短波紅外光譜長啥樣？

短波紅外波段指波長在 1400-3000 納米之間的波段，肉眼無法識別這些光譜。礦物質、人造物質及其他一些地物具有特殊的成分，而短波紅外能夠“看見”這種特有成分，但肉眼和可見光近紅外光波卻“看不見”。

可見光近紅外光譜和短波紅外光譜圖

上期跟大家介紹了短波紅外范圍（0.9—1.7 um）敏感是由于InGaAs傳感器的發展才于最近成為現實的。但是為什么要使用短波紅外呢？

短波紅外成像有一個其他技術無可比擬的主要優點，即它能夠透過玻璃進行成像。對于短波紅外相機來說，特制的價格昂貴的透鏡或者適應惡劣環境的外殼幾乎是不必要的。這就使得它們可以用于各種各樣的應用和產業。這種能力還允許短波紅外相機安裝在一個保護窗口內，當將相機系統固定在一種潛在平臺上時，這將可以提供很大的靈活性。

所以，為何要使用短波紅外呢？因為短波紅外具有以下一些優點：

●高靈敏度

●高分辨率

●能在夜空輝光下觀測

●晝夜成像

●隱蔽照明

●能看到隱蔽的激光器和信標

●無需低溫制冷

●可采用常規的低成本可見光透鏡

●尺寸小

●功率低

成像效果圖

在夜里使用短波紅外還有一個大的優點。被稱為夜間天空輻亮度的大氣現象所發出的光照度比星光強5至7倍，這種光照幾乎都處在短波紅外波長區。所以，有了短波紅外相機，再加上這種常常被稱為夜氣輝的夜間光照度，我們便能夠在無月光的夜間很清楚地“看到”目標，并通過網絡共享這種圖像，因為其他成像器件沒法做到這一點。

在近紅外、短波紅外以及可見光范圍可確保提供完美的日間/夜間相機解決方案。具有高分辨率、無光暈以及高靈敏度等優點。使用者可以在無光源的環境下捕獲大氣中的“夜間光”來獲得清晰可視的圖像.普通數碼相機,不能夠提供足夠的信息以對某一場景進行全天候、全面、準確、可靠的描述，易造成目標的丟失和誤判，所有的成像效果都無法與SWIR鏡頭技術媲美。以下是對比圖

廣泛應用

小編非常辛苦的收羅了短波紅外的各種應用，希望大家能了解到他的價值。

SWIR短波鏡頭的精湛之處在于直接在生產讀取電路晶圓上生長出鍺探測單元，產生數百計數的對短波紅外可見的成像芯片，可靠性高，波長響應范圍更寬，不僅能夠延伸到紅外波段而且可以檢測可見光和近紅外光。在半導體、醫學、生物、夜間監視以及其他需要同時檢測可見光和紅外光的領域均具有廣泛應用。

半導體行業

?包裝-破碎設備檢測 ?材料和電路檢查 ?故障分析——背面直通硅

電路缺陷和故障的成像 光伏檢驗-光致發光和 電致發光特性

眼科

視網膜檢查 ?復合彩色光學相干斷層掃描

皮膚科 ?皮膚水合作用 ?黑色素瘤ID

手術 ?廣譜癌癥標記熒光 ?血管ID?脂質ID

牙科

?鄰間的搪瓷檢驗

?咬合的搪瓷檢驗

?表面檢查

制藥公司

?膠囊表面和內部

產品檢驗

?平板電腦檢查

光譜學

?2 d成像光譜使用像素化

?高分辨率廣譜線性的

?穿透大多數塑料和計量玻璃瓶檢驗

?冰/水/蒸汽檢測

農業

灌溉規劃?土壤水分

生產檢驗?損失評估和質量裝箱

肉類檢驗?污染檢測

纖維檢驗

?包層檢查?復雜光纖電路調試

?電信和激光光具座探測

國防

夜視?持久/盯著被動的應用程序目標獲取

ISR系統 搜索和救援 ?白天/夜晚能見度的紅外信號

帶大家來看看實際案例：

· 識別人造材料

由于人造材料在短波紅外波長中有獨特的反射方式，這將有助于區分在可見光譜中肉眼看起來類似的材料。使其在影像中呈現更具體的類型區別。

上圖阿爾及利亞某煉油廠，左圖為可見光影像；中圖為短波紅外影像，可通過顏色可辨別建筑材料成分；右圖顯示廠區有活躍的火舌。

· 火災撲救

很多物質在短波紅外波段上具有特定的發射率和吸收特性，比如雪、冰、多種巖石及人造物質等。在影像分析過程中，我們正是利用這些特性，才得以將這些物質識別出來。短波紅外甚至還能夠穿透一些煙霧，將著火點識別出來。

無論是森林火災、叢林火還是山火，一旦失去控制都會給當地居民和自然資源造成毀滅性的打擊，因此，快速有效的火災探測對于保護基礎設施及確保居民安全至關重要?；馂目此迫菀装l現，但常常會有視覺障礙。

譬如煙霧會阻礙消防員在地面或空中的視線。左圖中，很容易看出煙霧來源，卻很難判斷沿著圍欄線的地面火情。右圖中，利用短波紅外透過煙霧，突出熱區，就能讓消防員知曉需要注意的區域。

通過短波紅外能夠“看出”澳大利亞阿德萊德郊區火災仍在蔓延。左側可見光圖像清晰顯示煙霧范圍，但右側的短波紅外圖像透過煙霧，讓消防員能夠“火眼晶晶”。

·發現礦藏

短波紅外波段讓精準識別礦物成為可能。根據礦物含量，不同成分會吸收光波的量，從而形成不同的反射率。

可見光圖像（左圖）顯示出采礦區域，但不能展示有價值的地質和礦物信息。在短波紅外圖像（右圖）中，地質學和礦物學信息清晰可辨，可用于地質解譯。

上圖為內華達州某礦區，利用 WV-3 0.75 m 短波紅外波段，識別肉眼看不到的礦物。

利用短波紅外圖像在地質領域的應用。根據不同的礦物對光波的吸收情況，反映出不同的光譜長度，根據波長探測含有 l-OH、Mg-OH、Fe-OH、Si-OH、碳酸鹽、銨以及硫酸鹽等離子組的物質，從而判斷這些礦區具有哪些礦石。地質專家和采礦業者在勘探階段常?；ㄙM數以百萬計美元尋找潛在礦區，如果能夠利用短波紅外影像，可在計劃實地核查之前縮小潛在礦區范圍，從而降低成本、提高效率。

材料分選的應用案例

材料分選目的主要是用于兩個方面：同類產品分級、異類產品分離。

工業應用方面，主要要求高效、精準、成本控制。如何制定適合工業應用，又能夠高效體現近紅外技術的方案，至關重要。在工業檢測方案制定過程中，其設計的關鍵技術主要包括：光譜分離、光譜標定、分選控制、圖像識別等。

傳統材料分選方式多采用人工、物理特性或者化學檢測方式進行分選，但這些檢測方式要么效率低下、準確率低，要么分選過程會造成損傷，無法實現高效分選。

近紅外分選技術同傳統分選技術相比，則具有高效、無損、快速、簡單的特點。

近紅外光譜波段為780nm-2500nm.近紅外光譜分析技術基于（X-H）分子官能團的化學鍵的簡諧振動，其簡諧振動的振幅與其相應勢能有關。但分子官能團吸收光子時，其勢能會由基態向激發態躍遷，從而會在近紅外光譜上形成特征吸收峰。由于不同物質含有的X-H化學鍵的形式、個數不同，所以不同材料在近紅外光譜形成的吸收峰也各有不同，因而通過吸收峰的位置及強度可以判斷材料種類。

圖為近紅外分子官能團吸收分布圖表。可以看出，圖表主要分為合頻區和倍頻區，對應的不同區域吸收的光子能量不同。其中在合頻區吸收最強，第一倍頻區次之。

工業分選示例：棉花異纖

棉花異纖，俗稱三絲，是指混入棉花中對棉花及其制品質量有嚴重影響的非棉纖維和非本色纖維。包括化學纖維、動物纖維和非棉纖維，如毛發、絲、麻、塑料膜、塑料繩、染色線等。異纖在紡紗過程中極易拉斷或分成更短、更細的纖維，或被打碎成纖維狀細小疵點。這些疵點極易造成細紗斷頭，降低工作效率。織布染色后，會在布面出現各種色點，嚴重影響布面外觀質量。

光電式是采用光電三極管對棉花中的異纖識別，主要是通過異纖與棉花的色差反映到光電管的電流差別，經信號放大、處理比較來識別異纖。這種方法原理簡單，制造成本低。但由于是靠色差識別異纖，所以與棉花相近顏色的異纖無法識別，棉花中大量出現的白色丙綸絲不能識別。同樣對有色細小異纖同樣也無法識別。經大量的試驗表明：如毛發或同樣大小的有色異纖,在高速運行中，光電管識別不了，只能對大團或有一定體積的有色異纖進行識別。整機異纖檢出率不高，只適合粗檢異纖。

超聲波方式是超聲波傳感器發出超聲波到棉花上，然后再檢測反射回來的信息。當棉花中有異纖時，由于異纖反射回來的信號強于棉花，從而經信號處理比較識別后識別異纖。因此通過物體表面的密度差別識別異纖，不論異纖是什么顏色，白色或有色都能檢出。但超聲波畢竟是聲波，傳輸速度沒有光波快，對異纖的識別反映速度慢，當異纖在通道中飛行速度太快時，來不及識別。大量的試驗結果表明，較大團塑料薄膜、紙片、布片、成團的異纖都能檢出。由于超聲波反應速度慢、不能識別細小異纖所以應用受到一定限制。

光學CCD成像利用白色丙綸絲（編織帶絲）在紫外光下的熒光效應進行檢測（紫外線熒光效應），還可利用某些有色異纖與棉纖維的顏色差異，所反映出的成像灰度差異進行識別（主要對表面纖維進行檢測），塑料在偏振光中成彩色圖案，而棉花棉籽等非彩色亦可以作為可見光分選方式。在紅外光下，不同纖維在不同波長下的吸收特性不一樣，勢必在CCD上形成灰度不一致的圖像，可以用來區分內部雜質。

棉花異纖檢出模組的檢測和檢出裝備主要采用線陣CCD 彩色攝像機，線陣像素從2048到4096 ，幀率為1024～1450fps，一般使用2個CCD 攝像機。部分設備采用光電感應器(光敏三極管) 和超聲波檢測技術。光源主要有熒光燈和紫外燈,形成可見光和紫外波段的光源,適應不同雜質的分段檢測。大部分設備采用數據采集卡采集數據，少數采用DSP處理系統。

工業分選示例：塑料分揀

在廢舊塑料的回收過程中，最困難的就是從材質上細分塑料。當前，世界各國對廢舊塑料的分揀回收，仍然普遍采用人工分揀的方法處理。而采用人工分揀的方法，一方面效率低，另一方面容易出錯。隨著人力資源逐漸緊缺和勞工工資的不斷提高，廢舊塑料的回收問題就變成越來越大的難題。

以最常見的PE/PVC/PET三種材料為例，在AOTF于1650nm采集的圖像。其中可以看出PE材料吸收較強。然后對三種材料進行取點灰度值提取，獲取其在1480nm-1680nm的光譜曲線，可以看出在1650nm附近，其他兩種材料較PE材料具有更強的吸收效果。最后通過圖像算法及偽彩處理后的效果圖。可以看出選取兩個波段，能夠很明顯將PE材料區分出來。

原文標題：一文了解短波紅外在工業中的應用

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責任編輯：haq