ace 2 X visSWIR 相機
面掃描相機

ace 2 X visSWIR - 紅外線相機

看見肉眼不可見的影像

短波紅外線相機 (SWIR Camera) 可在多種應用中發揮功用,例如安全功能檢查、偵測填充水準、在複雜結構中發光,或是透視、偵測隱藏主體等。

  • 可見光 + SWIR

    可見光與短波紅外光影像拍攝頻譜可達 1.7 µm
  • 精巧設計、實惠價格

    相機置於精巧袖珍的外殼中,尺寸僅為 29 mm x 29 mm,價格低廉
  • 高畫質

    創新韌體功能,無冷卻相機也能帶來最佳影像品質
  • 豐富的 visSWIR 配件

    合作無間的視覺系統元件,一站購足

創新韌體功能,讓相機兩全其美

ace 2 X visSWIR 紅外線相機,兼具配備冷卻機制相機的高影像品質,和無冷卻相機的尺寸與價格。

採用 InGaAs 技術的 SWIR 感光元件(短波紅外光、SWIR)通常具有畫素缺陷,會在影像中形成白點。長時間曝光或感光元件升溫,都會強化這種效應;因此經常搭載冷卻機制,結果就是影響相機的尺寸與價格。

下載 ace 2 X visSWIR 傳單

左圖:具備 Pixel Correction Beyond 功能的無冷卻 ace 2 X visSWIR 相機 | 右圖:無冷卻對照相機

Pixel Correction Beyond,消除影像中的畫素缺陷

InGaAs 感光元件常見的畫素缺陷,往往會對影像處理帶來負面影響。Pixel Correction Beyond 技術可動態校正畫素缺陷,因此可讓 SWIR 相機影像具備優異畫質。

該功能基於我們開發的演算法,使用時可以檢測每張影像中存在的畫素缺陷,並直接在相機內建的 FPGA 進行校正,不會造成影像內容的失真。此影像比較為感光元件溫度 35°C,且曝光時間為 50 ms 時的效果。Pixel Correction Beyond 顯著減少了畫素缺陷。

深入了解 Pixel Correction Beyond

左圖:線性雜訊抑制功能關閉 | 右圖:線性雜訊抑制功能開啟

由於降低了線性雜訊,背景十分均勻

為了在使用具有 VGA 或 1.3 MP 解析度 (IMX991 或 IMX) 的 SWIR 相機時,獲得和高解析度 SWIR 相當的優秀畫質,這些機種都具備線性雜訊抑制功能。

該功能可即時將影像中的水平線條狀背景雜訊降到最低,讓背景更加均勻。

探索 SWIR 技術與 Basler 獨特優勢

ace 2 X visSWIR 相機機型

為應用找到合適的相機,或使用我們的視覺系統配置工具設計系統。

ace 2 X visSWIR 相機功能

ace 2 X visSWIR 相機可偵測可見光和短波紅外光 (SWIR) 範圍內的光線。在波長為 0.9 µm 至 1.7 µm 的 SWIR 範圍內,許多物料具備不同的光學特性,藉由紅外線相機透視,因而開啟了新的應用領域。

檢視表面下的情形 – 蘋果在 1000 nm (NIR) 與 1350 nm (SWIR) 下的損傷
蘋果在 1000 nm (NIR) 與 1350 nm (SWIR) 下的損傷

透視隱藏在表面之下的一切

由於波長較長,短波紅外光可以穿透某些材料,使其看起來呈透明狀;因此紅外線相機能夠透視表面之下的情形。例如,可以檢測水果和蔬菜上的損傷、檢查容器中的填充水準,也可以檢查半導體有無缺陷。

溫度檢測 – 在 1,000 nm (NIR) 與 1,350 nm (SWIR) 下溫度約 400°C 的焊鐵。
在 1,000 nm (NIR) 與 1,350 nm (SWIR) 下溫度約 400°C 的焊鐵。

溫度檢測

高溫表面(約 140°C )在短波紅外線範圍內會發光,因此 SWIR 相機可用於測量或評估物體的溫度。影像中的強度直接對應其溫度。這種特性可用於熱製程的監控,例如檢查焊接接縫。

SWIR 光譜範圍內的的典型應用領域 

SWIR 光譜範圍內的視覺系統應用包羅萬象,從半導體檢測、回收到食品的品質檢驗和分揀。

晶圓檢測

矽在 SWIR 光譜範圍內是透明的,因此在半導體的生產與檢測過程中可以看到空隙、裂紋、雜質等缺陷。

太陽能檢測

‍在檢測單個矽塊時,SWIR 技術用於偵測在可見光頻率範圍內不可見的缺陷,這是生產光伏電池的關鍵步驟。

物料分揀

在 SWIR 波段中,不同的材料可以根據光學特性區分及分類。例如回收時,可將不同的塑膠分開。

‍充填控制

在 SWIR 波段中,即使容器材料不透明也能檢測充填度,例如檢測塑膠飲料瓶的液位,或製藥業的吸塑包裝。

安全檢查

在紙幣和身分證件的製程中,可以檢查表面下的金屬條或其他安全防偽功能,確保沒有瑕疵或偽造,也可以在紅外線光譜內檢測特殊油墨。

食品品質控制

在農產品品質保證中,壓力標記和含糖量都可以進行檢測評估。SWIR 頻譜範圍也可以用來更可靠地區別產品和雜質,像是馬鈴薯和石頭。

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