Видеть другими глазами

Узкий взгляд

     Основное различие между камерой линейного сканирования и матричной камерой очевидно в названии. Камера линейного сканирования состоит из одного ряда пикселей, которые отображают узкую линию поперек сканируемого объекта, тогда как камера области захватывает гораздо большую область в каждом кадре. Каждый пиксель поглощает свет от объекта и преобразует его в заряд, а соседние линии складываются в изображение всего объекта. Для этого либо сканер, либо объект должны двигаться так, чтобы разные области находились в поле зрения датчика.
Это делает камеру линейного сканирования подходящей для производственной среды, где проверяемые детали часто перемещаются вдоль конвейерной ленты или когда сортируемые объекты падают в мусорное ведро. Например, фрукты и овощи обычно падают мимо детектора. Поскольку в этих приложениях уже используется движение, они естественным образом подходят для камер с линейным сканированием, избегая при этом риска размывания изображения, которое может быть получено движением в зональной камере. Изображение линейного сканирования также менее вероятно, чем изображение области, содержащее дефектные пиксели, которые могут скрывать искомые дефекты,  они обеспечивают хорошее разрешение по доступной цене.

Как выбрать камеру с линейным сканированием

Длина волны

     Принимая решение о том, следует ли использовать SWIR-визуализацию для своего приложения, важно знать, есть ли какой-то аспект просматриваемых объектов, который выделяется на длинах волн SWIR. В таких приложениях, как проверка маркировки, например, этикеток и штрих-кодов, нет необходимости использовать инфракрасный свет, поскольку видимая визуализация делает работу намного лучше при гораздо меньших затратах.
     Знание требуемой длины волны SWIR часто имеет решающее значение для успеха установки. Какая длина волны является лучшей, зависит от предполагаемого применения. Для сортировки пищевых продуктов на основе содержания влаги типичная длина волны составляет 1450 нм, которая очень сильно поглощается водой (см. Рис. 2). Другие приложения для проверки пищевых продуктов могут потребовать другой длины волны. SWIR можно использовать для определения различных аспектов пищи, таких как содержание жира в мясе или испорченное яблоко, которые по-разному отражают или поглощают свет от области вокруг них. Она может измерить, насколько свежа рыба. Или может найти посторонние примеси. Например, меламин, промышленное химическое вещество, которое, как было установлено, портит сухое молоко, определяется в свете SWIR.
    В настоящее время стандартная камера SWIR использует детектор, построенный из арсенида индия-галлия, который чувствителен к свету от 900 до 1700 нм. Однако для некоторых применений требуются длины волн до 2000 или 2500 нм, которые иногда называют расширенным SWIR. Горнодобывающая промышленность, например, иногда обращается к тем длинам волн, которые требуют другого или модифицированного материала в детекторе.
Ни одна конкретная длина волны не используется для контроля кремниевых пластин. Кремний прозрачен на длинах волн выше 1200 нм, поэтому все, что за этим стоит, работает. Конечно, обнаружение мелких дефектов требует высокого разрешения и часто большого увеличения, и чем короче длина волны, тем выше разрешение и тем меньше дефект, который он может обнаружить.

Рис. 2. На изображении в видимом свете (справа) ассортимент замороженных овощей (вверху) имеет схожие формы и цвета с различными видами упаковки и другим мусором. На изображении SWIR (слева) продукты поглощают инфракрасные волны, в то время как мусор отражает их, что приводит к сильному контрасту между ними.

Разрешение

     Если пользователь хочет построить мегапиксельное изображение с камеры, то есть изображение с миллионом пикселей, он может добиться этого путем сканирования 1000 строк, каждая из которых имеет 1024 пикселя. Таким образом, система, которая сканирует с относительно низкой скоростью линии 1 кГц - 1000 строк в секунду - может захватывать мегапиксели за одну секунду. Чтобы добиться этого без значительных перекрытий или зазоров между линиями, скорость конвейерной ленты должна соответствовать скорости линии и полю зрения камеры.
Разрешение системы также должно соответствовать приложению, и разработчики системы могут выяснить это, учитывая поле зрения своих сканеров и размер частицы или дефекта, который они пытаются найти. Как правило, люди, которые ищут посторонние вещества во фруктах и овощах, заинтересованы в макроскопических объектах, поэтому легко получить необходимое разрешение. В зависимости от настройки поле зрения может составлять до одного метра. Таким образом, 512-пиксельной камеры может быть достаточно.
Для контроля кремниевых пластин искомые дефекты меньше, поэтому разрешение должно быть выше (см. Рис. 3). Такая система может потребовать камеры на 2048 пикселей. Одним из относительно новых методов поиска более мелких дефектов в пластинах является подход, называемый «отражением», комбинацией передачи и отражения. Свет, который прошел на небольшое расстояние внутри пластины, затем отражается, и любая трещина на пути будет отбрасывать тень, которая имеет тенденцию быть больше, чем сама трещина, и, следовательно, ее легче обнаружить. Системы трансфлекции требуют тщательной оптимизации разработчиком системы.

Шум

Рис.3 SWIR-визуализация способна обнаруживать очень маленькие трещины (обведены кружочком) под поверхностью кремниевой пластины.

За камерой

     Система контроля включает в себя несколько компонентов, которые работают в сочетании с камерой линейного сканирования SWIR. Одним из ключевых компонентов является источник света, который может состоять из светодиодов, лазеров или галогенных ламп. Конечно, источник должен предоставить правильную длину волны для приложения, но есть и другие соображения. Например, чтобы получить равномерное освещение по всей линии пикселей, лучше всего совместить камеру с линией светодиодов. И установка может быть организована несколькими различными способами. Для сортировки продуктов питания, возможно, лучшее место для размещения источника будет рядом с камерой, в то время как для проверки полупроводников может иметь больше смысла размещать источник на одной стороне пластины, а камеру - на другой. Пользователи могут также захотеть взглянуть на кремниевую пластину под углом, чтобы увидеть внутри нее отраженный свет, чтобы лучше заметить небольшие дефекты.
Необходимо обращать внимание на синхронизацию камеры с источником света. Когда объекты проходят мимо камеры, камера снимает отдельные кадры. Важно, чтобы свет освещал объекты в момент срабатывания камеры. Стандартный метод заключается в одновременной отправке импульса запуска на камеру и источник света с использованием внешнего разъема запуска или интерфейса управления данными CameraLink. Эта функция является стандартной для любой коммерческой камеры машинного зрения. В некоторых приложениях пользователи могут найти разные характеристики с двумя или тремя длинами волн. Запуск различных источников, например, светодиодов с разными длинами волн, в разное время позволяет системе временно сортировать длины волн.

Привязанная область

     В то время как системы машинного зрения, основанные на видимом свете, широко использовались в течение многих лет, сканирующая линия SWIR является относительно новой и не такой распространенной. Частично это связано с более низким разрешением ИК-систем с максимальным количеством пикселей 2048 по сравнению с 16000 для видимых.
Но в последние годы возможность регулирования шума и разрешение камер SWIR улучшились, а стоимость снизилась. Это привело к их внедрению в приложениях большого объема, таких как сортировка пищевых продуктов и контроль полупроводников. Создание камер с более высоким разрешением потребует создания меньших пикселей, и для достижения этой цели необходимо решить технологические проблемы. Сегодня основной задачей производителей камер является снижение шума в системе и увеличение скорости сканирования.

Верное решение

     Системные интеграторы, которые создают системы машинного зрения для своих клиентов, могут извлечь выгоду, используя в своих системах камеры линейного сканирования SWIR. Для правильного применения ИК-свет дает возможность видеть то, что не видит видимый свет. Например, он может заглянуть под поверхность кремниевой пластины для поиска трещин или выделить несъедобный материал из продуктов питания, которые в видимом свете могут выглядеть очень похожими.
Интеграторы машинного зрения должны учитывать несколько факторов при включении в свои системы камеры линейного сканирования SWIR. Какая длина волны подходит для применения? Какой источник света работает лучше всего? Какой уровень разрешения необходим? Соответствует ли скорость сканирования скорости, с которой движутся проверяемые объекты? Достаточно ли низок шум, чтобы получить читаемый сигнал с этим источником света и скоростью сканирования?

Если на эти вопросы найдутся правильные ответы, системные интеграторы смогут увидеть, что камеры линейного сканирования SWIR предоставляют своим клиентам то решение проблемы, которое они ищут.

     Часть спектра SWIR, которая обычно рассматривается, как длина волны от 900 до 2500 нм, может выделить признаки, которые не сразу заметны в видимом свете. Например, она отлично подходит для сортировки фруктов и овощей и обнаружения посторонних предметов, таких как упаковка, смешанных с едой.
Скажем, клиент является дистрибьютором продукции, который должен осмотреть замороженный горох, чтобы убедиться, что среди него нет мусора. Если есть маленький кусочек пластика, похожий по форме, размеру и цвету на горох, машинное зрение с использованием видимого света может его не заметить. Однако SWIR-свет сильно поглощается водой, поэтому замороженный горох с высоким содержанием воды будет очень темным на изображении. Кусок пластика, в котором мало или совсем нет воды, вместо этого отражал бы свет и резко выделялся из гороха, а сортировочная машина могла бы использовать воздушную струю для выдувания его из общей массы (см. Рис. 1). 
     Фотоэлектрическая промышленность может также извлечь выгоду из свойств SWIR. Проверка кремниевых пластин, которые входят в массивы солнечных элементов, имеет решающее значение, так как дефекты внутри них могут серьезно снизить их эффективность при преобразовании солнечного света в электричество. Видимый свет, однако, может смотреть только на поверхность пластин. Но на длинах волн SWIR пластины прозрачны. Это позволяет обнаружить внутри них трещины, которые не были бы заметны при обычном визуальном осмотре.

Рис. 1. В типичной установке сортировки предметы выпадают из аппарата мимо источника света и камеры SWIR, которая быстро выявляет посторонние предметы, и которые затем отбрасываются с помощью пневматического пистолета.

Гиперспектральная визуализация - на основе камер сканирования определенной области

     SWIR-камеры также могут играть важную роль в гиперспектральной визуализации, которая зависит от света с несколькими длинами волн - от проверки пищевых продуктов до сортировки различных типов пластиковых отходов и определения характеристик различных материалов. Гиперспектральная визуализация включает в себя как видимую, так и SWIR-длину волны, а иногда, в зависимости от применения, захватывает инфракрасную область, чтобы включать в себя также инфракрасную и длинноволновую инфракрасные волны.
Гиперспектральные системы визуализации добавляют измерение к изображениям, которые они собирают. Хотя они используются при настройке линейного сканирования, они опираются на детекторы зоны (двумерные). Это потому, что сканы пропускаются через призму, рассеивающую свет, с разными длинами волн, падающими на разные части детектора для создания многослойного изображения. Отдельные длины волн предоставляют различную информацию об отображаемых объектах. 
Часто гиперспектральные системы используются в исследованиях для разработки приложений. Как только определены лучшие длины волн для обнаружения искомого, они заменяются более простыми системами линейного сканирования, которые смотрят только на ограниченное количество длин волн, например, с помощью импульсных светодиодов.