Detección de contaminantes en SWIR

Las bandas de longitud de onda de infrarrojo cercano y corto (NIR y SWIR) se utilizan en muchas aplicaciones de detección de contaminantes o de limpieza de materiales. Los objetos pueden ser del mismo color en la banda visible, pero fuera de la banda de longitud de onda visible, sus propiedades reflectantes pueden ser muy diferentes. Esto permite que las cámaras SWIR detecten los contaminantes y permitan que los sistemas los eliminen de la línea de procesamiento. En la imagen de banda visible, los granos de café, las rocas y las ramitas son todos marrones o de color oscuro sobre un fondo negro. Bajo una luz de 1400 nm, los granos de café son muy reflectantes, mientras que los otros objetos no lo son, lo que permite que el sistema elimine los contaminantes fácilmente. Como otro ejemplo, los productos frescos suelen tener un alto grado de humedad y son oscuros bajo una luz de 1400 nm, mientras que el tallo maduro se ha secado, lo que provoca la aparición de un reflejo blanco en la cámara SWIR, ayudando a la agricultura de precisión a identificar los pimientos para su recogida o a detectar los tallos para su recorte antes de su posterior procesamiento en productos de consumo. La obtención de imágenes en bandas que seleccionan grasas o proteínas, o en bandas que diferencian entre tipos de plásticos, son otros ejemplos en los que las imágenes NIR-SWIR ofrecen un elevado rendimiento de la inversión (ROI).
La cámara compacta MVCam 2D de Princeton Infrared Technologies (PIRT) es una herramientas de megapíxeles de alto rendimiento y temperatura estabilizada que ofrece a los usuarios un gran campo de visión (FOV) y una resolución de píxeles de 12 um. Captura hasta 100 fotogramas completos por segundo (fps) con una linealidad de 14 bits y, sin embargo, no hay retraso en la imagen, mientras que las ventanas de 512x512 funcionan a 385 fps. La amplia y optimizada respuesta de la eficiencia cuántica (QE) permite que las cámaras de PIRT sean muy versátiles, tanto si la aplicación necesita supervisar las bandas de absorbencia visibles, NIR y SWIR del clorofilo, como si se trata de diferenciar entre granos de café verdes y marrones. Cuando las longitudes de onda más cortas enturbian las imágenes a causa de la dispersión, basta con utilizar un filtro de paso largo para concentrarse en las imágenes SWIR.