特集
自動車フォトニクス

赤外イメージングの動向と自動車応用
宇都宮大学

ヘーガン・ネイザンの電力を消費するだけでなく，寿命も限られている。そ1 はじめにの結果，現在，PbSe 基板に基づく従来型非冷却検出器技

一般に，自動車用カメラは低コストで，厳しい環境条だ利用可能になっていないが，近いうちに販売される可件に耐えられること，長寿命で，低消費電力であること能性がある 3）。それまでは，MWIR バンドはおそらく自が求められる。これにより，現在使用可能な赤外線カメ動車で使用するには難しい。

術を開発する努力がなされている。これらの検出器はまラの種類が制限されるが，今後数年間にわたって継続的な技術開発が期待されている。

MWIR 領域を超えると，7.5 〜 13 μ m の遠赤外線（LWIR）範囲となる。この範囲では，主に低コストの検出器とし検出デバイスの分野では，通常，さまざまな赤外線測てマイクロボロメータである。現在利用可能なマイクロ定領域をセンシングに使用される材料によって分類す

ボロメータは通常 17 μ m ピクセルサイズを使用するが，る。近赤外（NIR）領域では，シリコンを使用した通常これらの検出器アレイは急速に発展しているため，12の検出器タイプでは最大約 1000 nm，深空乏型センサー

μ m ピクセルが利用可能になり，10 μ m ピクセルサイズがでは最大 1100 nm の波長を検出できる。シリコンのカッ開発中である。LWIR の回折限界のスポットサイズは約トオフを超えると 1 − 3 μ m の波長の短波赤外（SWIR）10 μ m であるため，ピクセルサイズの継続的な縮小には領域となる。この領域で最も一般的に使用される検出器物理的な限界に近づいている 4）。それよりも小さいピク材料は 900 − 1700 nm の波長領域に感知する InGaAs であセルを開発することの利点は限定的である。

る。InGaAs 検出器は，12 μ m ピクセルサイズで自動車用

この既存の検出器技術の調査から，NIR および LWIR途に利用可能だがコストが非常に高いので，現在使われは自動車用途に適していると言える。また，最近，ブラていない。最近では，SWIR 範囲に低コストのソリューックシリコン検出器も SWIR を可能としたが，MWIR 範ションを提供するブラックシリコン検出器が利用可能に囲の将来の使用は不確実なままである。

なった。これらの検出器は，400 〜 1700 nm のスペクト

赤外線画像研究に関する文献を調査すると，低温冷却

ル範囲にわたって感度が高く，現在 8.5 μ m または 17 μ m

赤外線カメラと非冷却赤外線カメラの違いに留意するこ

1）のピクセルサイズで利用可能である 。ゲルマニウムベとが重要である。低温冷却器はノイズ性能がはるかに優ースの検出器アレイは 700 〜 1800 nm の範囲で検出でき，れているが，焦点距離が長く，遠距離のシーンを撮像す有望な特性を示すが，開発中のため現在市販されていなる場合など，狭い視野に適している。非冷却カメラは，

2）

冷却開口を必要としないため，短い焦点距離（ < 5 mm がSWIR 領域を超えると 3 − 5 μ m 中波赤外（MWIR）領可能）が可能になり，広い視野のイメージングに適して域になる。この領域では，主に使用される検出器材料はいる。非冷却センサーは低 F 値レンズを使用することで低温冷却 InSb である。ただし，これらのカメラはかなり高ノイズの影響を抑えるため，非冷却カメラ用に設計さい 。

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特集 自動車フォトニクス

ーンの照明を提供するが，トンネル内や曇りの多い夜間（a）（b）には役立たない 5）。MWIR と LWIR カメラは熱光の自己放射を感知するため，夜間や曇り空の間だけでなく，トンネル内などで使用することもできる。
雪の背景に対して真っ白な服を着ている人を検出するのが困難であると同様に，赤外線カメラには物体の検出（c）（d）が困難になる条件もある。野生動物は SWIR で反射率の高い毛皮の層で覆われていることが多いため，反射率の高い植物を背景として検出することは，予想以上に難しい場合がある。温度カメラの場合，熱コントラストが低いシーンでは，測定が困難になる。曇り空などの環境条
件は，強い熱コントラストを生成する日光，または暗い

図 1 撮影された画像：（a）可視光，（b）MWIR，（c）SWIR，（d）LWIR。
MWIR 画像では，反射した太陽光と道路からの自己放射熱放射の組み合わせを見ることができる。木の枝の明るい点は，春先の寒い背景に対して暖かい小鳥である。SWIR 画像では，黒髪がどのように白くなるかを見ることができるが，LWIR 画像は，髪は肌より冷たいので暗く見える。周囲の皮膚に対する静脈の熱コントラス
トさえも見えることを示している。

夜空を覆い隠す。雨と雪は，背景の温度と放射率を等しくさせ，熱特性のないシーンを生成する。
困難な測定環境を提供する雨と雪に加えて，夜明け後と日暮れ後に起こる「サーマルクロスオーバー」として知られている時間帯もある 6）。たとえば，太陽が地平線の下で消えるにつれて，表面は直射日光の加熱にさらされた短焦点レンズは実用的である。

れなくなり，冷却し始める。夜間に雲のない空が広がる

図 1 は，さまざまな赤外線帯域で撮影したシーンを表と，表面は背景より冷たくなっていく。したがって，日し，それらの特性を示す。たとえば，NIR および SWIR中の太陽熱と夜間の空冷の間で物体が移行すると，周囲では，髪の色に関係なく，人の髪の反射率が高くなるこの気温と等しくなり，弱い熱プロファイルのみが生成さとが分かる。同様に，植物の葉は，直射日光下で葉細胞れるポイントがある。これらの時間帯では，屋外でのイの過熱を防ぐ防御メカニズムとして，反射率が高い。葉メージングでは，昼夜の真ん中よりもはるかに低いコン

は，クロロフィルに最も役立つ赤と青の可視波長を透過トラストの画像が得られる。

し，不要な熱を追加するだけの緑と赤外線の波長を反射する。

濃い霧，煙，または塵雲が危険な運転条件を生み出し，多くの研究者が赤外線画像を使用してこれらの条件下でMWIR と LWIR の両方の波長帯は，シーンの熱プロフの視認性を改善することを調査した。レイリー散乱理論

ァイルを表示する。屋外で撮影された MWIR 画像は，反は，これらのエアロゾル雲を透過する光の消衰係数が λ 4射された太陽光，および物体の自己放射の混合で構成さに比例することを示しているため，10 μ m で測定した値れるが，LWIR シーンでは反射された太陽光は無視でき4は（10/0.55）≈ 10 5 減少する。550 nm で測定された測定るほど小さい。

値と比較して減少した。レイリー近似は，光の波長と比較して小さい粒子に適用されるため，この比較はサイズ2 赤外線による可視化の向上が < 100 nm の粒子に適用される。大きい粒子の場合，ミ赤外線カメラは，可視光カメラだけでは困難な状況で，のレイリー挙動から，より大きな粒子径でのより複雑な歩行者，動物，および周囲の風景を検出して見ることが散乱パターンにスムーズに移行する。ただし，平均するできる。SWIR，MWIR，および LWIR カメラはすべて，と，より長い波長でより小さな散乱係数を持つ傾向が残夜 間 か 低 照 度 条 件 で の イ メ ー ジ ン グ が 可 能 で あ る。

るが，λ 4 よりもゆっくりと減衰する。波長よりもはるか

SWIR カメラは，大気の薄暗い夜光を利用して周囲のシに大きい粒子径の場合，散乱断面積は粒子の断面積の 22ー散乱理論はより良いモデルを提供し，小さい粒子径でOPTRONICS（2019）No.10

るため，散乱はわずかに減少する。これが，霧に対する倍に近づく。
したがって，散乱媒体を介した赤外線イメージングの赤外線画像の論文で，この利点を明確に示すサンプル画有用性は，3 つの要因に依存する。エアロゾルの粒子サイ像が非常に少ない理由である。実際には，単純な理論がズ，測定波長，およびシーン内のオブジェクトの固有の可視性を劇的に改善することを示唆する場合でも，赤外7）コントラストである。霧にはさまざまな種類があるが ，線カメラは可視カメラと同様に可視性の問題に悩まされ一般に，濃い霧は直径の大きい水滴で構成されている。

る。視界の改善の劇的な例は，実際にはめったに達成さ平均直径は薄い霧で < 1 μ m から濃い霧で〜 20 μ m の範囲れない条件でのみで可能である 10）。

であるため，赤外線イメージングは，薄い霧では有効で，必要とされる濃い霧ではあまり役に立たない。煙と塵の雲の状況はより有利で，粒子サイズは煙の直径が 1 μ m未満 8），塵の場合は 10 μ m 未満である 9）。

3 道路状況を測定するための赤外線偏光赤外線画像の別の自動車用途には，偏光効果を利用し散乱によるイメージングの赤外線の利点を示す。3 番て道路状況の視認性を改善することが試みられている。

目の要因は，固有のシーンコントラストであり，この本特に危険なのは，「黒い氷」と「見えない水」の状態で質的な要因は，既存の研究文献ではほとんど無視されてある。黒い氷は，透明な氷の層が道路を覆っている状態きた。これは，多くの人々を熱画像，特に霧を通して，であるため，ドライバーは下の道路を見て，氷がそこに実際よりもはるかに効果的であると残念ながら誤解させあることを知ることができない。目に見えない水も同様ている。問題は，濃い霧の状態でも熱コントラストが非の状況で，路面に溜まった水からの反射により，そこに常に低い状態になるため，シーン内の物体に固有の可視水があることを認識するのが困難になる（図 2 を参照）。

性がないために，より長い波長での余分な可視性が無駄

これらの条件の両方で，偏光を使用して，直接露出されになる。塵雲の場合，状況は少し良くなるが，空気が接た路面を，その偏光情報によって氷または水が重なった

触するすべての表面を強制的に空気温度に加熱または冷表面から区別することができる。

却するため，塵雲の風速が高いと熱コントラストも低下

一般に，偏光しているのは構造の揃った存在を示し，する。火災によって生成される煙雲は，本質的に大きな偏光の解消はランダム構造の存在を示す。黒い氷と目に熱コントラストのシーンであるため，これらの場合の遠見えない水の場合，ランダムな構造は道路の表面であり，赤外線イメージングは，すべての理論を実現できる。

規則正しい構造は道路上の滑らかな氷または水の表面で

霧 の 熱 画 像 は し ば し ば 問 題 と な る た め， 代 わ り にある。路面の滑らかさは，表面フレネル反射によって引SWIR 波長で測定しようと試みられている。しかし残念

き起こされる偏光効果を保持する。ただし，熱赤外偏光ながら，結果はそれほど良くない。SWIR 波長は可視波

センシングに特有なのは，フレネル反射効果だけでなく，長の 3 倍しか長くなく，粒子サイズは一般に波長を超えフレネル放出効果もある。不透明な材料内から放射され（b）DOP（a）Intensity

図2（c）Polarized angle

4095

19000– 90

可視光の偏光カメラで見る道路の水溜り。水溜りは日陰に入っている状態で水面で反射している背景の半分は空，半分は建物である。この状態では水と黒いアスファルトを区別しにくい。これに対して，偏光度イメージで見ると水とアスファルトの違いは見やすくなる 11）。

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る赤外線光子は通常，表面に到達する前に吸収され，表は，予想外の測定困難のため，赤外線イメージングの多面下の 1 〜 2 波長の薄い表面層内で放射される光子は，くの有望な手法が実際には実現されていない。それでも，材料から逃げる可能性が高くなる。これらの光子が物質

赤外線データには可視画像だけでは得られない豊富なデと空気の界面を透過すると，フレネル方程式で予測されータが含まれているため，研究者はこれらのカメラを自たとおりに屈折し，放射光に偏光が生成される。

動車の検知に使用できるように開発作業を続ける必要がその結果，熱赤外の偏光測定では，反射効果と放射効ある。

果の両方が組み合わされる。反射面が，その表面からの反射で見た物体と同じ温度を持っている場合，放射係数と反射係数は，偏光を完全に相殺するために正確に相互にバランスを保つ。反射前の光の s 偏光と p 偏光の違いは，放射の s 偏光と p 偏光の違いによって正確に相殺される。したがって，たとえば，木製テーブルを斜めの角度で見ることができる。この場合，テーブルの隣の壁はテーブルの表面で反射する。テーブルと壁が同じ温度の場合，反射光は完全に偏光されない。2 つの間に温度差がある場合，偏光特性は残り，温度差が大きくなると偏光特性が大きくなる。
ここでも，理論を素直に理解することで，実際よりも仕事が楽になる。熱偏光シグネチャは放射偏光と反射偏光の混合であるため，ユーザーは偏光情報が何を意味するかを知るために，表面で反射された物体の温度を知る必要がある。したがって，反射信号がどこから来てその温度が何であるかを知るために，車両に置かれ，接近する道路を凝視する赤外線カメラは，道路の形状と空の角度を絶えず推定しなければならない。このタスクは不可能ではないが，うまく機能するにはかなりの研究が必要であろう。

4 まとめ
自動車のビジョン用の赤外線カメラの実装が，可視波長カメラに関して遅れているいくつかの理由があること

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を示してきた。 1 つ目は，NIR を除くすべての赤外線波長帯域で，カメラは可視波長のカメラよりも高価であること。第 2 に，これらのカメラによって生成されるビデ■ Trends in infrared imaging and automotive applications■ Nathan Hagen

オデータは可視スペクトルデータほど馴染みがないた■ Utsunomiya University, Department of Optical Engineering,

め，それらのアルゴリズムの開発はより高価である。さCenter for Optical Research and Education

らに，輸出規制はいくぶん緩和されているが，高品質の赤外線カメラは依然として，製造元の国からの輸出が制限されている。最後に，そしておそらく最も重要なこと

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ヘーガン・ネイザン
所属：宇都宮大学

光工学プログラム

オプティクス教育研究セン

ター

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