雖然計(jì)算機(jī)視覺(jué)的創(chuàng)新主要來(lái)自計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域,但硬件的改進(jìn)也極大地促進(jìn)了這項(xiàng)研究。EEs不斷地提出新的成像和傳感方法,為計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法提供更有用的原始數(shù)據(jù)。
短波紅外成像(SWIR)是一種在科學(xué)和工業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用的正在發(fā)展的技術(shù)之一。最近,研究機(jī)構(gòu)Imec吹噓其新開(kāi)發(fā)的光電探測(cè)器已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了迄今為止最小的像素間距與SWIR技術(shù)。
為了更好地理解此項(xiàng)技術(shù)的意義,通過(guò)評(píng)估SWIR成像的功能以及在機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用很有必要。
SWIR的工作原理
SWIR成像利用紅外光譜的1-2.7μm波長(zhǎng)區(qū)域。
基于SWIR的傳感器工作原理與基于CMOS的傳感器相似,將光子轉(zhuǎn)換為電子。與基于硅的CMOS傳感器不同,SWIR技術(shù)必須使用對(duì)紅外光敏感的砷化銦鎵(InGaAs)或碲化汞(MCT或HgCdTe)。
這些傳感器對(duì)不同波長(zhǎng)的靈敏度取決于它們的化學(xué)結(jié)構(gòu)。
InGaAs傳感器結(jié)構(gòu)。光子學(xué)媒體提供的圖像
這兩種材料都需要強(qiáng)力冷卻以達(dá)到適當(dāng)?shù)男旁氡?SNR),但MCT通常需要低溫冷卻。因此,InGaAs更常用,因?yàn)樗鼘?shí)用、更經(jīng)濟(jì)。這些類(lèi)型的傳感器采用一種混合架構(gòu),將基于硅的CMOS讀出電路與InGaAs光敏陣列相結(jié)合。
SWIR成像在機(jī)器視覺(jué)中的應(yīng)用
SWIR通過(guò)對(duì)可見(jiàn)光譜以外的圖像進(jìn)行成像,為增強(qiáng)當(dāng)前的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)打開(kāi)了大門(mén)。
由于其反射性質(zhì),SWIR光在其圖像中包含陰影和對(duì)比度?;赟WIR的成像產(chǎn)生無(wú)色圖像,使物體易于識(shí)別,為計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用提供了巨大的增強(qiáng)。SWIR還允許相機(jī)透過(guò)肉眼看不到的表面。
SWIR有用的一個(gè)典型例子是水分檢測(cè)。雖然水對(duì)可見(jiàn)光是透明的,但它吸收了SWIR,這使得它在生成的圖像中看起來(lái)是黑色的。其他應(yīng)用包括無(wú)創(chuàng)機(jī)器檢測(cè)和光譜分析。由于SWIR的優(yōu)勢(shì),甚至像塑料分類(lèi)回收這樣的任務(wù)也成為可能。
Imec的SWIR傳感器提供了創(chuàng)紀(jì)錄的小像素間距
進(jìn)一步推動(dòng)了SWIR技術(shù)的發(fā)展,Imec在本周的頭條新聞是一個(gè)原型單片SWIR光傳感器,它可以達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的分辨率。
傳統(tǒng)的SWIR圖像傳感器通常采用混合技術(shù)生產(chǎn),倒裝芯片將基于InGaAs的光電探測(cè)器與硅讀出電路連接起來(lái)。在獲得高靈敏度的同時(shí),這種裝置的制造成本很高,而且像素尺寸和密度也受到限制,阻礙了這項(xiàng)技術(shù)的采用。
Imec的新原型電路取而代之的是基于單片集成的硅CMOS薄膜光電探測(cè)器。Imec表示,這種電路與高通量晶圓級(jí)制造“兼容”。
基于130nm CMOS技術(shù),該原型使用5.5nm PbS量子點(diǎn)之類(lèi)的薄吸收層,其對(duì)應(yīng)于1400nm波長(zhǎng)的峰值吸收。然而,這種峰值吸收可以調(diào)諧到甚至超過(guò)2000nm的波長(zhǎng)
有了這種新的方法,據(jù)說(shuō)光電探測(cè)器可以達(dá)到1.82μm的間距,Imec聲稱(chēng)這是迄今為止SWIR技術(shù)實(shí)現(xiàn)的最小像素間距記錄。
精確的SWIR產(chǎn)生精確的AI
使用SWIR成像技術(shù)的EEs在計(jì)算機(jī)視覺(jué)創(chuàng)新中扮演著重要的角色。這種技術(shù)可以捕捉到CCD或CMOS圖像傳感器范圍之外的獨(dú)特圖像。
隨著SWIR成像設(shè)備變得更加精確(正如Imec正在努力實(shí)現(xiàn)的那樣),機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在多個(gè)領(lǐng)域提供更加詳細(xì)和準(zhǔn)確的結(jié)果:評(píng)估植物中的水分含量,檢測(cè)木工中的水分,甚至識(shí)別歷史畫(huà)下的鉛筆或木炭。
原文標(biāo)題:新的短波紅外(SWIR)傳感器,像素間距創(chuàng)下1.82μm記錄
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