ace 2 X visSWIR相机
面阵相机

ace 2 X visSWIR

SWIR相机能捕捉人眼不可见的细节

短波红外相机适用于检查安全功能、检测液位水平、照射复杂结构或探测隐藏物体等应用。

  • 可见光 + SWIR

    采集可见光和短波红外光谱图像,波长范围最高可达1.7 µm
  • 设计精巧,价格实惠

    相机价格实惠,外壳精巧,尺寸仅为29 mm x 29 mm
  • 成像质量高

    凭借创新的固件功能,使非冷却型相机可以提供出色的成像质量
  • 选择丰富的visSWIR配件

    一站式提供视觉系统所需的全部兼容组件

创新固件功能集两者优势于一身

我们的ace 2 X visSWIR相机既具备冷却型相机的高成像质量,又能实现非冷却型相机的精巧尺寸和高性价比。

基于InGaAs技术的SWIR(短波红外)芯片往往会出现像素缺陷,并在图像中显示为白点。当曝光时间延长或芯片温度升高时会加剧此效应。因此,通常需要使用带冷却功能的相机,但这又会相应地增加相机的尺寸和价格,带来不利因素。

左图:具备Pixel Correction Beyond超越功能的非冷却型ace 2 X visSWIR相机 | 右图:普通非冷却型对比相机

使用Pixel Correction Beyond像素校正超越功能消除图像中的像素缺陷

InGaAs芯片的典型像素缺陷会对图像处理带来负面影响。Pixel Correction Beyond(像素校正超越)是一种动态缺陷像素校正技术,也是我们的SWIR相机成像质量出色的原因之一。

该功能是以我们开发的算法为基础。在使用过程中,它可以检测每张图像中现有的像素缺陷,并直接在相机FPGA中校正,不会出现图像信息失真。这个图像比较显示了芯片温度为35°C且曝光时间为50 ms时的效果。Pixel Correction Beyond(像素校正超越)显著减少了像素缺陷。

详细了解Pixel Correction Beyond(像素校正超越)功能

左图:关闭线性降噪功能 | 右图:开启线性降噪功能

降低线性噪声,实现具有均质性的背景

为了使分辨率为VGA或130万像素(IMX991或IMX990)的SWIR红外相机与高分辨率SWIR相机都有同样出色的成像质量,这两款相机型号都具备线性降噪功能。

该功能可实时将在图像中表现为水平条纹的背景噪声降到最低,从而确保背景更加均匀。

探索SWIR技术与Basler独特优势

ace 2 X visSWIR相机型号

直接为应用寻找合适的相机,或使用我们的视觉系统配置器来设计您的系统。

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ace 2 X visSWIR相机的功能

ace 2 X visSWIR相机能够检测可见光和短波红外(SWIR)范围内的光线。在波长为0.9 µm - 1.7 µm的SWIR范围内,许多材料具有不同的光学特性。使用该相机就可以开辟新的应用领域。

在物体表面下的视图 - 苹果上的瘀伤在1000 nm (NIR)与1350 nm (SWIR)波长下的表现对比
苹果上的瘀伤在1000 nm (NIR)与1350 nm (SWIR)波长下的表现对比

透过表面看本质

由于短波红外光的波长较长,它可以穿透某些材料,使其呈现透明状。因此,SWIR相机能够透过表面看本质。例如,可检测水果和蔬菜上的伤痕,检查不透明容器中的液位水平,以及检查半导体是否存在缺陷。

温度检测 - 温度约为400°C的烙铁在1,000 nm (NIR)与1,350 nm (SWIR)波长下的表现对比。
温度约为400°C的烙铁在1,000 nm (NIR)与1,350 nm (SWIR)波长下的表现对比。

温度检测

温度较高的表面(约140°C)会发出短波红外光,因此SWIR红外相机可用于测量或估计物体的温度。图像的强度直接取决于温度。因此,这一特性可用于检测焊缝等监测热工过程的应用。

SWIR光谱范围内的典型应用领域 

SWIR光谱范围内的视觉系统应用种类繁多,覆盖从半导体的检测和回收到食品质量检测和分拣等等。

晶圆检测

硅在SWIR光谱范围内是透明的,因此在半导体的生产和检测过程中,可让空隙、裂缝和杂质等缺陷变得清晰可见。

太阳能板检测

在检测单个硅块和完整的光伏电池时,SWIR技术能用于检测在可见光谱范围内不可见的缺陷。

材料分拣

在SWIR波段,可根据不同材料的光学特性来对其进行区分和分类。例如,在回收过程中,可以将不同的塑料相互分离。

灌装高度控制

在SWIR波段,光线可以穿透原本不透明的材料以检测灌装高度。此类材料可以是饮料灌装中的塑料瓶或制药行业中的泡罩包装。

安全检查

在钞票和身份证件的制作过程中,可以检查表象以下的金属带等防伪特征,以发现缺陷或伪造品。还可以在红外光谱下检测特殊油墨。

食品质量控制

可以在农产品的质量保证应用中检测压痕或估算含糖量。此外,还可利用SWIR光谱范围更可靠地区分产品和杂质,例如分辨混在土豆中的石头。

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