友思特应用 | 红外视角的延伸：短波红外相机的机器视觉应用-编程知识

导读

短波红外SWIR在不同波段针对不同材料的独特成像特征为各领域检测应用的拓宽提供了基础。本文将展现短波红外成像技术在水分检测、塑料检测、太阳能电池板检查和矿场开采等领域的丰富应用案例，讨论短波红外相机在未来的发展方向。

SWIR 背景简介

短波红外（SWIR）成像使机器视觉专业人员能够实现可见光无法轻松完成的应用。短波红外是电磁波谱中超出人类视觉的光带。通常将 SWIR 定义为波长范围为 0.9-1.7 μm 的光，也有一些文献研究将其归类为 0.7-2.5 μm 之间。

在大多数情况下，SWIR光的行为与大众对可见光的了解是类似的，但SWIR光对一些常见物质（如水、塑料和玻璃）的反应与可见光不同。这一特性使得SWIR在涉及这些物质的机器视觉应用中比可见光更有用。例如，一些短波红外波长被水吸收，这意味着在短波红外相机拍摄的图像中，水会显得很暗；SWIR光经由某些类型的塑料透射，使这些塑料在SWIR相机观察时呈现出“透明”的效果。

友思特SWIR 300KMA短波红外相机拍摄的水

随着SWIR技术的精进，越来越多的用户深入了解到，利用各种材料在SWIR范围内的光谱响应所呈现出的与众不同的样貌，可以使得SWIR成像的应用领域得到不断的拓宽与发展。

1. 水分检测

利用前文中提到的短波红外对水的敏感特性，工程师可以使用SWIR成像开发农业或工业应用。比如，检测水果等含水量高的食物因质量问题而产生的淤伤或软点，使其隐藏的损伤变得清晰可见。

水分检测的价值不仅限于农产品和农作物。SWIR成像可以帮助确认染色的纺织品是否足够干燥，从而便于进行进一步处理，具体而言，可以通过识别衣物中的水分来判断。使用SWIR成像检测衣服中的水分涉及捕获反射模式的细微变化，因为水分会改变1400nm 处的光反射率。SWIR可以识别织物中水分的位置和含量，更好地实现了纺织品制造过程中的质量控制。

2. 塑料检测

许多在可见光波段不透明的塑料材质在短波红外波段呈现半透明成像，这为检测密封塑料容器内的产品体积提供了新的选择。同时，SWIR光穿透塑料的能力也为检查白色塑料瓶中的液体填充水平引入了新的方法。

“塑料”的范围和种类非常广泛，具有不同的聚合物化学组成。虽然它们在可见光范围内看起来都很相似，但在SWIR光的照射下，不同的塑料很容易被区分。这有助于利用 1100nm-2200nm 波段的SWIR相机的回收设施识别在分选输送机上移动的不同聚合物。SWIR光针对不同塑料材料的独特作用还在不断研究中。

3. 太阳能电池板检查

太阳能电池检测已存在诸多方法，SWIR也在其应用发展中探寻到了这一领域。硅分子的带隙导致材料吸收可见光和近红外波长，但半导体晶圆在对硅传输能量较低的SWIR波长范围中保持“透明”。

友思特BeyonSense短波红外相机探测到穿透硅片的白炽灯灯丝

这一特征为原材料检测应用提供了独特的选择，例如对硅片表面和内部的缺陷进行成像。SWIR光的这种质量也有利于晶圆键合应用，允许通过两个晶圆的背面看到对准的基准标记，从而提高精度。

友思特SWIR 1300KMA短波红外相机对晶圆的拍摄效果

4. 矿产开采

SWIR技术最关键的应用领域之一仍然是采矿业和矿物鉴定。这是因为许多必需矿物中都存在OH键，其中一些只能在SWIR范围内识别（与MWIR和LWIR相比）。短波红外成像可用于从空中探索大面积的岩石，或用于分析钻芯和地质样品。

SWIR成像组件

为了使用SWIR成像，工程师和技术专业人员使用包括传感器在内的专业产品。由于SWIR光直接通过硅传输，因此SWIR传感器使用与可见光传感器不同的材料。最常见的材料是砷化铟镓（InGaAs），胶体量子点（CQD）是用于SWIR传感器的其他材料。

InGaAs 在 950 - 1650 nm 之间具有大于 80% 的量子效率，而 CQD 在大多数 SWIR 波长上的信号不到 10%。虽然目前 CQD SWIR 传感器的量子效率可能低于市售的 InGaAs SWIR 传感器，但可以期待下一代 CQD SWIR 传感器在提高量子效率方面取得的实质性进展。CQD 传感器通常比 InGaAs 传感器具有更宽的光谱范围，因此它们可以通过单个传感器来支持多个光谱范围。

友思特向用户提供用于短波红外检测的最新材料锗基探测器相机。友思特 Beyonsense 短波红外相机采用了新兴的锗基传感器，使用选择性外延生长和牺牲填充层形成锗岛并通过锗的热氧化来降低表面粗糙度的方法，进一步降低了短波红外探测器的制造成本。分辨率和灵敏度方面，BeyonSense 进行了一定的权衡，在保证高性价比成像要求的同时，正致力于研发更高精度的设备以实现新的突破。

友思特Beyonsense短波红外相机采用锗基探测器

除此以外，光源也是短波红外机器视觉应用中的重要组成部分。与可见范围内的机器视觉应用一样，检查/检测/成像等其他操作通常受益于主动照明，以提高物体和特征的对比度。虽然宽带光源（如白炽灯、卤素灯等）足以满足该范围内的某些应用，但捕获特定波段内的数据通常会提供更有用的图像内容。通常，新用户必须问的第一个问题是什么波长对他们的特定应用最有效。