短波长红外图像传感器技术 SenSWIR™

概述

SenSWIR是一项短波红外线（SWIR）图像传感器技术，它基于化合物半导体材料铟镓砷（InGaAs）合成光电二极管，并通过铜-铜连接至硅材质的读取电路，可以高灵敏度的捕获从可见光到短波红外线的各种光谱信息。

SWIR光（短波红外线）在穿透物质或被吸收时，具有与可见光不同的性质，因此可将这一特点有效应用于多种场景。

SenSWIR标志

*) SenSWIR和徽标是索尼集团(株)的商标。

技术说明

实现高像素和小型化

将具备感光功能的光电二极管的InGaAs（铟镓砷）层与具备读出电路的Si（硅）层接合时，传统的图像传感器为了确保连接中的凸起间距，与现行的产业用CMOS图像传感器相比，像素尺寸较大，难以实现像素微细化。本技术利用Cu-Cu连接^*1方式，缩小像素间距，实现了像素尺寸的微细化。这样，不仅有望在维持高分辨率的同时，缩小相机尺寸，还有助于提升检测精度。

*1) 将像素芯片（上方）与逻辑芯片（下方）堆栈在一起时，通过连接两个Cu（铜）片导通电流的技术。Cu-Cu技术与TSV技术（通过像素区外的周边区域放置过孔来导通上下芯片电路的连接技术）相比，可提高设计自由度和生产效率，有望实现小型化、高性能化。

包含可见光的广域波段成像

运用SWIR图像传感器技术，将吸收可见光的InP（铟磷）层^*2薄膜化，让透过的光直达下方的InGaAs（铟镓砷）层，在可见光波段也具备了较高的量子效率。由此，实现了从0.4μm到1.7μm的广域波段成像。

过去可见光用途和SWIR用途的应用需要使用不同相机才能实现，现在1台相机也能满足要求。这项技术有助于削减系统成本，通过减轻图像处理负荷提升处理速度，大幅度扩展检测对象的领域和范围。

*2) 以InGaAs层为基础的基板。

什么是SWIR

一般来说，波长为400～780nm的光称为可见光，波长为780nm～10⁶nm的光称为红外线。SWIR的波段为900nm～2500nm，是红外线中最接近于可见光的波段。搭载SenSWIR技术的图像传感器，不仅适用于SWIR光，还适用于可见光，可以在400nm～1700nm的波段范围内进行拍摄。

果蔬拣选

由于水具有吸收波长约1450nm的光线的性质，因此，利用这一波段，使用SWIR图像传感器进行拍摄，含水的部分就会呈现黑色。这样，就能够检测出物质中含有的水分，可有效用于果蔬拣选等用途。

检测出瘪痕和损伤、对果蔬进行拣选的示例

在SWIR环境下进行拍摄时，可以检测到苹果瘪痕中的水分。

相关领域

农林水产业・畜牧业

填充检查

在食品制造工程中，如果食品的包装不透明，会使得最终的填充检查变得很困难。另外，在包装封口时，可能有包装内容物被咬入封口部分的情况，这种情况的辨别也有难度。

对于一些在可见光范围内看起来不透明的包装，在SWIR波长环境下则可以穿透包装，观测到内容物。利用这一特性，可以在不破坏包装的前提下对内部物质进行确认，检测是否存在咬入现象。

穿透树脂容器对填充状况进行检查的示例

在SWIR环境下进行拍摄时，可以对不透明容器的内容物进行确认。

相关领域

食品・医药品・化妆品制造

异物检查

在食品制造过程中，异物混入的检查是非常重要的。但是，当混入的异物颜色相近时，仅凭借可见光拍摄有时将难以分辨。

而利用SWIR波段的光的吸收特性、反射特性，则可以捕捉到可见光下难以捕捉的物质差异。利用这一性质，SWIR图像传感器被广泛应用于异物检查等用途。

区分食品异物的示例

在SWIR环境下进行拍摄时，很容易分辨出食品（黑豆）与黑色的异物。

区分核桃壳的示例（在多个SWIR波长下拍摄并进行图像处理）

利用SWIR拍摄时，可以轻松区分肉眼难以分辨的核桃壳与核桃仁。
右图是在3个SWIR波长下拍摄并制作的伪彩色图像。这样的图像处理可以更容易地区分核桃壳与核桃仁。

相关领域
食品・医药品・化妆品制造

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使用多波段滤光片的普及型分光相机的提案

加工食品中的毛发混入检测

在加工食品制造现场，防止毛发混入始终是一项备受重视的课题。用肉眼快速识别细微毛发并非易事，但如果使用SWIR图像传感器进行拍摄，就能检测出混入食品的毛发。

检测可乐饼上毛发的示例

用SWIR图像传感器拍摄可乐饼上的毛发的示例。用SWIR波长进行拍摄，可清楚区分可乐饼表面的多根毛发。这是因为毛发会强烈反射SWIR波段的光，而加工食品中含有的水分会因吸收1450nm波段附近的光而呈现黑色。
利用这一特性，SWIR图像传感器可以应用于各种加工食品制造过程中的毛发检测。

相关领域

回收再利用

树脂产品检查

在树脂成型品的产品检查中，除了从外观判断划痕、污渍等，还需要把握隐藏在内部的异物和缺陷。肉眼无法确认的内部缺陷关系到产品的品质与寿命，对于维持产品品质有重大影响。

树脂假牙的气泡检测

上方图像是树脂假牙的成像结果。用彩色相机拍摄时，虽然可以确认外观，但无法确认内部状态。而用SWIR图像传感器拍摄的图像捕捉到了假牙内部的2个气泡。这是因为作为假牙主要成分的树脂在SWIR波段具有透射性。除了气泡检测，利用SWIR波长还能检测毛发、薄膜等各种异物的混入情况。
这一方法不仅可用于假牙检查，还能用于其他树脂产品的品质检查。

半导体制造时的位置校准

近年来，伴随着半导体设备的小型细微化，即使在硅晶片的键合工艺中，也要求具备非常高的精度。为了提高精度，精确对准晶片的位置校准标记就尤为重要。

SWIR波段的光线具有能够穿透晶片Si层的性质。使用SWIR图像传感器的话，就可以清晰地确认该校准标记。另外，采用索尼的高精细SWIR图像传感器，还有望大幅提高边缘部位的检测精度。

对硅晶片进行穿透摄影的示例

右侧的照片，是在SWIR环境下拍摄的图像，可以看到位于硅晶片下方的分辨率测试卡。这是用IMX990在约134万像素的高分辨率下拍摄的图像，可以看到小尺寸的标记也能被高精度地检测出来。
此外，使用分辨率约为532万像素的IMX992，可以进行更精细的检查和测量。

相关领域

半导体制造

太阳能发电面板检查

SWIR图像传感器也可用于评估光伏发电面板质量的检查方法（EL检查：利用电致发光原理检测）。
EL检查是通过对构成太阳能发电面板的太阳能电池模块施加电压，让特定波段的光发光，然后根据各电池片的发光状况来判断面板异常的检查。正常部位会在近红外波段发光，因此，使用SWIR图像传感器就能捕捉到。

肉眼看起来一样的电池片，用SWIR图像传感器拍摄后可以看到，正常电池片发白光，而异常电池片呈现为黑色。由此，就能轻松确定存在异常的面板。
另外，由于SWIR图像传感器具备高感光度，可高速成像，因此，可在EL检查中有效地发挥其性能。

温度监控

图像传感器可以将物质的温度差作为亮度差进行捕捉。其中，由于约250°C以上的物体会发出SWIR波段的光，因此，使用SWIR图像传感器，可以在250°C以上高温的温度监控方面加以有效利用。在钢铁等行业中的应用也备受期待。

对电烙铁前端的温度进行监控的示例

在SWIR环境下进行拍摄时，不仅可以确认电烙铁前端的高温状态，还能够检测到温度的差异。

相关领域

重工业和成套设备制造

消防活动

在消防活动中，烟雾可能会妨碍消防员的视线。SWIR图像传感器不易受到光散射的影响，拍摄时可有效避免烟雾干扰，有望帮助确认火灾现场状况和开展灭火活动。
另外，火会发出强烈的SWIR光，使用SWIR图像传感器能捕捉到清晰的火焰图像，有助于确定森林火灾等的火源位置。

相关内容：SWIR图像传感器在消防活动中的应用

远距离观察

在远距离观察中，受空气中微粒子的影响，远处的对象物会显得模糊，导致相机难以拍摄。而波长比可见光长的SWIR波段的光，受空气中微粒子的影响较小，更容易清晰捕捉远处的对象物。

海湾环境中的观察示例

一般海湾地区的观察特别容易受到雾气影响，导致在可见光波段下观察困难。而使用SWIR图像传感器进行拍摄，可清晰捕捉可见光下隐藏在雾气中的延伸至远处陆地上的长桥的另一端。

在彩色相机拍摄的图像中，只能看到大雾中若隐若现的轮廓，但从SWIR图像传感器拍摄的图像中，我们可以看到海上船舶、多个海上风力发电设施。

视野不良时的观察

PM2.5、烟雾等微粒子会导致视野恶化，影响远距离观察。

用彩色相机拍摄的图像，整体泛白，越靠近背景，对象物越模糊，而用SWIR图像传感器拍摄的图像，可以捕捉后方的整个街景，有助于确认远处的对象物。

用彩色相机拍摄的图像，只能隐约捕捉建筑物后方的铁塔，而用SWIR图像传感器拍摄的图像，清晰捕捉到了铁塔背后绵延的山脉和山体表面，还能确认铁塔的细节。

相关领域

远距离・广域观察

农田观察

目前，在农业耕种现场，通过摄像机从空中对农田进行观察的举措正在日益推进。掌握农作物的生长状况，就可以基于数据进行定量追肥或预测产量。

但是，仅根据颜色信息，很难判断农作物的生长状况。如果使用SWIR图像传感器，就可以对水分的有无情况进行可视化，观察到不同水分量的农作物生长状况和分布情况，提高判断的准确性。

相关领域

农林水产业和畜牧业