MCU & FPGA Sensores Espectros Eletromagnéticos na Engenharia: UV, Visível, NIR e SWIR e Onde Usá-los

Espectros Eletromagnéticos na Engenharia: UV, Visível, NIR e SWIR e Onde Usá-los



2 — Espectro Visível: percepção humana, limites físicos e aplicações

O espectro visível ocupa aproximadamente a faixa entre 400 nm e 700 nm, sendo a única porção do espectro eletromagnético diretamente perceptível pelo olho humano. Ele corresponde às cores tradicionalmente conhecidas — do violeta ao vermelho — e, por isso, tornou-se a base histórica de praticamente toda a instrumentação óptica clássica. Em engenharia, essa familiaridade frequentemente leva a um uso quase automático do visível, mesmo quando ele não é a melhor escolha do ponto de vista físico.

Fisicamente, o que um sensor no visível capta é majoritariamente reflexão superficial da luz. As cores observadas não representam, necessariamente, a composição química do material, mas sim como sua superfície interage com determinados comprimentos de onda. Isso impõe um limite importante: materiais diferentes podem parecer idênticos no visível, enquanto objetos visualmente distintos podem ser fisicamente muito semelhantes. Essa ambiguidade é uma das principais limitações do espectro visível em aplicações de inspeção e diagnóstico.

Apesar disso, o visível é extremamente relevante por razões práticas. Sensores CMOS e CCD são altamente eficientes nessa faixa, baratos, energeticamente econômicos e amplamente disponíveis. Isso explica seu uso dominante em visão computacional, robótica móvel, interfaces homem-máquina, sistemas de monitoramento, câmeras industriais e praticamente todo o ecossistema de dispositivos embarcados com capacidade de imagem. Além disso, a grande maturidade dos algoritmos de processamento de imagens RGB torna o desenvolvimento mais rápido e previsível.

Em sistemas embarcados e IoT, o espectro visível é ideal quando o objetivo é interpretação semântica do ambiente, como reconhecimento de formas, leitura de textos, detecção de objetos e navegação visual. No entanto, do ponto de vista de engenharia avançada, ele deve ser encarado como uma camada inicial de informação, muitas vezes complementada por NIR ou SWIR para reduzir ambiguidades físicas. Em resumo, o visível é intuitivo, acessível e eficiente, mas fisicamente raso quando comparado a outras bandas espectrais.


3 — NIR (Infravermelho Próximo): propriedades físicas e aplicações estratégicas

O NIR (Near Infrared) compreende, de forma geral, a faixa entre 700 nm e aproximadamente 1000–1100 nm, situando-se imediatamente após o espectro visível. Embora invisível ao olho humano, o NIR ainda mantém características ópticas que permitem seu uso com arquiteturas de sensores relativamente próximas às câmeras convencionais, o que o torna uma ponte natural entre o mundo visual e a espectroscopia mais profunda.

Do ponto de vista físico, o NIR começa a interagir com vibrações moleculares leves, especialmente associadas a ligações como O–H, C–H e N–H. Isso faz com que esse espectro seja particularmente sensível à presença de água, umidade e biomassa. É por esse motivo que o NIR é amplamente utilizado em agricultura de precisão, onde pequenas variações na reflectância indicam estresse hídrico, saúde da vegetação ou diferenças estruturais internas nas folhas — informações impossíveis de extrair apenas com o espectro visível.

Em termos de hardware, muitos sensores CMOS comerciais ainda apresentam alguma sensibilidade ao NIR, embora normalmente sejam equipados com filtros de corte infravermelho (IR-cut) para preservar a fidelidade das cores no visível. Ao remover ou contornar esses filtros, é possível construir sistemas NIR de baixo custo. Para aplicações mais exigentes, sensores dedicados ou tecnologias como InGaAs começam a ser empregadas, especialmente quando se busca maior precisão espectral ou estabilidade térmica.

As aplicações do NIR vão muito além da agricultura. Ele é amplamente usado em visão noturna passiva, biometria, inspeção industrial, classificação de materiais, análise de tecidos biológicos e monitoramento ambiental. Em sistemas embarcados e IoT, o NIR representa um excelente compromisso entre riqueza física da informação e viabilidade prática, permitindo extrair propriedades internas dos objetos sem o custo elevado associado ao SWIR. Por isso, o NIR é frequentemente a primeira escolha quando o visível se mostra insuficiente, mas ainda se deseja manter simplicidade arquitetural.

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