Blog

Nov 03, 2023

Introducción a los sensores y aplicaciones SWIR de Sony

Una de las áreas nuevas y emocionantes que se muestra muy prometedora para

Una de las áreas nuevas y emocionantes que se muestra muy prometedora para las aplicaciones industriales es el uso de luz infrarroja de longitud de onda corta y cercana (NIR y SWIR) para recopilar información que no es visible para el ojo humano. Muchas veces, la información reunida en estas longitudes de onda aumenta los datos vistos en el espectro visible de 350-750 nm. Las longitudes de onda NIR están en el rango de 780-1400 nm, mientras que SWIR está en el rango de 900-2500 nm.

Figura 1: Bandas de espectro de longitud de onda de UV a IR. Imagen cortesía de Sony.

Aunque la luz NIR se ha utilizado ampliamente en muchas aplicaciones de visión artificial, muchos de los sensores que se implementan no tienen una eficiencia cuántica muy alta en este rango y, con mayor frecuencia, son un subproducto de cámaras y sensores de visión estándar. Los sensores basados ​​en CMOS son sensibles a estas longitudes de onda, pero solo pueden ver alrededor del 10-30 % de esta luz (en comparación con su respuesta máxima) y tienen un rango de espectro limitado a aproximadamente 400-1000 nm, lo que no cubre todas las longitudes de onda NIR.

Para ver más profundamente en las longitudes de onda NIR y SWIR, se utiliza un sensor InGaAs, hecho de una aleación de arseniuro de indio (InAs) y arseniuro de galio (GaAs). Este sensor tiene rangos de respuesta espectral que pueden variar entre 900-1700 nm a 1100-2600 nm. La respuesta de longitud de onda deseada para estos sensores se define durante el proceso de fabricación ajustando las relaciones porcentuales entre los elementos InAs y GaAs en el sensor.

Para aplicaciones que desean datos en los rangos visible, NIR y SWIR, se deben implementar varias cámaras con diferentes caminos ópticos y ópticas. Esto hace que la superposición de datos de ambos dispositivos sea más desafiante y la solución final sea más costosa. Además de esto, los tamaños de píxel para una cámara basada en CMOS son más pequeños (típicamente 1-5 μm) que las cámaras que usan sensores InGaAs (típicamente 10-20 μm), lo que complica aún más la combinación de datos entre las dos imágenes capturadas, a nivel de píxel.

Las aplicaciones dirigidas a un espectro de longitud de onda más amplio a menudo requieren varias cámaras para capturar todos los datos de imagen en el rango objetivo. Cada banda de espectro utiliza, en muchos casos, cámaras especializadas con diferentes campos de visión, ópticas y tamaños de píxeles. Las instantáneas producidas por estas cámaras deben calibrarse y alinearse entre sí antes de que realmente pueda comenzar el análisis de datos. Un inconveniente de estos sistemas es que son muy susceptibles a la vibración y la desalineación. Para mantener las calibraciones de fábrica, los sistemas de montaje de la cámara deben ser muy robustos para soportar el estrés observado durante el envío, la instalación y el uso que podría desalinearlos y requerir una calibración adicional. Cuando se necesita una recalibración, el sistema de visión se desconecta para realizar la tarea mientras la estación de inspección está fuera de servicio, lo que reduce la eficiencia y el rendimiento de la fábrica o planta de procesamiento.

Los fabricantes de cámaras que integran sensores SWIR también deben enfrentar sus desafíos de implementación, como la evaluación de los niveles de corriente oscura, las sombras intensas, el ruido de patrón fijo y los píxeles defectuosos grandes. Todos estos elementos reducen la calidad de la señal emitida por la cámara y deben abordarse dentro del hardware y el software de la cámara. Además, muchas de estas cámaras requieren sensores analógicos que, por sí solos, son costosos y requieren componentes de hardware adicionales para controlar y leer los datos.

Todos estos factores aumentan el costo total de estas cámaras que, en algunos casos, las hace poco prácticas para usar en aplicaciones de destino.

Sony es un jugador relativamente nuevo en el mercado industrial de sensores SWIR. Su última tecnología basada en SWIR aprovecha muchas de sus tecnologías anteriores desarrolladas para sensores CCD y CMOS. Es el primer sensor tipo CMOS del mundo, sin base militar, que captura en los rangos de longitud de onda visible y SWIR. Su oferta actual es un sensor basado en InGaAs para la parte de recolección de luz que se apila sobre un backend de silicio (Si) para la lectura y el control de la electrónica y la memoria. La conexión entre la capa de InGaAs y Si se realiza a través de un enlace de cobre a cobre (Cu-Cu). El sensor de imagen resultante es un puente entre las longitudes de onda visible, NIR y SWIR, con una respuesta espectral entre 0,4 μm y 1,7 μm.

Figura 2: arquitectura típica de píxeles basada en InGaAs y SenSWIR de Sony. Imagen cortesía de Sony.

Lo que esto significa para las aplicaciones que desean datos en este rango es que solo se necesita un sensor o una cámara. Esto garantiza que los datos de la imagen visible se alineen perfectamente con los datos NIR y SWIR, a nivel de píxel, sin necesidad de calibración. Este punto simplifica enormemente el diseño del sistema de visión y el análisis de imágenes, ya que no es necesario comparar ni alinear las imágenes.

Para empezar, Sony ha creado dos sensores basados ​​en SWIR, el IMX990 y el IMX991. Ambos tienen características y características similares, que se construyen sobre la base del sensor digital Pregius, lo que les proporciona una operatividad, funcionalidad y uniformidad similares a las de CMOS. Todos los modelos están alojados en un paquete PGA de cerámica y utilizan la misma configuración de pines, lo que reduce la necesidad de diseños de placas múltiples para admitir ambos sensores.

Cada uno puede venir con un dispositivo de enfriamiento termoeléctrico (TEC) de etapa única opcional para reducir la acumulación de ruido de corriente oscura (calor) al capturar imágenes de exposición más prolongada. El TEC tiene un diferencial de temperatura de ~30â°C (a una Ta = 45â°C).

Estos sensores utilizan la nueva tecnología SenSWIR de Sony, lo que garantiza una mejor penetración y detección de la longitud de onda visible a través de una capa de InP (fosfuro de indio) de superficie más delgada. Cuando esta tecnología se combina con la conexión Cu-Cu, los tamaños de píxel se pueden reducir considerablemente, lo que los convierte en los píxeles basados ​​en InGaAs más pequeños de la industria, que miden solo 5 μm. La eficiencia cuántica (QE) está nivelada e incluso en el rango visible, mientras que es muy alta en el rango NIR, con un pico de >75 % a 1300 nm. El IMX990 proporciona una resolución SXGA (1280x1024), tipo 1/2, que funciona a 130 fps, mientras que el IMX991 es un sensor VGA (640x512), tipo 1/4, que funciona a 250 fps. Ambos sensores tienen un obturador global y emiten los datos de la imagen a través de transceptores SLVS de 2 o 4 canales. Sus paquetes más pequeños y su transmisión digital los hacen más fáciles y rápidos de implementar en cualquier nuevo diseño de cámara.

Las aplicaciones de Machine Vision (MV) han utilizado durante mucho tiempo varios sensores diferentes para capturar imágenes en diferentes longitudes de onda. En teoría, este mercado tiene muchas aplicaciones de imágenes multiespectrales, en la práctica, pero el costo de tener múltiples cámaras y/o los puntos de precio más altos de las cámaras de longitud de onda no visible hacen que su uso regular sea prohibitivo. Es por esta razón que estos nuevos sensores están siendo bien recibidos por la industria de MT. A continuación se muestran algunas verticales que se benefician directamente de tener una cámara que puede ver los espectros visibles a SWIR.

En esta vertical, el contraste es clave para las imágenes capturadas. Esto ayuda a ver los defectos y los desechos, ya que se reflejan de manera diferente al producto deseado. Por lo general, esto se hace mediante el uso de varios colores de luz y/o filtros de color para resaltar los elementos no deseados. El desafío ocurre cuando el material extraño tiene un espectro reflectante similar al del alimento, típico de la clasificación de frijoles. En este caso, el metal, las piedras y el plástico no se detectan fácilmente en el espectro visible, pero una vez que los observa en el rango SWIR, sobresalen, lo que los hace fáciles de extraer de la mezcla.

Figura 4: Clasificación de frijoles: imagen SWIR a la izquierda, visible a la derecha. Imagen cortesía de Sony.

Otra aplicación desafiante es diferenciar entre sal, azúcar y harina. Los tres se ven muy similares en el espectro RGB, sin embargo, tienen una reflectividad diferente a la luz SWIR. Una vez que estos polvos se someten a esta radiación y se toman imágenes con una cámara SWIR, su singularidad se identifica y clasifica fácilmente.

Figura 5: Inspección de polvo blanco: imagen visible a la izquierda, SWIR a la derecha. Imagen cortesía de Sony.

Las frutas pueden ocultar sus defectos y magulladuras durante mucho tiempo, muchas veces después de colocarlas en el estante del supermercado. En este momento, los compradores no los recogerán, por lo que se dejan pudrir mientras ocupan un espacio valioso para una mejor fruta. Los sistemas de inspección que aprovechan la luz basada en SWIR pueden ver más allá de la piel de la fruta para ver sus imperfecciones y clasificarlas fácilmente para su procesamiento, manteniendo las mejores para los estantes del mercado para los clientes exigentes, obteniendo precios más altos por su mejor calidad.

Figura 6: Inspección de frutas --- Imagen visible a la izquierda, SWIR a la derecha. Imagen cortesía de Sony.

Las cámaras construidas con sensores SWIR de Sony tienen la ventaja de usarse para registrar visualmente las diferencias de temperatura. A medida que el rango SWIR toca el rango de longitud de onda térmica, la cámara puede detectar diferencias de temperatura y presentarlas como valores de intensidad en las imágenes capturadas. Por ejemplo, esto permite el uso de cámaras y aplicaciones de visión artificial para controlar la temperatura de los soldadores para determinar si han alcanzado la temperatura ideal para su uso.

El agua absorbe muy bien las ondas SWIR. Esta es una propiedad importante cuando se verifica si los materiales han penetrado o contienen agua. Las imágenes SWIR serán más oscuras donde haya humedad y los algoritmos de MV pueden reaccionar en consecuencia.

Figura 8: Absorción de humedad: imagen SWIR a la derecha, visible a la izquierda. Imagen cortesía de Sony.

Con el desarrollo y la implementación de más vehículos autónomos, la necesidad de superar los desafíos ambientales es cada vez mayor. Uno de los mayores desafíos con estas aplicaciones es la niebla, la neblina y la neblina que oscurecen la vista de la cámara. Las longitudes de onda SWIR pueden pasar a través de estas obstrucciones proporcionando mejores vistas para que los sistemas de navegación dirijan el vehículo y eviten colisiones con otros objetos.

Muchas aplicaciones se han beneficiado del aprovechamiento de un amplio espectro de longitudes de onda para recopilar información adicional y realizar evaluaciones de la calidad y el rendimiento de un producto. Los costos de las cámaras basadas en SWIR han limitado la eficacia con la que se implementan en estas verticales. Con la introducción de la tecnología SenSWIR de Sony, los sensores de imagen han abierto estos mercados al brindar una solución de bajo costo que abarca una amplia gama de longitudes de onda. Esto minimiza la complejidad del diseño del sistema de visión al tiempo que proporciona imágenes hiperespectrales y multiespectrales a las masas. Se crearán más casos de uso y aplicaciones a medida que los ingenieros evalúen las cámaras construidas con estos sensores para abordar sus necesidades y desafíos.

Escrito por Darren Bessette, gerente de categoría, Framos