Холдинг «Швабе» Госкорпорации Ростех разработал матрицы для инфракрасных камер, способные работать в расширенном спектральном диапазоне — от видимого света до коротковолнового инфракрасного излучения. Технология позволит камерам видеть в тумане и дыму, проверять качество лекарств и продуктов без вскрытия упаковки, а также повысить надёжность систем технического зрения для всепогодной навигации.

В основе разработки лежит фоточувствительный слой из коллоидных квантовых точек — нанокристаллов полупроводников. Их применение заметно упрощает изготовление фотоприёмного устройства и расширяет рабочий диапазон, открывая доступ к спектральным областям, которые недоступны устройствам на традиционных материалах.

«Коллоидные квантовые точки — по-настоящему прорывная технология, которая способна преобразить многие сферы нашей жизни. Камеры на их основе будут эффективнее нынешнего поколения SWIR-устройств за счет расширенного рабочего диапазона, а при серийном производстве — еще и значительно дешевле, что сделает их доступными для большинства коммерческих проектов», — отметил генеральный директор «Швабе», член Бюро Союза машиностроителей России Вадим Калюгин.

Одно из главных преимуществ камер коротковолнового ИК-диапазона — способность видеть через дым и туман. Новые матрицы дают более чёткую картинку в сумерках, увереннее работают в смоге и позволяют получать более контрастные силуэты зданий в городской дымке. Кроме того, они способны оперативно выявлять пожары.

Значительный потенциал у внедрения таких камер на фармацевтических производствах. Они видят карту распределения веществ и компонентов по поверхности таблетки и точно определяют её состав — даже сквозь блистерную упаковку. Это позволяет организовать неразрушающий контроль всей партии прямо на конвейере. Аналогичные системы уже используются для проверки качества пищевых продуктов и сортировки пластика, и камеры на квантовых точках повысят их надёжность.

Перспективное направление — беспилотный транспорт. Переход на полностью автономные автомобили потребует всепогодных камер, способных в любое время суток не только видеть все препятствия, но и распознавать знаки и разметку. Беспилотным поездам камеры на квантовых точках дадут возможность отличать воду ото льда на рельсах, что важно для расчёта допустимой скорости движения.

В составе агродронов новые камеры помогут оперативно измерять водный стресс растений, определяя необходимость полива задолго до появления видимых симптомов обезвоживания. Матрицы также позволят проводить дистанционную оценку биомассы и загрязнения почв нефтепродуктами. Кроме того, в коротковолновом ИК-диапазоне можно видеть облака метана, локализуя места его утечки из газопроводов.

Новые матрицы сделают более доступной инспекцию материалов на полупроводниковых производствах, позволив контролировать наличие дефектов в кремнии на всём пути от слитка до готовой микросхемы. А искусствоведы получат возможность видеть черновые наброски мастеров живописи, проникая под красочные слои, которые непрозрачны для обычного наблюдателя.

В коротковолновом ИК-диапазоне также чётко различима береговая линия и объекты на поверхности воды, что важно для своевременного обнаружения тонущих людей. Всё это делает решения на базе матриц с квантовыми точками оптимальным выбором для систем видеонаблюдения в мегаполисах и малых городах.

Новый подход к созданию фотоприёмных матриц разрабатывается входящим в «Швабе» Государственным научным центром Российской Федерации НПО «Орион» в сотрудничестве с Московским физико-техническим институтом и Физико-техническим институтом им. А. Ф. Иоффе РАН при поддержке Фонда перспективных исследований.

Разработку представили на форуме «Микроэлектроника 2026», который проходит на федеральной территории «Сириус» с 27 сентября по 3 октября. Мероприятие проводится с 2015 года и является одной из основных площадок для обсуждения самых актуальных вопросов микро- и радиоэлектронной отрасли.

Источник публикации "Сделано у нас"

Подписывайтесь на Телеграм «Сделано у нас» тут, а на сообщество на Пикабу можно подписаться здесь

Также у нас теперь есть канал в МАХ