短波長赤外イメージセンサー技術 SenSWIR™ | 産業用イメージセンサー | 技術 | ソニーセミコンダクタソリューションズグループ

概要

SenSWIR（センスワイア）は、化合物半導体のInGaAs（インジウム・ガリウム・ヒ素）でフォトダイオードを形成し、それを読出し回路のSi（シリコン）とCu-Cu（カッパーカッパー）接続することで、広帯域・高感度を実現したSWIR（Short Wavelength Infra-Red）イメージセンサー技術です。

SWIR光（短波長赤外光）は可視光とは異なる物質を透過したり吸収されたりするため、その性質を使ってさまざまなシーンに活用されています。

SenSWIR

*) SenSWIRおよびロゴは、ソニーグループ（株）またはその関連会社の登録商標または商標です。

技術解説

多画素かつ小型化の実現

受光部のフォトダイオードを形成するInGaAs層と、読み出し回路を形成するSi層を接合する際、従来のバンプ接続ではバンプピッチを確保するため、現行の産業機器向けCMOSイメージセンサーと比べて画素を小さくすることができず、微細化が困難でした。本技術では、Cu-Cu接続^*1を用いることで画素ピッチを縮小し、微細画素サイズを実現しました。

これにより、高い解像度を持ちながらカメラの小型化が可能となり、検査精度の向上にも貢献します。

*1) 画素チップ（上部）とロジックチップ（下部）を積層する際に、Cu（銅）のパッド同士を接続することで電気的導通を図る技術。画素領域の外周の貫通電極により上下のチップを接続するTSV（シリコン貫通電極）に比べて、設計自由度や生産性の向上、小型化、高性能化などが可能。

可視光までの広帯域撮像

独自のSWIRイメージセンサー技術を活用し、可視光を吸収してしまう表面のInP（インジウム・リン）層^*2を薄膜化。可視光をその下のInGaAs層まで透過させ、可視帯域においても高い量子効率を実現しました。

これにより波長が0.4μmから1.7μmまでの広帯域における撮像が可能となり、従来は可視光用とSWIR用で別々に必要だったカメラを1台にまとめることができます。その結果、システムの低コスト化や画像処理負荷の軽減による高速化が可能となり、検査対象範囲の飛躍的な拡大を実現します。

*2) InGaAs層のベースとなる基板。

SWIRとは

一般的に、波長が400～780nmの光を可視光、780nm～10⁶nmの光を赤外線と呼びます。SWIRの波長帯域は900nm〜2500nmとされ、赤外線の中で最も可視光に近い波長帯です。SenSWIR技術搭載のイメージセンサーは、SWIR光だけでなく、可視光を含む400nm-1700nmの広帯域撮像が可能です。

青果選別

水は1450nm付近の波長の光を吸収する性質を持っているため、その波長帯を利用してSWIRイメージセンサーで撮影すると水を含む部分が黒く映ります。物質に含まれている水分を検出することができるので、青果選別などで活用されています。

打痕や傷を検出し果物を選別する例

SWIR環境の撮影ではリンゴの打痕の水分が見て取れます。

関連する分野

農水産・畜産

充填検査

食品製造工程において、不透明な食品パッケージの場合は、最終的な充填検査が困難です。また、封止をする際にシール部が内容物を噛みこむような場合もあり、これも判別が困難です。

可視域では不透明に見えるパッケージでも、SWIR波長では透過し内容物の観測ができるケースがあります。これを活用することで、内容物を非破壊で確認でき、噛みこみの検知も可能となります。

樹脂容器を透過させ充填状況を検査する例

SWIR環境の撮影では不透明容器の中身が確認できます。

関連する分野

食品・医薬品・化粧品製造

異物検査

食品製造において、異物混入の検査は重要です。しかし、類似色の異物が混入した場合、可視光だけではとらえることが難しい場合があります。

SWIR帯域の光の吸収特性、反射特性を利用すれば、可視光だけではとらえることが難しい物質の違いをとらえることができます。この性質を利用し、SWIRイメージセンサーは異物検査等でも活用されています。

食品に異物が混入している例

SWIR撮影では、食品（黒豆）と黒い異物の判別が容易です。

関連する分野
食品・医薬品・化粧品製造

材料選別

プラスチックにはさまざまな種類があり、それぞれに合ったリサイクルが必要なため、リサイクルの現場では、まずその仕分けをしなければなりません。

可視域では透明で素材ごとの特徴をつかめないプラスチックですが、SWIR波長（特に複数の波長）で見ると特徴を見出すことができ、選別が可能となります。

関連する分野

リサイクル

半導体製造時の位置合わせ

近年、半導体デバイスの微細化にともない、シリコンウェーハの貼り合わせ工程においても、高い精度が求められるようになりました。精度を上げるためには、ウェーハの位置合わせ用のマークを正確に合致させることが重要です。

SWIR波長域の光線はウェーハのSi層（シリコン層）を透過する性質を持っています。SWIRイメージセンサーを活用すれば、そのマークを鮮明に確認することが可能になります。高精細なソニーのSWIRイメージセンサーであれば、エッジの検出精度の向上も期待できます。

シリコンウェーハを透過撮影した例

右の写真は、SWIR環境で撮影したもので、シリコンウェーハの下の解像度チャートを見て取れます。しかもSXGAの高解像度で撮影が可能であるため小さなマークも精度よく検出できます。

関連する分野

半導体製造

温度のモニタリング

イメージセンサーは、物質の温度の差を輝度の差としてとらえることができます。中でも、約250℃以上の物体はSWIR帯域の光を放出しているため、SWIRイメージセンサーを用いることで、250℃以上の高温の温度モニタリングに活用することが可能です。鉄鋼業などでの応用が期待されています。

はんだごて先端の温度をモニタリングする例

SWIR環境で撮影するとはんだごての先端が熱くなっていることだけでなく、温度の違いも確認できます。

関連する分野

重工業・プラント製造

遠方観察

遠方観察では、空気中の微粒子の影響で遠方の対象物がかすみ、うまくカメラで撮影できないことがあります。これに対し、可視光より波長が長いSWIR帯域の光は、空気中の微粒子の影響を受ける度合いが少ないため、遠方の対象物を鮮明にとらえやすいという特性を持ちます。SWIRイメージセンサーは遠方観察に応用が可能です。

関連する分野

遠方・広域観察

農地の観察

現在、農業の現場では、上空からカメラで農地を観察する取り組みが進んでいます。作物の育成状況を把握できるようになったことで、データにもとづいた限定的な追肥や収量予測をすることが可能になってきました。

しかし、色情報だけで育成状況を判断するのは容易ではありません。SWIRイメージセンサーを用いれば水分の有無を可視化できるので、水分量による育成状況や分布を可視化でき、判断の精度を高めることができます。

関連する分野

農水産・畜産