传感器技术的最新突破显示出短波红外（SWIR）技术进入机器视觉主流市场的巨大前景。

据麦姆斯咨询报道，长期以来SWIR成像为工业机器视觉提供了诸多令人感兴趣的功能，但应用进展缓慢。SWIR可提供许多有用的特性，既可以使在白光下不可见的对象变得可见，也可以使在白光下不透明的对象变得透明。这样便可让机器视觉镜头“看到”它们原本无法看到的物体，还可增加看似相同的物体间的对比度。但尽管具备这些优势，SWIR的应用进度却非常缓慢。

然而，传感器技术的最新突破表明了SWIR技术进入机器视觉主流市场的巨大前景。这些新突破激发出从可见光到SWIR波段的新型成像传感器，具有高量子效率（QE）（注：QE表征了入射光转换为电信号的效率）。可见光和SWIR的高灵敏度已经引起了众多研究者的兴趣和讨论，但这类传感器的其他特性对于其在工业机器视觉和检测中的应用也非常重要。

可见光到SWIR波段的新型传感器有何与众不同？

除了0.4μm到1.7μm波段具有较高QE外，这类新型传感器还可提供更小的像元（5μm）、低噪声以及高像素质量。这些品质都是工业CMOS传感器在可见光波段所预计达到的，但在SWIR传感器中却少有符合。这意味着SWIR传感器正在接近机器视觉和检测行业所要求的品质。

更小的像元意味着给定尺寸传感器将容纳更多的像素，这样就体现出了多个重要优势。首先是可以降低传感器的成本，因为更小的传感器尺寸意味着单片半导体晶圆可以制造更多数量的传感器。其次，这也将影响光学元件的成本。随着传感器尺寸的缩减，任何给定视场角角度的透镜焦距也将减小，这样就会减少所需光学元件的尺寸和成本。最后，更小的像元将促进制造物理尺寸更小、质量更轻的光学元件，从而更易集成到工业环境中。

低噪声则是机器视觉的关键参数，这是因为噪声会导致测量错误、决策缓慢和错误决策。减少传感器噪声也可加快检测速度，这是因为对数据进行较少的降噪平均。

高像素质量或无像素缺陷一直是可见光工业传感器的标准要求，但该因素过去在SWIR InGaAs传感器中一直是重大问题。低像素质量会导致需要进一步的图像处理，以发现并忽略来自坏像素的数据，从而减慢处理速度并导致有用信息减少。

良好的QE是工业机器视觉传感器的重要要求。高QE意味着产生更强的电学信号需要更少的光子。QE越高，所需曝光时间就越短，这意味着在工业应用中，快速移动部件可以以运动模糊最小值通过相机。当QE高时，所需的光源更少或使用更小孔径的透镜。对于SWIR成像来说，高QE尤为重要。

虽然对于SWIR传感器来说高QE是独特的，但在可见光中具有高QE，对于机器视觉来说却并不是那么令人兴奋。因此，尽管这是探讨最多的特性，但对于采用新传感器来说，它可能并不像上述其他优势特性那样重要。

索尼谈有史以来最小的SWIR图像传感器

SWIR 图像传感器这种独一无二的图像传感器背后是一个在开发过程中前所未有的挑战故事。如何克服这些挑战的故事揭示了只有索尼半导体解决方案集团（以下简称“集团”）拥有的专业知识。

索尼首先指出，SWIR（短波红外线）是一种特殊范围的红外线。可以使用热成像相机来检测某些范围的红外光，以测量例如人体的温度。其他人有不同的属性。SWIR 是介于 0.9 和 2.5 µm 之间的波长范围。

它在反射和吸收方面有别于可见光的特性，而 SWIR 图像传感器利用这些特性将人眼无法感知的事物可视化。同时，一些材料允许短波红外光穿透，这使得检查这些材料背后的东西成为可能。

这种光的散射也比可见光少，而且这种特性对于在有雾或有雾的环境中可视化物体很有用。

得益于其原创技术，索尼开发的 SWIR 图像传感器不仅可以在高达 1.7 µm 的范围内进行可视化，还可以捕获可见光谱中的图像。

从应用上看，索尼指出，SWIR 光具有穿透硅和可视化雾的特性。利用这些特性，图像传感器可应用于各种行业，包括半导体和食品生产，主要用于检测目的。以半导体行业为例，半导体晶圆通常由吸收可见光的硅制成。在可见光条件下使用传统数码相机，它看起来就像一块普通的金属板。同时，短波红外穿透硅。因此，当在配备 SWIR 图像传感器的相机捕获的图像中进行可视化时，芯片看起来像一块透明的玻璃板，并且可以检测到晶片内的裂缝或半导体中的污染物。

除此之外，水在自然可见光下是透明的，但它会吸收短波红外波段内的特定波长，因此在捕获的图像中会呈现彩色。该特性可用于检测水分，因此该传感器可用于食品检测，例如检测在可见光下难以检测的水果上的瘀伤和划痕。

可见光下

SWIR成像条件下

在问到这类传感器的设计难度时，索尼回应道：SWIR 图像传感器已经应用于许多行业，但它们存在重大的技术问题。其中之一是像素大小。传统传感器中的像素很大，并且尺寸使得在一个传感器中放置多个像素变得困难。它对提高决议提出了挑战。在图像质量方面，也很难获得清晰的图像，因此相机制造商不得不安排繁重的后期处理。此外，由于传感器是模拟类型，相机必须将信号转换为数字数据，这给相机的处理电路带来了很大的压力，并且需要设计知识来实现它。他们进一步指出，传统的 SWIR 图像传感器使用凸块连接，其中包括金属球将像素内的磷化铟层与硅层连接起来。为了使用凸点连接减小像素尺寸，需要将金属球精确对准微米级的凸点间距，这本身就很难实现。这一技术难点阻碍了像素的小型化，导致图像传感器价格上涨。

正因为考虑到使用凸块连接阻碍了 SWIR 图像传感器的小型化。索尼使用 Cu-Cu 连接来解决这个问题，这是索尼多年来为图像传感器开发的堆叠技术。按照索尼的说法，在堆叠背照式 CMOS 图像传感器部分（顶部芯片）和逻辑电路（底部芯片）时，通过连接的 Cu（铜）焊盘提供电连续性的技术。与通过贯穿像素区域周围的电极实现连接的硅通孔 (TSV) 布线相比，这种方法提供了更多的设计自由度、提高了生产率、允许更紧凑的尺寸并提高了性能。这项技术将使以微间距对齐像素成为可能。

同时，传统的图像传感器使用硅作为光电转换层，但这种材料不吸收 SWIR 范围的光。因此，索尼使用砷化铟镓 (InGaAs) 作为能够吸收 SWIR 光谱并将光能转换为电信号的光电二极管材料。这种材料以前从未用于索尼的图像传感器中，但是，索尼的另一个部门拥有生产 InGaAs 的化合物半导体技术。

此外，集团拥有将光能转换为数字信号的电路技术。事实上，索尼已经掌握了应对挑战的必要技术，包括 SWIR 图像传感器所需的化合物半导体技术。索尼认为，通过结合这些技术，有可能以前所未有的微型规模实现 SWIR 图像传感器，并增加像素数。

索尼表示，公司已经相信该集团的技术专长能够取得成功，因此他们专注于部署集团的技术，使最终的图像传感器对客户有用。索尼做的第一件事是采用列并行 A/D 转换电路，这是一种为 CMOS 图像传感器技术开发的技术，将 SWIR 图像传感器输出数字化。这消除了相机制造商为后处理提供 A/D 转换组件的需要。它还有助于解决索尼竞争对手产品必须解决的图像质量问题。因此，索尼相信它有助于显着减少相机制造商的图像编辑步骤。

索尼继续指出，SWIR 图像传感器具有由 InGaAs 制成的光电二极管。制造 InGaAs 必不可少的磷化铟 (InP) 形成阻挡可见光的层。然而，索尼考虑采用的 Cu-Cu 连接在结构上允许减少 InP 层的厚度。这促使我们致力于开发一种独特的 SWIR 图像传感器，该传感器也能够在可见光下捕获图像。

索尼进一步说到，这是集团有史以来第一个使用 InGaAs 开发的 SWIR 图像传感器，因此公司彻底审查了要解决的挑战，在开发的早期阶段就有 300 多个。随着进一步深入开发，索尼发现了更多需要处理的问题。原来有这么多的挑战等待着。还有一些 InGaAs 独有的现象，这是硅所不知道的，我们不得不讨论如何在最终产品中处理这些现象。

索尼最后说到，通过像素小型化增加的像素数带来了巨大的好处。图像传感器能够识别以前无法检测到的极小损坏，从而提高检测质量。数字化将使相机设计更容易，这反过来又有助于节约成本等，并使图像传感器对客户来说更实惠。由于索尼相信能为世界带来更好的质量检测，索尼认为这款 SWIR 图像传感器将在其中发挥重要作用。

“我们的 SWIR 图像传感器具有集团广受赞誉的特性，例如易用性、高性能等等。相信会在市场上引起轰动。我认为这些特性也将有助于为新应用铺平道路。”索尼最后说。

文章来源： 半导体行业观察， MEMS