Pixel für Pixel, indem sie das Indium-Metall durch Kupfer ersetzen. Es ist also mehr ein Halbleiter-Prozess, bei dem sie einen Wafer des CMOS-Kreises nehmen. Sie legen InGaAs-Chips darauf und verschmelzen InGaAs und Silizium tatsächlich über diese Kupferschichten. Dies ermöglicht auch kleinere Pixel als mit Indium-Bump-Bonding erreichbar, was letztendlich auch die Kosten für eine gegebene Auflösung reduzieren kann.

SWIR-Beleuchtung ist teuer – die Reduzierung der Pixelgröße kann die Sensorenkosten reduzieren, aber nur, wenn die Kosten der erhöhten Beleuchtung, um etwas sehen zu können, nicht schneller wachsen. Es ist ein ähnliches Argument wie warum Quantum Dot kosteneffektiv sein könnte, aber basierend auf Pixelgröße statt QE. Das Ziel dabei ist, die Kosten zu reduzieren, weil der Prozess näher an einem Wafer-Level-Prozess ist. Dies sind Flächen-Geräte, keine Zeilenkameras, und die Pixel sind sehr klein, ca. 5 µm Pixel im Vergleich zur Teledyne DALSA Linea SWIR GigE Zeilenkamera, die als 1k-Auflösungskamera mit 12,5 µm Pixeln verfügbar ist.

Die SWIR-Technologie, die die meisten Leute als vielversprechendsten in Bezug auf Erhaltung der InGaAs-Leistung bei Kostenreduzierung empfinden, ist Strained Layer Superlattice. Es ist ein Multi-Quantum-Level-Detektor, und Sie züchten verschiedene Halbleiter zusammen in verschiedenen Layers und engineering das Bandlücke, um Empfindlichkeit zu geben, die Photonen im SWIR entspricht – dies ist möglicherweise drei bis fünf Jahre entfernt.

Zusammenfassend hat SWIR-Bildgebungstechnologie multiple Vorteile und kann in Bereichen performen, wo andere Imaging nicht kann. SWIR kann helfen, zwischen Objekten zu unterscheiden, die in der Farbe sehr ähnlich sind, es kann helfen, Eigenschaften oder Defekte durch bestimmte Objekte zu enthüllen, und es kann helfen, zwischen Objekten bei sehr hohen Temperaturen zu differenzieren. Obwohl SWIR kostspielig in der Implementierung sein kann, profitieren einige der hier skizzierten Anwendungen stark von seiner Nutzung. Da sich zukünftige Entwicklungen entfalten, erwarten wir sogar größere Nutzung von SWIR-Bildgebung mit noch größerer Kosteneffektivität.

Dieser Artikel wurde von Mike Grodzki, Product Manager, Teledyne DALSA (Waterloo, Kanada) verfasst. Für weitere Informationen kontaktieren Sie Herrn Grodzki unter teledyne.com, oder besuchen Sie hier.