Radiantの近赤外線（NIR）測定ソリューションは、顔認識やジェスチャー認識、その他の3Dセンシングアプリケーションに使用されるNIRエミッターの精度を保証するのに役立ちます。NIR光は、おおよそ750から2500ナノメートル（nm）の電磁スペクトルの波長をカバーし、人間の視覚的知覚を超えた領域です。NIRベースのセンシングは、物理的環境にある物体に関する情報を機械に提供する。NIR光が物体に照射され反射すると、NIRセンサーは反射光や光パターンを受け取り、3次元世界の物体の距離、大きさ、位置、識別機能を測定する。
NIR光は人間の目には見えないため、3Dセンシングアプリケーションに最適で、ユーザーの顔や目、環境に照射しても気づかれない。適切な照明フィルタリングにより、NIRセンシングデバイスの可視光スペクトルを除去することができ、環境光条件や雨や霧のような視界不良条件下でのセンシングの信頼性を高めることができる。しかし、人間の目はNIR光に反応しないため、人間やその環境の3Dセンシングに使用されるNIR LEDやレーザーからの放射を測定することが重要です。
Radiant NIR測定システムのユーザーは、高解像度のイメージング放射計、光学部品、一般的な分析のためのソフトウェアテストライブラリを組み合わせたターンキーソリューションから利益を得ることができます。RadiantのTrueTest™ソフトウェアプラットフォームのソフトウェアテストには、合否パラメータやカスタム出力が含まれており、顔認識やジェスチャー認識、アイトラッキング、その他のNIRベースの3Dセンシングアプリケーションに使用される光源の特性評価や適格性評価を効率的に行うために、連続して実行することができます。
ソリューションの探索：
近赤外光のスペクトル
近赤外領域は、電磁スペクトルのおおよその750から2500ナノメートルをカバーし、人間の視覚にとって可視光スペクトルの外側にある。
NIRアプリケーション
一般的な3Dセンシングアプリケーション
波長別アプリケーション
| - 780nm | アイトラッキング |
| - 850 nm | ナイトビジョン、セキュリティカメラ |
| - 905 nm | 短距離車載用ライダー (ADAS、自律走行車) |
| - 940 nm | 顔認識、ジェスチャー認識 |
| - 1040-1060 nm | 地上波地図作成、ライダーシステム |
| - 1550 nm | 長距離車載用ライダー (ADAS、自律走行車) |
NIRエミッターのタイプ
LEDs
-
近赤外「フラッド」照明に使用される光源
-
近距離近接および飛行時間（ToF）アプリケーションに使用される照明光源
レーザー
-
回折光学素子（DOE）により生成される構造化光パターン（「ドットパターン」と呼ばれることもある）の作成に使用される照明光源
-
長距離近接センシングやToFアプリケーションに使用される照明光源
業界標準
NIR光源に適用される安全基準には以下のものがある：
- アメリカ、アジア、ヨーロッパで要求されるすべての光源に対するIEC 62471規格
- NIR レーザーを含むレーザーに関する IEC 60825-1 規格
- 米国産業衛生専門家会議(ACGIH)の物理薬剤の閾値限界値(TLVs)（"レーザー、光、近赤外線 "を含む
Radiantの近赤外測定ソリューションは、近赤外光源の出力を特性化し、これらの規格に準拠した試験を行う際に有用なデータをメーカーに提供します。
NIR LED
近赤外LEDは、リモコンや顔認識システムからセキュリティカメラや医療機器に至るまで、様々な機器に使用されている。LEDは広い配光分布を持ち、3D空間センシングエリアを隙間なく広い視野角でカバーするため、近赤外センシングに有利である。
角度分布測定
NIR放射は人間の視覚にとって危険であるため、NIR光源のすべての角度分布点を測定しなければならない。測定中にどの点を見落としても、不規則に強い発光を見逃すことになり、特に時間の経過とともに、使用者にとって危険となる可能性があります。
通常、ゴニオメーターと呼ばれるシステムを使用して、光検出器またはカメラの前でNIR光源を回転させ、各角度における放射強度（ワット/ステラジアン、W/srで測定）を評価するために放射の2D画像をキャプチャします。このプロセスは時間がかかり、トータルな角度測定を行うには数千回の回転が必要である。
代わりに、フーリエ光学系と組み合わせたラジオメトリックカメラは、1点から角度発光データを取得するため、装置を回転させる必要がありません。RadiantのNIR強度レンズソリューションは、フーリエ光学レンズと16メガピクセルのイメージング放射計を組み合わせ、センサー画像ピクセルあたり0.05度の精度で、1回の2D極座標測定で±70度にわたる3D発光をキャプチャします。このコンパクトなシステムは、角度光分布を測定するためにゴニオメーターで通常必要とされるコストと複雑さを軽減します。
Radiant NIR Intensity Lensで撮影され、TT-NIRIソフトウェアで解析されたNIR LEDの放射強度（角度の関数として）を示す極座標図と断面図。
「フラッド」ソース分析
物体検知は、暗闇でも物体の存在を検知し距離を決定するために使用されるNIR光の強い閃光（「フラッド」分布と呼ばれることもある）に依存することがある。このような機能は、顔認識において顔の距離を決定するために一般的に使用されており、これによりデバイスは、受信したNIR光の反射の変形に基づいて顔の曲率を正確に計算することができる。
飛行時間（ToF）法は、信号（NIRフラッドパルスなど）の放射と、その信号の反射がセンサーで受信されるまでの時間差に基づいて、デバイスと対象物との距離を測定する。NIR光は環境光から分離できるため、信号の乱れを低減し、低照度や夜間の条件下での精度を向上させることができるため、ToF測定に特に効果的です。顔認識アプリケーションでは、ToFは非常に正確な深度と空間測定を提供します。
すべてのNIRエミッションと同様に、ToF機能に使用されるエミッションは、定義された性能パラメータに準拠していることを確認するためにテストされなければなりません。NIR光源による正確な近接センシングを保証するためには、ホットスポットや分布の周囲での強度低下などの不規則性を特定し、補正する必要があります。
RadiantのNIRレンズソリューションは、平均パワー（強度、最大値、立ち上がりエッジ、立ち下がりエッジの値）を測定するFlood Source Analysis（分布の全幅/半幅）を提供します。
RadiantのTT-NIRIソフトウェアモジュールに表示されるNIR光源のFlood Source Analysis測定。照明光を正方形のディフューザーを通してパルス状に照射し、均一な強度の分布を作り出しています。断面グラフは、光源の発光パターンの端における強度のピークとフォールオフを示しています。
近赤外レーザー
光ファイバー通信、車載用ライダー、ジェスチャーや顔認識などのアプリケーションでは、垂直共振器型面発光レーザー（VCSEL）でもNIR発光が行われている。近赤外LEDは一般的に安価ですが、近赤外レーザには急速な普及を促す利点があります。NIRレーザーは近接センシングやオートフォーカスに優れており、例えば、顔認識や手のジェスチャー認識では、より高い精度で指向・反射させることができます。
空間的なコヒーレンスとフォーカスのため、レーザー光は小さな開口部を通過することができ、回折光学素子（DOE）を通しての統合や操作が容易になります。近赤外レーザーは、構造化光（定義されたパターンで投影される光）と顔識別などのアプリケーションのためのToFアプローチを使用して、優れた深度測定とマッピング機能を備えた3Dイメージングソリューションを可能にします。
構造化光ドットパターン解析
構造化光パターンを生成するには、単一のNIRレーザー発光を回折光学素子（DOE）と呼ばれる光学部品を通して投影します。DOEは、レーザーを複数の発光点に分割し、人の顔のような3Dオブジェクトに格子状の目に見えない小さなドットのアレイを投影します。各ドットからの光が物体表面から反射してNIRセンサーで受信されると、デバイスはパターンの変形を計算して物体の輪郭を決定する。事実上、NIR構造化光グリッドは物体の3D特徴の「マップ」を作成する。構造化光センシングは、スマートフォンやその他の保護されたデバイスやメディア用の顔認識デバイスなどのバイオメトリック・セキュリティで使用される一般的な方法である。
TT-NIRIソフトウェア・モジュールは、構造化光パターン内の各ドットを関心点として自動的に識別・カウントし、傾斜角、方位角、放射強度（W/sr）などの各ドットのデータを出力する。
TT-NIRIソフトウェアモジュールは、構造化光パターン内の各ドットを自動的に識別し、関心点としてカウントし、傾斜角、方位角、放射強度（W/sr）などの各ドットのデータを出力します。
DOEによって生成されたパターンを測定することで、3Dオブジェクト固有の識別可能な特徴を正確かつ安全にセンシングすることができます。パターン内の各ドットが正確に配置され、意図された放射強度で放射されることで、デバイスのNIRセンサーに適切に反射され、正しく解釈されて個人が識別されることが保証されなければなりません。
構造化光パターンやドットの位置、形状、サイズに関係なく、Radiantのラジオメトリック測定ソリューションは自動的に各ドットの注目点を特定し、各ドットの位置角度（方位角、傾斜角）、最大値、均一性、フラックスのデータを出力します。TT-NIRIソフトウェアでは、x,yにおける最大ピーク（最強エミッター）位置、最大ピーク傾斜角/方位角、最大ピーク時平均値、最大ピーク時立体角、最大ピーク点でのピクセル数、スポットパワー均一性（ドット間）、トータルフラックス、DOEフラックス（バックグランドピークを差し引いた値）などの全ドットソース解析がレポートされます。
