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你有没有在开车时遇到过这样的场景,前方突然出现一团浓雾,你一脚刹车踩下去,心跳加速,什么都看不见。或者在某个阴天的傍晚,光线暗得让你怀疑路灯是不是坏了,眼前的一切都灰蒙蒙的。
这时候你就特别希望自己有一双能看雾气的眼睛。这听起来像是科幻电影里的超能力,但在机器视觉领域,短波红外成像技术(简称SWIR)正在做类似的事情,让机器在人类肉眼失明的条件下,依然看得清清楚楚。
我们知道,人眼能看到的可见光只是电磁波谱中很窄的一段,波长大约在380纳米到760纳米之间。比红光波长更长的,就进入了红外的区域。
短波红外就位于红外光谱的前端,波长范围大致在900纳米到2500纳米之间。你可以把电磁波谱想象成一条长长的彩虹,可见光只是中间一小段彩色的部分。短波红外就在红色光的外侧,紧挨着它,但人眼已经看不见了。
那么,短波红外和远红外(就是热成像用的那个)有什么区别?一个很形象的比喻是:短波红外的行为更像可见光,而不是热能。
可见光照射到物体上,会被反射、被吸收,我们看到的其实就是物体反射回来的光。短波红外也是这样,它主要由物体反射而来,而不是物体自身发出的热辐射。这就意味着,SWIR相机拍出来的图像,看起来和普通黑白照片很像,有阴影、有细节、有对比度,只是它看到的是人眼看不到的光。
这就要说到SWIR相机的核心——传感器。
普通相机和手机摄像头用的是硅基传感器。硅这种材料对可见光很敏感,但一旦光的波长超过大约1100纳米,这时光子能量太低,就无法在硅中激发出电子信号。
短波红外相机用的是一种叫铟镓砷(InGaAs) 的特殊半导体材料。它的能带间隙更小,大约0.75电子伏特,对应的截止波长大约在1650纳米。用大白话来说,铟镓砷这种材料天生就能感知到能量更低的短波红外光子,而硅做不到。
当短波红外光照射到InGaAs探测器上时,会激发材料内部的电子-空穴对,产生可测量的电信号,再经过模数转换变成数字图像。这就是SWIR相机能看到人眼看不到的光的根本原因。
第一,能“穿透”某些材料。 这是SWIR最让人惊叹的能力。硅材料在可见光下是不透明的,但在短波红外下却会变得半透明。利用这个特性,SWIR相机可以穿透硅片表面,直接检测到内部的微裂纹、空隙和层间脱离。同样,它还能穿透薄塑料、油墨涂层,甚至某些织物。
第二,能“看穿”雾霾烟尘。 短波红外的波长比可见光长,受大气中微小颗粒(如烟雾、雾霾中的尘埃)散射的影响更小。这就好比波长更长的个子更大,不容易被小颗粒挡住去路。在浓雾、烟尘、薄雾等恶劣天气条件下,SWIR相机依然能保持稳定成像,而普通相机早就瞎了。
第三,能“识别”材质。 这是SWIR最有趣的应用之一。不同物质在短波红外波段有独特的光谱指纹——也就是特定波长下的吸收峰。水在1450纳米附近有强烈的吸收峰,所以含水量越高的区域在SWIR图像中呈现越暗的色调。不同种类的塑料在可见光下看起来一模一样,但在SWIR下却能清晰区分。
半导体制造是SWIR最成熟的应用领域之一。晶圆内部的微裂纹如果在后续制程中未被发现,会导致整颗芯片报废。SWIR相机能穿透硅片表面,在晶圆进入后续工序之前就把内部缺陷检测出来。有数据显示,在光伏隐裂检测中,SWIR的检出率可达99.2%,效率比传统检测方式提升数倍。
食品与农产品检测是另一个重要战场。水分含量的变化往往是食品变质的前兆。SWIR相机通过检测1450纳米附近的水分吸收峰,可以快速判断面包是否受潮、水果内部是否已经开始褐变。在果蔬分选中,SWIR还能依据磕碰损伤、成熟度、早期霉变情况进行品质分级。
塑料分选与回收也在大规模应用SWIR。不同聚合物在短波红外波段有各自独特的吸收特征,SWIR相机能快速识别并分类不同类型的塑料。在塑料分选中,误判率可低于0.5%,效率远超人工。
药品检测同样受益于SWIR技术。它可以穿透药瓶包装,检测内部药品是否受潮变色,还能用于药片包衣检测、污染物识别和灌装量验证。
SWIR技术当然也有它的局限,成本相对较高、在某些场景下分辨率不如可见光相机精细。但它填补了一个重要的技术空白,在可见光看不见的地方,在热成像看不清细节的时候,SWIR提供了一个独特的解决方案。
从半导体晶圆内部裂纹的检测,到食品分选线上对水果糖度和水分的无损分析,短波红外成像技术正在让机器视觉系统获得一种全新的感知维度,不是看得更远,而是看得更深、看得更透。
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