1. 短波紅外成像技術(shù)與原理

        共 4164字,需瀏覽 9分鐘

         ·

        2021-12-10 06:17

        點(diǎn)擊上方小白學(xué)視覺(jué)”,選擇加"星標(biāo)"或“置頂

        重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

        短波紅外(SWIR)的范圍占據(jù)了電磁頻譜略高于近紅外。在1050到2500納米之間——短波紅外范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了標(biāo)準(zhǔn)硅基成像傳感器的探測(cè)能力。

        盡管存在這一缺點(diǎn),但除了諸如監(jiān)視之類的環(huán)境光應(yīng)用之外,SWIR獨(dú)特的檢查、分類和質(zhì)量控制能力已經(jīng)越來(lái)越多地用于機(jī)器視覺(jué)。

        硅的量子效率在800納米以上迅速衰減,因此,由于這種SWIR傳感器往往建立在替代化學(xué)成分的基礎(chǔ)上,包括銦鎵砷化鎵(InGaAs)和汞碲化鎘(MCT)。更現(xiàn)代的SWIR成像儀也在利用單個(gè)傳感器架構(gòu),比如量子點(diǎn)技術(shù)。正確的圖像模式取決于它的應(yīng)用,這使得選擇至關(guān)重要。

        這些技術(shù)中的每一項(xiàng)都顯著提高了可見傳感器以外的成像能力 – 無(wú)論是通過(guò)它們打開的擴(kuò)展光譜,還是SWIR光改變熟悉材料呈現(xiàn)的獨(dú)特方式。

        中波紅外(MWIR)光譜是MCT相機(jī)更有效的地方。位于該光譜附近的SWIR波長(zhǎng)具有該光譜區(qū)域捕捉物體發(fā)射能量的能力。在這個(gè)范圍內(nèi)的光子不太容易受到較小直徑粒子引起的瑞利散射的影響,因?yàn)樗鼈兊牟ㄩL(zhǎng)相對(duì)較長(zhǎng)。這意味著SWIR成像儀可以透過(guò)煙霧、薄霧或霧看到東西。

        SWIR波長(zhǎng)較短——大約在900納米到1700納米之間——作用類似于可見光范圍內(nèi)的光子。盡管SWIR中目標(biāo)的光譜含量不同,但生成的圖像在特征上更直觀,不太像MWIR和LWIR光帶的低分辨率熱行為。

        這種質(zhì)量使它們更緊密地符合許多工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序的需求。與MWIR和LWIR相比,SWIR波長(zhǎng)較短,有利于對(duì)比度較強(qiáng)的高分辨率圖像;分類和檢驗(yàn)的重要標(biāo)準(zhǔn)。


        圖1 – SWIR位于近紅外(NIR)和長(zhǎng)波紅外(IR)之間的非可見光光譜中。它的行為更像可見光,而不是紅外光譜的熱能。


        此外,盡管在SWIR的淺部操作的相機(jī)具有與可見光相機(jī)類似的光捕獲技術(shù),但這些相機(jī)與硅傳感器創(chuàng)建的相機(jī)之間的圖像非常不同,即使在成像相同的項(xiàng)目時(shí)也是如此。

        物理和化學(xué)都是這一現(xiàn)象的原因。光與物質(zhì)的相互作用涉及能量的交換。當(dāng)電磁能量轉(zhuǎn)移到物體的分子時(shí),它被物體表面吸收。如果這沒(méi)有發(fā)生,能量就會(huì)被反射。在一個(gè)波長(zhǎng)出現(xiàn)相似的材料在另一個(gè)波長(zhǎng)出現(xiàn)完全不同的材料,因?yàn)槊總€(gè)離散波長(zhǎng)都有自己獨(dú)特的能量定義。

        因此,SWIR相機(jī)的獨(dú)特功能可以捕捉這些高分辨率的圖像熟悉的項(xiàng)目。這些圖像將完全不同于傳統(tǒng)的硅成像儀在可見范圍內(nèi)工作。

        短波紅外成像探測(cè)器陣列


        在SWIR范圍的900到1700納米窗口,InGaAs傳感器是目前流行的相機(jī)技術(shù)。與其他SWIR成像方式相比,它們具有較高的成本效率和成熟程度,是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中最常用的分類、檢查和質(zhì)量控制技術(shù)。

        InGaAs傳感器提供了高檢測(cè)性能和快速響應(yīng)速度,就像硅基探測(cè)器在可見范圍內(nèi)工作一樣,盡管它們的光敏度取決于波長(zhǎng)。它們是固態(tài)設(shè)備,沒(méi)有百葉窗或其他移動(dòng)部件,這使得它們能夠抵抗震動(dòng),而震動(dòng)在工廠的地板上很常見。與針對(duì)熱成像應(yīng)用的SWIR相機(jī)相比,InGaAs設(shè)備不需要昂貴的硅或鍺透鏡來(lái)利用傳統(tǒng)的玻璃光學(xué)。

        通常,針對(duì)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)中SWIR應(yīng)用的InGaAs相機(jī)不需要冷卻。盡管如此,冷卻傳感器可以顯著降低暗電流,從而提高圖像質(zhì)量,在某些應(yīng)用中,還可以延長(zhǎng)曝光時(shí)間,這一點(diǎn)可以從三臺(tái)濱松InGaAs相機(jī)的比較中得到證明。


        圖2 -典型的InGaAs SWIR相機(jī)性能。



        圖3 – InGaAs與量子點(diǎn)結(jié)構(gòu)。


        需要注意的是,基于量子點(diǎn)技術(shù)的攝像機(jī)作為一種相對(duì)較新的SWIR成像技術(shù),也正在獲得越來(lái)越大的吸引力。這些設(shè)備工作在一個(gè)光譜波段,與InGaAs傳感器重疊,這使得量子點(diǎn)相機(jī)成為現(xiàn)有技術(shù)的直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

        與InGaAs成像儀相比,量子點(diǎn)相機(jī)的量子效率(QE)較低是需要考慮的一個(gè)方面。由于這導(dǎo)致相機(jī)靈敏度較低,這可能被認(rèn)為是一個(gè)缺點(diǎn)。然而,這種靈敏度可能不像最初設(shè)想的那么有限,因?yàn)樵谑芸貦C(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中,SWIR照明以及QE也可以合理地預(yù)期隨著技術(shù)的成熟而改進(jìn)這一事實(shí)。

        由于量子點(diǎn)相機(jī)的相對(duì)新穎性,它們往往具有較高的附加成本;然而,隨著技術(shù)的成熟,這種情況也可能會(huì)減少。InGaAs相機(jī)也是如此:隨著人們對(duì)SWIR在機(jī)器視覺(jué)方面的潛力越來(lái)越感興趣,規(guī)模經(jīng)濟(jì)的改善、制造技術(shù)和更高的收益率都將成為降低這兩種相機(jī)技術(shù)成本的因素。

        不同的是更好的


        與可見光波段相比,SWIR波長(zhǎng)更長(zhǎng),與原子結(jié)構(gòu)的相互作用非常不同,這為機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用提供了一些新的、獨(dú)特的成像可能性。當(dāng)圖像在SWIR光譜,熟悉的項(xiàng)目出現(xiàn)非常不同,所以強(qiáng)調(diào)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)方面啟用了無(wú)數(shù)的應(yīng)用,這將是困難的或不可能的可見光和相機(jī)。

        例如,當(dāng)硅分子的帶隙使材料吸收可見光和近紅外波長(zhǎng)時(shí),硅傳輸較低的能量SWIR波長(zhǎng),這使得半導(dǎo)體晶圓在這個(gè)光譜范圍內(nèi)變得透明。這拓寬了原材料工業(yè)應(yīng)用的選擇,比如硅晶圓內(nèi)部和表面的成像缺陷。這種質(zhì)量的SWIR光也可以通過(guò)兩個(gè)晶圓的背面看到校準(zhǔn)基準(zhǔn)標(biāo)記,提高了精度,這也有利于晶圓鍵合應(yīng)用。

        產(chǎn)品的檢測(cè)和分類是SWIR最有前途的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用之一。在該波長(zhǎng)的物體圖像中,水幾乎是黑色的,因?yàn)樗?450納米和1900納米都有很強(qiáng)的吸附性。因此,使用合適的光源或過(guò)濾器可以清楚地顯示受損水果、散裝谷物或灌溉良好的作物的水分含量。


        圖4 -硅變成半透明并通過(guò)SWIR光。這一特性有助于許多與半導(dǎo)體制造過(guò)程相關(guān)的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用。



        圖5 -當(dāng)水果被碰傷時(shí),細(xì)胞壁會(huì)破裂,該區(qū)域的水分含量會(huì)更高。水在SWIR范圍內(nèi)吸收許多波段的光。這種吸收使得SWIR成像能夠看到肉眼看不到的瘀傷。



        圖6 – 1550 nm的SWIR光可以使SWIR相機(jī)通過(guò)塑料連續(xù)體看到液體的水平。


        然而,水分檢測(cè)的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)瘀傷產(chǎn)品。這種SWIR成像可以分析染色織物或刨花板是否足夠干燥,以便進(jìn)一步加工。這種成像還可以檢查密封的完整性和貨物包裝的質(zhì)量,特別是如果高水分的項(xiàng)目包含在內(nèi)。

        在可見波長(zhǎng)上不透明的多種塑料在SWIR范圍內(nèi)變成半透明。這種半透明為檢測(cè)密封塑料容器內(nèi)的產(chǎn)品體積提供了新的方法。SWIR光穿透塑料的能力也提供了多種方法來(lái)檢測(cè)白色塑料瓶中藥品的填充水平。

        雖然“塑料”一詞可能適用于在可見范圍內(nèi)看起來(lái)相似的多種聚合物化學(xué)性質(zhì),但SWIR光闡明了材料之間的關(guān)鍵區(qū)別,并易于識(shí)別。這種質(zhì)量在利用SWIR攝像機(jī)在1100到2200納米范圍內(nèi)工作的回收應(yīng)用中非常有用,因?yàn)樗鼈兛梢杂糜谠诜诌x輸送裝置上識(shí)別不同的聚合物。

        SWIR光與多種材料之間獨(dú)特的相互作用目前正處于其發(fā)展?jié)摿Φ拈_端。雖然無(wú)法預(yù)測(cè)SWIR波長(zhǎng)將如何照亮和成像復(fù)雜的化學(xué)成分,如藥物,但很明顯,潛在的影響是廣泛和廣泛的。

        可見之外的照明


        檢查和其他操作通常受益于窄帶內(nèi)的主動(dòng)照明,以提高物體和特征的對(duì)比度,就像在可視范圍內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用一樣。

        直到今天,包含在SWIR范圍內(nèi)的led通常都是低輸出的,并且在光譜中范圍相對(duì)較廣。最近的技術(shù)進(jìn)步使得在更可控、更窄的光譜范圍內(nèi)可以產(chǎn)生更高的輸出。SWIR發(fā)光二極管已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)階段,在這個(gè)階段它們可以被控制,亮度足以成像,盡管與可見光相比,它們的輸出功率會(huì)更低,光譜范圍會(huì)更廣。

        這些光源的峰值波長(zhǎng)為1050、1200、1300、1450和1550納米,現(xiàn)在提供了足夠高的功率,為機(jī)器視覺(jué)照明提供了潛在的新選擇。

        在SWIR范圍內(nèi)工作的LED光源在配置上可與傳統(tǒng)可視范圍機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序中使用的光源相媲美,與我們熟悉的可見LED照明相比,這種新技術(shù)具有相似之處。這些光源可以單獨(dú)或組合,很像可見光led,用于實(shí)現(xiàn)類似復(fù)雜的圖像捕獲。


        圖7 – SWIR LED照明有許多常見的形式因素,易于使用。從1050-1550納米有很好的波長(zhǎng)選擇。
        結(jié)論


        InGaAs傳感器產(chǎn)量的增加和新的SWIR成像技術(shù)的發(fā)展將降低技術(shù)成本,并增加機(jī)器視覺(jué)集成商對(duì)這些選項(xiàng)的可訪問(wèn)性。廣泛采用SWIR成像的最大障礙可能僅僅是缺乏研究。

        雖然寬頻帶光源對(duì)這一范圍內(nèi)的某些應(yīng)用程序很有用,但在特定波段內(nèi)捕獲數(shù)據(jù)通常會(huì)提供更適用或更合適的圖像數(shù)據(jù)。要問(wèn)的關(guān)鍵問(wèn)題是,哪種波長(zhǎng)對(duì)它們獨(dú)特的應(yīng)用最有效——當(dāng)然,SWIR光譜擁有的波長(zhǎng)比可見光多得多。即使是像高光譜光譜儀這樣的先進(jìn)工具,也必須經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)才能回答這個(gè)問(wèn)題。

        然而,仍有許多積極因素。當(dāng)用戶為自己的應(yīng)用程序確定了最佳的SWIR波長(zhǎng)時(shí),就有了更廣泛的成像選擇。當(dāng)縮小頻譜時(shí),不再需要依賴濾波器或算法來(lái)最大化糟糕的成像方案。

        SWIR發(fā)光二極管將能夠在廣泛選擇的SWIR波長(zhǎng)下提供強(qiáng)烈的照明,因此集成商有信心能夠?qū)⒆罴压庠雌ヅ涞剿麄兊南鄼C(jī)和應(yīng)用中。最終,許多人將能夠利用在SWIR光譜中等待他們的可能性。

        下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
        在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

        下載2:Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
        小白學(xué)視覺(jué)公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車道線檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

        下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
        小白學(xué)視覺(jué)公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講,即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

        交流群


        歡迎加入公眾號(hào)讀者群一起和同行交流,目前有SLAM、三維視覺(jué)、傳感器自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、檢測(cè)、分割、識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競(jìng)賽等微信群(以后會(huì)逐漸細(xì)分),請(qǐng)掃描下面微信號(hào)加群,備注:”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“,例如:”張三?+?上海交大?+?視覺(jué)SLAM“。請(qǐng)按照格式備注,否則不予通過(guò)。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告,否則會(huì)請(qǐng)出群,謝謝理解~


        瀏覽 98
        點(diǎn)贊
        評(píng)論
        收藏
        分享

        手機(jī)掃一掃分享

        分享
        舉報(bào)
        評(píng)論
        圖片
        表情
        推薦
        點(diǎn)贊
        評(píng)論
        收藏
        分享

        手機(jī)掃一掃分享

        分享
        舉報(bào)
          
          

            1. 动漫男男被到爽流视频丿 | 成人国产精品 | 天体裸体dvd | 国产91综合一区在线观看 | jizz亚洲少妇 |