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Imágenes no Visibles: Infrarrojo de Onda Corta (SWIR)

 

Bienvenido de nuevo a esta serie de blogs sobre imágenes no visibles. Esta semana exploraremos el uso de imágenes infrarrojas de onda corta (SWIR) en sistemas de visión artificial y nuestras recomendaciones para la selección de componentes para un sistema de visión SWIR.

Tanto si estás interesado en construir tu propio sistema de visión artificial para un proyecto, una aplicación comercial o simplemente estás interesado en obtener más información sobre imágenes no visibles para aplicaciones de visión artificial, esta publicación de blog es para ti. ¡Esperamos que disfrutes leyendo!

¿Qué son las aplicaciones SWIR?

El acrónimo SWIR se refiere a imágenes que tienen un espectro de iluminación entre 950-2500 nanómetros (nm).

Visible Light Spectrum + IR 

Espectro Visible e IR 

Las imágenes infrarrojas son generalmente muy efectivas para obtener detalles visuales debajo de la superficie de un objeto. Ha demostrado ser increíblemente útil en la visión artificial, ya que es posible obtener información que no sería viable obtener con la luz visible.

Las imágenes SWIR se aplican comúnmente para realizar tareas como la identificación de magulladuras en productos frescos como frutas y verduras, la identificación de defectos en artículos de silicona y la detección de diferentes tipos de plástico en las industrias de residuos y reciclaje. Entonces, ¿cómo revela SWIR exactamente estos detalles y proporciona ventajas en las aplicaciones industriales de visión artificial?

Uso de SWIR para Aplicaciones de Visión Artificial

Industria Alimentaria

Detección de Humedad

La luz SWIR reacciona de manera diferente con el agua en ciertas longitudes de onda, lo que hace que la humedad concentrada sea más fácil de detectar.

El agua absorbe la luz infrarroja de onda corta en tres regiones: 1400 nm, 1900 nm y 2400 nm. Cuanta más agua haya, incluso dentro de los materiales y objetos, más oscura aparecerá la imagen en estas longitudes de onda.

Los diferentes niveles de humedad en las superficies de la fruta pueden indicar magulladuras, lo que significa que las imágenes SWIR pueden ayudar en las tareas de recolección y clasificación de frutas y verduras.

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En el ejemplo anterior, las longitudes de onda visibles (izquierda) son incapaces de detectar ninguna magulladura en las manzanas (derecha)

 

Cuerpos Extraños

Diferentes objetos de un color y forma similares pueden ser difíciles de diferenciar entre sí cuando se toman imágenes con luz visible.

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Las longitudes de onda SWIR se absorben y reflejan de manera diferente según el material del objeto (derecha). Esto se puede usar para detectar objetos extraños que de otra manera podrían pasar desapercibidos usando luz visible (izquierda).

Industria Farmacéutica

Identificación de Compuestos

Los diferentes compuestos que pueden parecer muy similares bajo la luz visible tienden a absorber las longitudes de onda SWIR de manera diferente. En este ejemplo, la harina, el bicarbonato de sodio y el azúcar están alineados de izquierda a derecha.

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Al seleccionar una banda estrecha específica del espectro SWIR, es fácil distinguir entre los distintos materiales. Esto es muy adecuado para su aplicación en la industria farmacéutica, donde es fundamental identificar diferentes compuestos con certeza.

Inspección

Sellado Térmico

Las objetos extremadamente calientes "brillan" en la parte infrarroja de onda corta del espectro. Esta es la tecnología fundamental detrás de la termografía.

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Ciertos materiales no cambian de color en el espectro de luz visible a medida que se calientan (como se ve a la izquierda). La tecnología SWIR es mucho más sensible para detectar cambios de temperatura desde 100 °C a más de 1600 °C en objetos (como se ve a la derecha).

Obleas de Silicio

La tecnología SWIR se puede utilizar para realizar inspección de obleas de silicio, ya que el silicio se vuelve translúcido en longitudes de onda de alrededor de 1100 nm a 1400 nm (derecha). Si bien la luz visible se puede usar para ayudar a detectar problemas en la parte frontal de la oblea (izquierda), el espectro SWIR permite que los objetos extraños o las imperfecciones se muestren más fácilmente tanto en la parte frontal como en la trasera de la oblea.

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Filtros SWIR

Los filtros de pasa banda son una excelente manera de garantizar que solo la luz SWIR llegue al sensor de la cámara. MidOpt ofrece una muy buena gama de filtros de visión artificial, los cuales están disponibles a través de ClearView. Consulta su página dedicada a filtros SWIR para obtener más información.

 

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Elección de la Cámara

Es muy importante asegurarte de que la cámara, y más específicamente el sensor, se adapten a las imágenes de longitud de onda SWIR.

Como no todos los sensores están hechos para obtener imágenes fuera del espectro de luz visible, es importante tenerlo en cuenta. De lo contrario, el sistema de visión podría no funcionar adecuadamente.

Las mejores opciones, en nuestra opinión, las ofrecen LUCID Vision Labs y PhotonFocus.

 

LUCID Vision Labs: Atlas SWIR Camera

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La cámara Atlas SWIR IP67 de LUCID es una cámara GigE Vision PoE+ con sensores Sony SenSWIR de 1,3 MP IMX990 y 0,3 MP IMX991 InGaAs de banda ancha y alta sensibilidad, capaces de capturar imágenes en espectros de luz visibl, NIR y SWIR, y con un tamaño de píxel miniaturizado de 5 μm.

La capacidad de la cámara de capturar en el espectro de luz infrarroja de longitud de onda corta abre un mundo de aplicaciones industriales con mayor precisión en inspección y clasificación de frutas, packaging, microscopía IR, inspección de semiconductores, clasificación de materiales y más.

LUCID Vision Labs ha liderado en la industria con esta cámara, ya que, por lo general, las resoluciones SWIR están alrededor del nivel VGA (640x480px), mientras que el modelo de esta cámara puede generar imágenes en 1280 x 1024px.

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Cámaras SWIR de PhotonFocus

PhotonFocus ofrece cuatro modelos SWIR:

  • MV3-D640I-M01-144-G2
  • MV3-D640I-M01-144-CL
  • MV3-D320I-T01-40-G2
  • MV3-D320I-T01-40-CL

La cámara MV3-D640I-M01-G2 (en la foto de arriba) se basa en los sensores de imagen Sofradir SNAKE InGaAs con lectura CMOS. Este sensor de InGaAs con una capacidad (FWC) de 1,44 Me- está optimizada para aplicaciones de alto rango dinámico y una alta relación señal-ruido (SNR). La cámara tiene una interfaz GigE.

Esta cámara se enfoca en aplicaciones exigentes en el procesamiento de imágenes industriales en el rango espectral de 900 a 1700nm. Debido al obturador global, incluso son posibles aplicaciones de alta velocidad con tiempos de exposición de µs.

Soluciones de Visión Artificial para Aplicaciones NIR de ClearView Imaging

Eso es todo para la publicación de blog de esta semana sobre imágenes de infrarrojo onda corta (SWIR). ¡Estén atentos a nuestro próximo blog sobre imágenes infrarrojas de onda media (MWIR)!

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