| 제조사 | EMBERION |
|---|---|
| 센서 | Emberion colloidal quantum dot (CQD) photodiode |
| 센서타입 | CMOS |
| 모노/컬러 | MONO |
| 해상도 | 0.3 |
| 픽셀 | 640 x 512 |
| 센서사이즈 | 12.8 x 10.24 |
| 셀사이즈 | 20 x 20 |
| 프레임레이트 | 400 |
| 인터페이스 | GIGE |
| 마운트 | C |
| 외형사이즈 | 168.7 x 102 x 111.5 |
| 이미지서클 | 1 |
머신비전 시장은 사람의 눈을 대체하기 위한 산업 시장으로 이제는 신생 산업이 아닌 거의 모든 생산 현장에서 필수적인 요소로 자리잡았습니다. 세계의 머신 비전 시장은 2022년 135억 4,000만 달러에서 2023년에는 146억 6,000만 달러로, CAGR 8.3%로 확대했습니다. 2027년에는 CAGR 8.9%로 206억 4,000만 달러로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 꾸준한 성장성을 보이는 비전 시장에서 몇 해 전부터는 우리의 눈으로 볼 수 없는 가시광선보다 낮은 에너지를 갖는 단파 적외선 SWIR (Short-wavelength infrared)을 이용한 머신비전 카메라가 그 능력을 인정받아 시장에서 입지를 키워 나가고 있습니다.
CQD Image Sensor - Emberion
SWIR(단파 적외선) 스펙트럼은 1000-2000nm로서, 이 대역의 화합물인 InGaAs 기반의 이미지 센서가 탑재된 비전 카메라가 전체 시장의 대부분을 차지합니다. 하지만 비용 측면을 봤을 때 시장성에 한계가 있어 2020년대 초까지는 우주항공이나 군사 쪽에 활용되었습니다. 이에 여러 연구 기관에서 InGaAs 화합물을 대체하고 비용 효율적일 수 있는 새로운 소재 개발이 활발히 진행되었고 ‘양자제한 효과’를 이용하여 밴드갭(Bandgap)조절이 가능한 퀀텀닷(colloidal quantum dot, 이하 CQD)을 대안으로 내놓고 있습니다.
<두 소재의 제작 방식>
InGaAs SWIR 카메라는 말 그대로 광자학을 위한 특정 반도체의 제조에 사용되는 합금인 인듐(Indium), 갈륨(Gallium), 비소(Arsenide)로 만들어진 센서인 InGaAs 센서를 사용한 카메라입니다. 일반적으로 InGaAs 배열이 이듐 범프와 InP기판 사이에 위치하게 됩니다.
CQD SWIR 카메라 또한 양자점(PbS또는 InAs 나노입자)이 포함된 CQ 필름을 실리콘 ROIC 웨이퍼 위에 스핀코팅 방식으로 입혀 제작된 센서를 사용한 카메라입니다. 두 소재를 활용한 SWIR 카메라 모두 단파 적외선 스펙트럼 파장영역을 감지하여 일반 카메라로 감지할 수 없는 영역에 대해 능력을 발휘합니다.
InGaAs 센서 아키텍쳐. 출저: JAI 홈페이지
CQD 센서 아키텍쳐. 출저: Emberion
아래는 퀀텀닷(CQD) 소재와 InGaAs 소재의 SWIR 카메라가 커버할 수 있는 스펙트럼 영역 및 적용 가능한 분야입니다. 퀀텀닷 소재의 SWIR 카메라는 밴드갭 조절이 가능하여 SWIR뿐만 아니라 가시광선 영역(400-780nm) 영역에서도 활용이 가능한 비전 카메라입니다. InGaAs 소재의 SWIR 카메라는 기존 퀀텀닷 기반 이미지 센서를 탑재한 SWIR 카메라보다 스펙트럼 영역에 한계(1800-2000nm)가 있지만 확장된 InGaAs 이미지 센서(Extended InGaAs)를 통해 2000nm 이상의 대역에서도 활용이 가능합니다.
SWIR 카메라의 핵심은 보이지 않는 것을 볼 수 있게 하는 기술입니다. SWIR 영역에서의 재료별Spectral Peaks에 대한 내용은 아래 이미지와 같습니다.
단파장 적외선 파장 범위안에서 SWIR 카메라의 역할은 투명하게 물체 내부를 확인할 수 있다는 점입니다. 즉, 비파괴 검사를 통해 여러 산업의 생산 공정을 크게 향상시킬 수 있습니다.
InGaAs SWIR 카메라를 통한 반도체 실리콘 잉곳 검사. SWIR 영역대에서 완전 투명하게 나타난다.
출처 – Xenics(https://www.xenics.com/short-wave-infrared-cameras-in-semiconductor-inspection-applications/)
CQD SWIR 카메라를 통한 반도체 실리콘 잉곳 검사. SWIR 영역대에서 투명성을 확보하여 잉곳 내부의 크랙을 감지할 수 있다.
출처 – Emberion(https://www.emberion.com/applications/)
많은 부분에서 공통점이 있지만 퀀텀닷과 InGaAs는 분명한 성능적 차이점을 보입니다.
우선 외부양자효율(EQE) 측면에서 차이가 있습니다. 아래 그래프를 보시면 InGaAs가 800-1600nm 구간에서는 확실이 양자효율이 높은 것을 볼 수 있습니다. 단, CQD 가 더 넓은 스펙트럼을 커버하기 때문에 400-800nm, 1600nm 이상의 더 높은 양자효율을 보입니다. 즉, SWIR 영역대에서 센서에 들어오는 광자가 전자로 전환되는 비율이 InGaAs 소재의 이미지 센서가 더 좋은 성능을 낼 수 있습니다.
파장대별 외부양자효율비교 CQD VS InGaAs
출저 – Emberion
Dynamic Range 측면에서 보면 어떨까요? 다이내믹 레인지는 카메라의 센서가 측정할 수 있는 최소 신호레벨(Temporal Dark Noise)부터 최대 신호 레벨(Saturation Capacity)까지의 비율을 나타냅니다. 수치가 높을수록 그레이스케일(Grey-scale)의 단계가 더 높은 이미지를 얻을 수 있는데 CQD SWIR 카메라가 InGaAs 기반보다 훨씬 더 높은 120dB 이상의 값으로 밝고 어두운 부분이 모두 존재하는 피사체를 촬영할 때 이미지를 더욱 세밀하게 취득할 수 있습니다.
같은 조건에서 촬영한 InGaAs, CQD 비교 사진입니다. 모노크롬 이미지를 기준으로 CQD 기반의 SWIR 이미지가 훨씬 더 세밀한 표현력을 보여줍니다.
출처 – Emberion
단파장 적외선 스펙트럼에서 필요한 파장대를 선택하여 비교해 보는 것도 좋은 방법입니다. 재활용 분류의 핵심인 플라스틱을 한 번 활용해 봤습니다. 4가지 다른 소재(PET, LDPE, PP, PS)의 플라스틱을 550nm, 1550nm, 1920nm 파장대에서 촬영한 결과를 보시면 LDPE 소재의 플라스틱이 1550nm에서는 PET, PS 소재와 별 다른 구별점을 찾기 힘들었지만 1920nm 영역에서는 확실하게 다르게 구분됨을 보입니다. 머신러닝 혹은 인공지능 시스템을 통한 분류(Classification)가 진행되어야 한다면 확실하게 구분될 수 있는 높은 파장대를 커버하는 CQD 소재의 SWIR 카메라가 효과적일 수 있습니다.
