新短波红外传感器像素间距创下1.82µm记录
虽然计算机视觉的创新主要来自计算机科学领域，但硬件的改进也极大地促进了这项研究。ees不断地提出新的成像和传感方法，为计算机视觉算法提供更有用的原始数据。
短波红外成像（swir）是一种在科学和工业计算机视觉应用中得到广泛应用的正在发展的技术之一。最近，研究机构imec吹嘘其新开发的光电探测器已经实现了迄今为止最小的像素间距与swir技术。
为了更好地理解此项技术的意义，通过评估swir成像的功能以及在机器视觉中应用很有必要。
swir的工作原理
swir成像利用红外光谱的1-2.7μm波长区域。
基于swir的传感器工作原理与基于cmos的传感器相似，将光子转换为电子。与基于硅的cmos传感器不同，swir技术必须使用对红外光敏感的砷化铟镓（ingaas）或碲化汞（mct或hgcdte）。
这些传感器对不同波长的灵敏度取决于它们的化学结构。
ingaas传感器结构。光子学媒体提供的图像
这两种材料都需要强力冷却以达到适当的信噪比(snr)，但mct通常需要低温冷却。因此，ingaas更常用，因为它更实用、更经济。这些类型的传感器采用一种混合架构，将基于硅的cmos读出电路与ingaas光敏阵列相结合。
swir成像在机器视觉中的应用
swir通过对可见光谱以外的图像进行成像，为增强当前的机器视觉系统打开了大门。
由于其反射性质，swir光在其图像中包含阴影和对比度。基于swir的成像产生无色图像，使物体易于识别，为计算机视觉应用提供了巨大的增强。swir还允许相机透过肉眼看不到的表面。
swir有用的一个典型例子是水分检测。虽然水对可见光是透明的，但它吸收了swir，这使得它在生成的图像中看起来是黑色的。其他应用包括无创机器检测和光谱分析。由于swir的优势，甚至像塑料分类回收这样的任务也成为可能。
imec的swir传感器提供了创纪录的小像素间距
进一步推动了swir技术的发展，imec在本周的头条新闻是一个原型单片swir光传感器，它可以达到创纪录的分辨率。
传统的swir图像传感器通常采用混合技术生产，倒装芯片将基于ingaas的光电探测器与硅读出电路连接起来。在获得高灵敏度的同时，这种装置的制造成本很高，而且像素尺寸和密度也受到限制，阻碍了这项技术的采用。
imec的新原型电路取而代之的是基于单片集成的硅cmos薄膜光电探测器。imec表示，这种电路与高通量晶圆级制造“兼容”。
基于130nm cmos技术，该原型使用5.5nm pbs量子点之类的薄吸收层，其对应于1400nm波长的峰值吸收。然而，这种峰值吸收可以调谐到甚至超过2000nm的波长
有了这种新的方法，据说光电探测器可以达到1.82μm的间距，imec声称这是迄今为止swir技术实现的最小像素间距记录。
精确的swir产生精确的ai
使用swir成像技术的ees在计算机视觉创新中扮演着重要的角色。这种技术可以捕捉到ccd或cmos图像传感器范围之外的独特图像。
随着swir成像设备变得更加精确（正如imec正在努力实现的那样），机器学习算法将在多个领域提供更加详细和准确的结果：评估植物中的水分含量，检测木工中的水分，甚至识别历史画下的铅笔或木炭。
原文标题：新的短波红外（swir）传感器，像素间距创下1.82µm记录
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基于130nm cmos技术，该原型使用5.5nm pbs量子点之类的薄吸收层，其对应于1400nm波长的峰值吸收。然而，这种峰值吸收可以调谐到甚至超过2000nm的波长
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随着swir成像设备变得更加精确（正如imec正在努力实现的那样），机器学习算法将在多个领域提供更加详细和准确的结果：评估植物中的水分含量，检测木工中的水分，甚至识别历史画下的铅笔或木炭。
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