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近红外成像技术促进机器视觉的新发展


传统的机器视觉被定义为用于检查、过程控制和自动导航的电子成像。在机器视觉的应用中,计算机(非人类)利用图像技术来获取图像作为输入,以达到信息输出的提取和传输的目的。据杰姆斯咨询报告,除了传统的工业应用,先进的驾驶辅助系统(ADAS),增强现实和虚拟现实(AR / VR)机器视觉和智能安全系统,需要先进的数字成像技术的使用技术。这项技术使机器视觉能够在低光或无光条件下清晰可见。因为不需要可见光源,它不会干扰正常的人类活动。

近红外成像技术促进机器视觉的新发展

从过去的经验来看,机器视觉技术需要依靠大量的光源来捕捉图像。它可以使用光源,包括荧光灯、石英卤素灯、LED、金属卤化物(汞)和氙气。当一个光源单独使用时,它需要大量的能量,并且生成的图像的质量非常差。这样,这些光源就不能满足传统工业应用的要求。

AR / VR,安全系统和监控系统的驾驶员眼动跟踪、人脸识别、手势控制和人脸识别技术,并具有夜视功能的系统集成(围观)扫描相机的功能,但这些应用程序来达到预期的效果,在可见光光谱照明。近几年来,数字近红外(NIR)成像技术的进步彻底改变了机器视觉和夜视能力。

为什么NIR是当前机器视觉应用的必要条件?

近红外光是用来照明物体或场景以外的可见光谱,使相机看到“超越低或没有光”的人类视觉。虽然在某些应用中,低电平LED仍然需要增加近红外光谱,但NIR需要很少的功率,几乎不打扰用户。在AR/VR或驾驶监控系统等应用中,近红外光谱的这些特征对准确的眼动跟踪和姿态控制具有重要意义。在安全摄像机应用的情况下,近红外可以监视他们没有入侵者的信息。

此外,近红外光谱产生的光子比可见光在夜视,这使得它的理想选择,夜视应用。例如,我们比较了两种方法的优点和缺点在ADAS系统的夜视条件下。

汽车制造商使用被动红外(FIR)系统,它可以记录图像,并根据明亮的底片显示物体。虽然有效距离可以高达980英尺,但所产生的图像并不清楚,因为它依赖于物体产生的热量。

另一家汽车制造商使用了近红外技术,可以在黑暗中产生明亮清晰的图像,就像汽车的强光一样。图像可以被捕获,而不管对象的温度如何。然而,近红外系统的最大有效探测距离为600英尺。

近红外光谱的局限性

在大多数情况下,NIR比其他选择更重要,但使用它并不是一个挑战。近红外成像系统的有效范围直接关系到其灵敏度。最好的情况下,对近红外传感器的灵敏度可以达到目前的结构为。如果近红外成像系统的灵敏度可以提高到850纳米或更高,则有效距离可以进一步扩大。

近红外光学成像的有效距离取决于两个关键的测量参数:量子效率(QE)和调制传递函数(MTF)。成像仪的QE表示它们捕获的光子和光子转换成电子的比率。

QE越高,近红外光谱的距离越远,图像的亮度就越高。100%的QE意味着所有捕获的光子都被转换成电子,从而获得最明亮的图像。但目前,即使是最好的近红外传感器技术,也只实现了58%的QE。

MTF是一种能够测量图像传感器在特定分辨率下从物体到图像的传输和对比度的能力。MTF越高,图像越清晰。MTF受到来自像素的电子信号的噪声的影响。因此,为了保持稳定的MTF并实现清晰的图像,电子需要保持在像素中。