SWIR LiDARとは｜短波長赤外線3Dセンシング技術の仕組みと活用事例
SWIR LiDARは、短波長赤外線（1-3μm波長域）を活用した次世代の3Dセンシング技術です。人間の目には見えない赤外線を利用することで、従来のLiDAR技術では困難だった透過性検査や悪天候下での高精度な距離測定を実現します。製造業での非破壊検査、自動車業界の自動運転技術、建築物の構造検査など、幅広い産業分野で革新的な応用が期待されています。本記事では、SWIR LiDARの基本原理から具体的な活用事例まで、専門技術を分かりやすく解説いたします。
目次
SWIR LiDAR技術の基礎知識
SWIR（短波長赤外線）の波長特性と基本原理
SWIR（Short-Wave Infrared）は、波長1μmから3μmの範囲の短波長赤外線を指します。この波長域は、人間の目に見える可視光線（380nm-780nm）よりも長く、遠赤外線（8μm-14μm）よりも短い電磁波です。赤外線カメラが捉えるSWIRの特徴は、物質の透過性と反射特性にあります。
従来のデジタルカメラや監視カメラでは撮影できない波長域のため、SWIR技術は多くの材料を透過して内部構造を可視化できる独特な性質を持っています。例えば、プラスチック、シリコン、衣服などの物質は、可視光では不透明でも、特定の波長の短波長赤外線に対しては透過率が高くなります。
この透過特性により、非破壊検査における革新的な検査手法が可能となり、製品の品質管理や安全性確保において重要な役割を果たしています。また、水分や特定の分子構造による吸収波長の違いを利用することで、物質の成分分析や品質評価も実現できます。
LiDAR技術との融合による3Dセンシングの仕組み
LiDAR（Light Detection and Ranging）は、レーザー光を対象物に照射し、反射光の時間差から距離を測定する技術です。SWIR LiDARでは、短波長赤外線のレーザー光源と専用の赤外線カメラを組み合わせることで、従来の可視光LiDARでは不可能だった高精度な3Dマッピングを実現します。
システムの基本的な仕組みは以下の通りです。SWIR波長域のレーザー光を対象物に照射し、反射した赤外線を高感度な赤外線カメラで検出します。この過程で、光の往復時間（Time of Flight）を精密に計測し、各点での距離情報を取得します。
特に重要なのは、短波長赤外線が持つ優れた透過性です。霧や煙、塵などの微粒子による散乱が可視光よりも少ないため、悪環境下でも安定した測定が可能です。また、太陽光の影響を受けにくい波長域を選択することで、屋外での昼夜を問わない連続的な監視と計測を実現できます。
人間の目には見えない1-3μm波長域の活用メリット
SWIR LiDARが活用する1-3μm波長域は、人間の目には見えないため、従来の光学検査では発見できなかった問題や特徴を検出できます。この波長範囲における主なメリットは、材料による光の吸収と透過の違いを明確に捉えられることです。
例えば、金属とプラスチックでは、特定の波長に対する反射率や吸収率が大きく異なります。これにより、混在する材料の識別や分離が容易になり、リサイクル業界や廃棄物処理における自動選別システムの精度向上に貢献しています。
また、水分含有量の測定においても、短波長赤外線は極めて有効です。水分子は特定の波長域で強い吸収を示すため、農業分野での作物の水分管理や、医薬品製造での乾燥工程の品質管理などに応用されています。
従来のLiDAR技術との違いと技術的優位性
可視光LiDARとSWIR LiDARの性能比較
従来の可視光LiDARシステムと比較して、SWIR LiDARは複数の技術的優位性を持ちます。最も重要な違いは、使用する光の波長特性にあります。可視光（380nm-780nm）を使用する従来システムでは、人間の目に見える光を利用するため、明るい環境での測定時にノイズが発生しやすくなります。
一方、SWIR LiDARで使用される短波長赤外線は、太陽光スペクトラムの中でも比較的影響を受けにくい波長域を選択できるため、屋外環境での昼夜を問わない安定した測定精度を実現できます。また、赤外線カメラの感度特性により、より遠距離での検出能力も向上しています。
測定対象との相互作用においても大きな違いがあります。可視光は多くの材料表面で反射しますが、短波長赤外線は材料内部への透過が可能です。これにより、表面の汚れや薄い被覆材の影響を受けずに、対象物の真の形状や内部構造を測定できます。
透過性能と測定精度の向上効果
SWIR LiDARの最大の特徴である透過性能は、従来の光学測定システムでは不可能だった応用を可能にします。例えば、薄いプラスチック包装を透過して内容物の形状を測定したり、表面の塗装やコーティングの下にある基材の状態を評価することができます。
測定精度の向上は、波長の特性と高性能な画像処理アルゴリズムの組み合わせによって実現されます。短波長赤外線は散乱が少ないため、シャープな反射信号を得ることができ、距離測定の分解能が向上します。また、専用フィルターを使用することで、特定の波長域のみを選択的に検出し、ノイズの影響を最小限に抑えています。
特に産業用途では、マイクロメートル単位の精度が要求される場面が多く、SWIR LiDARの高精度測定能力は品質管理の革新をもたらしています。従来の接触式測定器では困難だった柔軟材料や熱に敏感な材料の測定も、非接触で高精度に実行できるようになりました。
悪天候・低照度環境での優れた検出能力
SWIR LiDARは、悪天候や低照度環境における検出能力において、従来技術を大きく上回る性能を発揮します。霧や雨、雪などの気象条件下では、可視光の散乱により従来のカメラや監視カメラシステムの性能が著しく低下します。
しかし、短波長赤外線は水滴や氷晶による散乱の影響が可視光よりも小さいため、悪天候下でも相対的に安定した信号を維持できます。この特性により、自動車の自動運転技術や屋外の監視システムにおいて、天候に左右されない信頼性の高いセンシングが可能になります。
夜間や低照度環境においても、SWIR LiDARは優れた性能を示します。アクティブセンシング方式のため外部光源に依存せず、自らのレーザー光源により対象物を照明します。赤外線カメラの高感度特性と相まって、完全な暗闇でも昼間と同等の測定精度を維持できます。
SWIR LiDARカメラシステムの構成と仕組み
赤外線カメラとレーザー光源の統合設計
SWIR LiDARシステムの中核を成すのは、高性能な赤外線カメラと精密制御されたレーザー光源の統合設計です。赤外線カメラには、SWIR波長域（1-3μm）に最適化された検出器が搭載され、微弱な反射光も高感度で捉えることができます。
レーザー光源には、一般的に1.55μm付近の波長が使用されます。この波長は、大気透過率が高く、また人間の目に対する安全性も確保しやすいため、産業用途に適しています。レーザー光は精密にコリメートされ、対象領域を均一に照明するよう設計されています。
カメラとレーザー光源の同期制御により、パルス発光とその反射光検出のタイミングが高精度で管理されます。この同期システムにより、ナノ秒単位での時間測定が可能となり、ミリメートル以下の距離分解能を実現しています。また、システム全体の小型化と省電力化も重要な設計要素として考慮されています。
専用フィルターと画像処理アルゴリズムの役割
SWIR LiDARシステムの性能を最大化するために、専用フィルターと高度な画像処理アルゴリズムが重要な役割を果たします。光学フィルターは、目的とする波長域のみを選択的に通過させ、不要なバックグラウンド光を除去します。
特に屋外での使用では、太陽光の影響を最小限に抑えるため、狭帯域フィルターが使用されます。これにより、レーザー波長と同一の波長のみを検出し、S/N比の向上を図っています。また、偏光フィルターを組み合わせることで、表面反射と内部からの散乱光を区別し、より詳細な材料情報を取得することも可能です。
画像処理アルゴリズムでは、時系列での光強度変化から距離情報を高精度で抽出します。ノイズ除去、信号増強、エッジ検出などの処理により、鮮明な3Dポイントクラウドデータを生成します。機械学習技術を組み込んだ最新のアルゴリズムでは、材料識別や欠陥検出の自動化も実現されています。
距離測定と3Dマッピングのデータ処理技術
SWIR LiDARにおける距離測定は、Time-of-Flight（ToF）方式を基本としています。レーザーパルスの発光から反射光の検出までの時間差を測定し、光速を用いて距離を算出します。この処理は高速なデジタル信号処理回路により、リアルタイムで実行されます。
3Dマッピングでは、測定された距離データと照射角度情報を組み合わせて、対象物の三次元座標を算出します。スキャニング機構により広範囲の測定を行い、数十万から数百万点のポイントクラウドデータを生成します。このデータは、CADソフトウェアや解析ツールで利用可能な形式で出力されます。
データ処理の最適化により、測定速度と精度の両立を実現しています。並列処理アーキテクチャの採用により、大量のデータを高速で処理し、リアルタイムでの品質判定や異常検知も可能になっています。また、クラウドベースのデータ分析システムとの連携により、蓄積されたデータからの傾向分析や予測保全への応用も進んでいます。
製造業におけるSWIR LiDAR活用事例
非破壊検査による製品品質管理の革新
製造業における品質管理において、SWIR LiDAR技術は従来の検査手法を大きく変革しています。短波長赤外線の透過性能を活用することで、製品を破壊することなく内部構造の詳細な3D解析が可能となり、生産効率と品質保証の両立を実現しています。
赤外線カメラとLiDARセンサーを組み合わせたシステムでは、人間の目には見えない波長域の光を利用して、材料内部の欠陥や気泡、密度分布を高精度で検出できます。従来の目視検査や破壊検査と比較して、検査時間を大幅に短縮しながら、より詳細な品質データを取得することが可能です。
特に品質管理において重要なのは、製品の全数検査を実現できる点です。赤外線を利用した撮影により、生産ライン上を流れるすべての製品に対してリアルタイムで検査を実施し、不良品の早期発見と除外を自動化できます。
プラスチック・金属材料の内部構造検査
SWIR波長域の特性を活かした材料検査では、プラスチック製品の肉厚分布や金属部品の内部クラックを非接触で検出できます。1-3μmの波長範囲では、多くの樹脂材料や薄い金属シートを透過するため、従来のX線検査では困難だった軽微な欠陥まで検出可能です。
製造工程において、射出成形品の充填不良やウェルドライン、金属加工品の応力集中箇所など、製品の耐久性に影響する要因を早期に発見できることで、後工程での不具合を防止し、製品の信頼性向上に大きく貢献しています。
また、複合材料や積層構造を持つ製品においても、各層の接着状態や界面の剥離を詳細に観察できるため、航空宇宙産業や自動車部品製造など、高い信頼性が求められる分野での活用が拡大しています。
生産ライン監視カメラシステムへの応用
生産現場における監視システムとして、SWIR LiDARカメラは24時間体制での品質監視を実現しています。赤外線センサーを活用することで、照明条件に左右されることなく、安定した検査精度を維持できます。
監視カメラとして設置されたシステムは、製品の形状測定、位置決め、異物検出を同時に実行し、生産ラインの自動化レベルを大幅に向上させています。特に高速で移動する製品に対しても、LiDAR技術による距離測定機能により、正確な3D形状データを取得できる点が評価されています。
自動車業界でのSWIR LiDAR導入効果
自動運転技術における物体検知精度の向上
自動車業界では、自動運転システムの安全性向上において、SWIR LiDAR技術が重要な役割を果たしています。短波長赤外線を利用することで、可視光カメラでは検出困難な悪天候時や逆光条件下でも、高精度な物体認識が可能となっています。
従来の可視光カメラや一般的なLiDARシステムと比較して、SWIR LiDARは霧や雨、雪などの気象条件に対する耐性が高く、安全な自動運転の実現に不可欠な技術として注目されています。特に人間の目では識別困難な状況下でも、確実に歩行者や他車両を検出できる能力は、交通事故防止に直結する重要な機能です。
夜間・雨天時の安全性能強化
夜間運転時の安全性確保において、赤外線の特性を活かした検知システムは大きな効果を発揮しています。人間の目に見えない波長域の光を活用することで、ヘッドライトの照射範囲外にある物体や、反射率の低い服装を着用した歩行者まで確実に検出できます。
雨天時には、水滴による光の散乱が問題となる可視光システムと異なり、SWIR波長域では水分による影響を受けにくいため、安定した検知性能を維持できます。この特性により、従来は運転支援システムの性能が低下していた悪条件下でも、高い安全性を確保できるようになりました。
車載センサーシステムとの統合メリット
車載システム全体との統合において、SWIR LiDARは既存のセンサー群との相互補完により、より堅牢な認識システムを構築できます。レーダーやミリ波センサーと組み合わせることで、距離、速度、形状の多角的な情報を統合し、誤認識のリスクを大幅に低減できます。
また、車載カメラとしての小型化も進んでおり、既存の車両設計に大きな変更を加えることなく導入できる点も、自動車メーカーにとって重要なメリットとなっています。
医薬品・食品業界での応用可能性
水分検知による品質管理の高度化
医薬品製造における品質管理では、錠剤やカプセルの水分含有量が製品の安定性や有効性に直接影響するため、精密な水分測定が不可欠です。SWIR LiDAR技術は水分の吸収波長特性を利用して、非接触かつ非破壊で製品の水分分布を3次元的に測定できるため、従来の抜き取り検査から全数検査への移行を可能にしています。
食品業界においても、パンや菓子類の水分含有量、肉製品の脂肪分布、農産物の熟成度判定など、幅広い応用が期待されています。赤外線による撮影により、製品の内部状態を可視化し、品質の均一性を保証できることで、消費者の信頼獲得と食品ロス削減の両立が実現されています。
異物・不純物検出の精度向上
製薬工程における異物検出では、従来の目視検査や金属探知機では発見できない微細な不純物まで検出可能です。赤外線カメラの高い分解能により、髪の毛一本レベルの異物から、透明な異物まで確実に検出し、製品の安全性を保証しています。
食品分野では、包装材料の破片、石や金属片、虫などの混入物を高精度で検出できるため、消費者への安全な製品提供に大きく貢献しています。特に粉末状の原材料や液体製品においても、従来技術では困難だった検出が可能となっています。
パッケージ透過による内容物検査技術
包装された製品の品質検査において、SWIR波長域の透過性能を活かした検査技術は革新的な解決策を提供しています。アルミ箔やプラスチック包装を透過して内容物の状態を確認できるため、包装を開封することなく品質検査を実施できます。
医薬品のブリスターパックや食品の個包装において、内容物の欠損、変色、形状異常を検出し、出荷前の最終品質チェックを自動化できることで、検査効率の大幅な向上と人的ミスの削減を実現しています。
建築・インフラ分野でのSWIR LiDAR活用
建築物の構造欠陥・クラック検出
建築物の維持管理において、SWIR LiDAR技術は構造体の健全性評価に新たな手法を提供しています。コンクリート構造物の内部クラックや鉄筋の腐食状況を、建物の表面から非破壊で検査することが可能となり、従来の打音検査や目視点検では発見困難だった初期段階の劣化も検出できます。
特に高層建築物や橋梁などの大規模構造物では、人が直接アクセスできない箇所の検査において、ドローンに搭載したSWIRカメラシステムによる遠隔検査が効果的です。赤外線による撮影により、構造材の温度分布からも異常箇所を特定でき、予防保全の精度向上に大きく貢献しています。
壁面内部の漏水・断熱材チェック
建築物の壁面内部における水分浸入や断熱材の劣化は、建物の性能低下や居住環境の悪化を引き起こす重要な問題です。SWIR LiDAR技術では、壁面を透過する波長特性を活用して、内部の水分分布や断熱材の密度変化を3次元的に可視化できます。
従来は壁面を一部解体して確認する必要があった内部構造の状態を、非破壊で詳細に把握できるため、修繕計画の精度向上とコスト削減を両立できます。また、エネルギー効率の観点からも、断熱性能の劣化箇所を特定することで、効果的な改修工事の実施が可能となっています。
インフラ設備の予防保全における効果
道路、橋梁、トンネルなどの社会インフラにおける予防保全では、定期的な状態監視が安全性確保の要となります。SWIR LiDAR技術により、コンクリートの中性化進行、鋼材の腐食程度、継目部の劣化状況を定量的に評価でき、従来の経験則に基づく保全計画から、データに基づく科学的な維持管理への転換が進んでいます。
特に地下埋設物や配管設備では、掘削することなく内部状態を把握できるため、インフラの長寿命化と維持管理コストの適正化において大きな効果を発揮しています。交通規制や工事による社会的影響を最小限に抑えながら、必要な箇所に限定した効率的な補修工事の実施が可能となっています。
SWIR LiDARシステム選定のポイント
波長範囲と用途に応じた機器選択基準
SWIR LiDARシステムを選定する際には、まず対象物質や用途に応じた波長範囲の選択が重要です。短波長赤外線は1-3μmの波長域で異なる透過特性を持つため、検査対象に最適な波長を選ぶことが測定精度に直結します。
プラスチックの透過検査では1.0-1.3μmの波長が効果的であり、水分検知には1.4-1.5μmの波長域が適しています。一方、シリコン材料の検査には1.1μm付近の波長が最も透過率が高く、波長選択によって検査精度が大幅に向上する可能性があります。
また、複数の波長を同時に利用するマルチスペクトラル機能を持つカメラシステムは、より詳細な材料分析が可能です。用途に応じて単一波長タイプかマルチスペクトラルタイプかを適切に選択することが重要です。
撮影環境・対象物質に最適なカメラ仕様
赤外線カメラの仕様選定では、撮影環境と対象物質の特性を十分に考慮する必要があります。監視カメラとして屋外で使用する場合は、温度変化や湿度に対する耐性が重要な選定基準となります。
解像度については、検査対象のサイズと要求される検出精度に応じて決定します。微細な欠陥検出が必要な場合は高解像度のカメラが必須ですが、監視用途では中程度の解像度でもコストパフォーマンスに優れた選択となります。
フィルターの選択も重要な要素です。不要な波長をカットする専用フィルターにより、ノイズを低減し測定精度を向上させることが可能です。対象物質の特性に合わせて、最適なフィルター構成を選定することが求められます。
導入コストと運用効果の検討要素
SWIR LiDARシステムの導入では、初期投資と運用効果のバランスを慎重に評価する必要があります。システム構築費用は規模により数百万円から数千万円の範囲となり、専門的なコンサルティングが必要な場合は年間1000万円-1億円程度の費用が発生する可能性があります。
運用面では、従来の検査方法と比較した効率向上効果を定量的に評価することが重要です。非破壊検査による検査時間短縮、不良品検出精度向上による品質向上効果、人的コスト削減効果などを総合的に判断します。
投資回収期間を明確にし、長期的な運用効果を含めた総合的なコストパフォーマンスで判断することが成功の鍵となります。
今後の技術発展と市場展望
AI画像解析との組み合わせによる高度化
SWIR LiDAR技術は、AI画像処理技術との統合により大幅な性能向上が期待されています。機械学習アルゴリズムを活用することで、従来は人間の目や経験に依存していた判定作業の自動化が実現されています。
深層学習技術により、複雑な材料内部構造の解析や微細な欠陥の自動検出が可能となり、検査精度の向上と作業効率化が同時に実現されます。特に製造業における品質管理分野では、AI統合システムの導入効果が顕著に現れています。
リアルタイム画像解析機能の向上により、生産ラインでの即座な品質判定や異常検知が可能となり、製造プロセス全体の効率化に大きく貢献しています。
小型化・低コスト化の技術トレンド
赤外線カメラの技術進歩により、SWIR LiDARシステムの小型化と低コスト化が急速に進んでいます。従来は大型で高価だったシステムが、コンパクトで導入しやすい価格帯まで下がってきています。
半導体技術の発展により、高性能なSWIRセンサーの量産が可能となり、カメラ本体のコスト削減が実現されています。また、レーザー光源の効率化により、消費電力の削減と長寿命化も達成されています。
これらの技術革新により、中小企業でも導入可能な価格帯のシステムが登場し、市場拡大の大きな要因となっています。
新たな産業分野への展開可能性
SWIR LiDAR技術は、従来の製造業や自動車業界を超えて、新たな分野への展開が加速しています。農業分野では作物の生育状況監視や品質評価への応用が始まっており、食品の内部品質検査から環境モニタリングまで幅広い用途での活用が期待されています。
医療分野では、非侵襲的な検査手法として注目されており、皮膚の内部構造観察や血管の可視化などの研究が進んでいます。また、セキュリティ分野では、人間の目には見えない波長域の特性を活かした新たな監視システムの開発が進行中です。
エネルギー分野では、太陽電池パネルの検査や風力発電設備の保守点検への応用も検討されており、インフラメンテナンスの効率化に貢献する技術として期待されています。
SWIR LiDARに関するよくある質問（FAQ）
SWIR LiDARと通常のLiDARの違いは何ですか
SWIR LiDARは短波長赤外線（1-3μm）を使用するため、可視光を使用する通常のLiDARとは大きく異なる特性を持っています。最大の違いは透過性能で、プラスチックやガラスなどの材料を透過して内部構造を観察できることです。また、人間の目には見えない波長域を利用するため、周囲の光環境に影響されにくく、悪天候や低照度環境でも安定した測定が可能です。
どのような材料の透過検査が可能ですか
SWIR波長域では、多くのプラスチック材料、薄いガラス、繊維、紙類などが透過可能です。特にポリエチレンやポリプロピレンなどの樹脂材料は高い透過率を示し、内部の異物検出や構造解析に適しています。ただし、金属や厚い材料は透過が困難なため、用途に応じた事前検討が必要です。
測定精度はどの程度期待できますか
SWIR LiDARの測定精度は、使用する波長とシステム構成により変動しますが、一般的に従来の可視光システムよりも高精度な測定が可能です。距離測定では数mm以下の精度を実現でき、表面形状測定では数十μm レベルの精度も達成可能です。ただし、対象物質の特性や環境条件により精度は変化するため、実用前の詳細な性能評価が重要です。
導入に必要な初期投資はどの程度ですか
SWIR LiDARシステムの導入費用は、システム規模と要求仕様により大きく異なります。基本的なシステムで数百万円から、高性能・大規模システムでは数千万円の投資が必要となる場合があります。また、導入コンサルティングや システム最適化が必要な場合は、追加で年間1000万円-1億円程度の費用が発生する可能性があります。
保守・メンテナンスで注意すべき点はありますか
SWIR LiDARシステムの保守では、赤外線センサーとレーザー光源の定期的な校正が重要です。また、フィルターの汚れや劣化が測定精度に大きく影響するため、清掃と交換スケジュールの管理が必要です。温度変化による性能変動もあるため、使用環境の温度管理と定期的な性能確認も欠かせません。専門技術者による年次点検を実施することで、長期間安定した性能を維持できます。
SWIR LiDARで撮影した写真は人の目で見た映像と違うのですか？
SWIR LiDARで取得した画像は、人の目や肉眼では捉えられない短波長赤外域の情報を含むため、通常の写真とは大きく見え方が異なります。物体の透過性や反射特性が可視光とは違うため、何か隠れた構造や材質の違いも明確に識別できます。
SWIR LiDARは長波長の赤外線と比べてどのような利点がありますか？
長波長赤外線と比較して、SWIR（短波長赤外）は大気透過性が優れており、より精密な測定が可能です。弊社の技術検証では、霧や煙などの環境でも安定した性能を発揮し、産業用途での信頼性が高いことが確認されています。
SWIR LiDARはどのような分野で使われていますか？
SWIR LiDARは主に自動車の自動運転システム、工場での品質検査、農業における作物監視、さらには山岳地帯での地形測量など幅広い分野で使われています。特に従来技術では困難だった透過性材料の検査や、夜間での高精度測定に優れた効果を発揮します。
SWIR LiDARで測定できる赤外線量はどの程度ですか？
SWIR LiDARは1.0～3.0μm波長域の赤外線量を高感度で検出します。この赤外域は水分や有機物に対して特徴的な吸収・透過特性を示すため、従来のセンサーでは判別できなかった微細な材質差や内部構造の変化も正確に測定できます。
SWIR LiDARの測定結果が従来と違って見える理由は何ですか？
SWIR波長域では物質の光学特性が可視光域と大きく異なるため、のように見慣れた物体でも全く違った姿で現れることがあります。これは欠陥かもしれませんが、実際には材質の本質的な特性を正確に捉えているためで、検査精度の向上に寄与しれません。
